Segmentation d'images texturées par filtrage multi échelle
| dc.contributor.author | Benlakhal Nadia | |
| dc.contributor.author | Mouzarine Hayat ep. Maini | |
| dc.contributor.other | Amazit Dalila ép. Arab | |
| dc.date.accessioned | 2019-11-26T11:58:40Z | |
| dc.date.available | 2019-11-26T11:58:40Z | |
| dc.date.issued | 2011 | |
| dc.description | 57 f. : ill. ; 30 cm. (+ CD-Rom) | en |
| dc.description.abstract | De manière assez générale, segmenter une image consiste à délimiter dans l’image des plages régulières ou cohérentes c’est-à-dire des zones dans les quelles les valeurs de l’image suivent à un certain degré un modèle donné d’organisation : zones relativement homogènes en intensité, en texture ou en couleur, zones relativement planes, lisses (de variation lentes), etc. La segmentation automatique est une tâche importante de l’analyse d’image. Plusieurs techniques de segmentation ont été développées. Chacune d’entre elles possèdent des avantages et des inconvénients. Une technique peut être mieux adaptée à un type d’images ou à un problème donné. Du fait de cette diversité, il est difficile de définir de manière absolue une bonne segmentation. En effet, le choix d’une technique de segmentation reste un problème posé. L’application de différents algorithmes à une même image donne souvent des résultats différents. De faibles variations des paramètres de la méthode peuvent impliquer des changements remarquables sur les résultats. PDF created | en |
| dc.identifier.citation | Controle | |
| dc.identifier.other | ING.ELN.35-11 | en |
| dc.identifier.uri | https://dspace.ummto.dz/handle/ummto/8334 | |
| dc.language.iso | fr | en |
| dc.publisher | Université Mouloud Mammeri | en |
| dc.subject | Foltrage | en |
| dc.subject | Classification | en |
| dc.subject | Analyse multirésolution . | en |
| dc.title | Segmentation d'images texturées par filtrage multi échelle | en |
| dc.type | Thesis | en |