Segmentation d’images couleur par analyse d’histogrammes bidimensionnels 2D
| dc.contributor.author | Hassani Souad | |
| dc.contributor.author | Issaoun Tinhinane | |
| dc.contributor.other | Bitam Abdelmadjid | |
| dc.date.accessioned | 2019-11-12T11:03:06Z | |
| dc.date.available | 2019-11-12T11:03:06Z | |
| dc.date.issued | 2017 | |
| dc.description | 83 f. : ill. ; 30 cm. (+ CD-Rom) | en |
| dc.description.abstract | les méthodes d’analyse d’histogramme sont souvent considérer comme des méthodes de segmentation d’image privilégiées. Ces méthodes reposent sur l’exploitation de l’histogramme monodimensionnelle de l’image qui caractérise la distribution des niveaux de gris. Cependant les performances de ces méthodes ce dégrade lorsque les images a souiller sont trop bruiter. Afin d’éviter ce problème des méthodes plus robustes basée sur l’histogramme bidimensionnelle. Ont été proposées. Contrairement d’un histogramme monodimensionnel, construit en tenant compte que de niveau de gris d’un seul pixel. L’histogramme bidimensionnelle tient compte à la fois de niveau d’un pixel et de l’information locale. Dans ce cas un couple de seuils doit être déterminé. Cependant cette extension nécessite un temps de calcul très élevé | en |
| dc.identifier.citation | Electronique Biomédicale | |
| dc.identifier.other | MAST.ELN.100-17 | en |
| dc.identifier.uri | https://dspace.ummto.dz/handle/ummto/6717 | |
| dc.language.iso | fr | en |
| dc.publisher | Université Mouloud Mammeri | en |
| dc.subject | Segmentation | en |
| dc.subject | Images couleur | en |
| dc.subject | Histogramme | en |
| dc.subject | Seuillage | en |
| dc.subject | Analyse | en |
| dc.subject | Cytologie | en |
| dc.subject | Cellule | en |
| dc.subject | Classification | en |
| dc.subject | Contour | en |
| dc.subject | Pixel | en |
| dc.subject | Region. | en |
| dc.title | Segmentation d’images couleur par analyse d’histogrammes bidimensionnels 2D | en |
| dc.type | Thesis | en |