Segmentation par classification d'une partie de l'image
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Date
2010
Authors
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Publisher
Université Mouloud Mammeri
Abstract
Nous proposons, dans ce travail, de réduire ce temps de calcul en réduisant le nombre de pixel à traiter tout en essayant d’avoir un résultat identique, sinon proche de celui qu’on obtiendrait si on utilise tous les pixels de l’image. Pour ce faire, nous sélectionnons de manière aléatoire un certain nombre de pixels de l’image. Nous extrayons ensuite les paramètres de texture de ces pixels, nous les classons par la suite par la méthode des k-means. Au final, les pixels qui n’ont pas été sélectionnés, donc qui ne sont pas encore classés, nous leur attribueront la classe majoritaire des pixels déjà classés se trouvant dans leur voisinage. Notre mémoire est organisé en trois chapitres. Le premier chapitre est consacré aux notions de base concernant l’image, les déférentes méthodes de segmentation, les principales méthodes d’analyse de textures et la définition des attributs statistiques de texture. Dans le second chapitre nous expliquons les principales méthodes de classification et nous nous attardons sur la méthode de classification non supervisée que nous avons utilisée à savoir la méthode des k- means. Dans le dernier chapitre nous expliquons la méthode proposée avant de l’appliquer sur des images texturées synthétiques et réelles. Nous terminons par une conclusion générale.
Description
56 f. : ill. ; 30 cm. (+ CD-Rom)
Keywords
Traitement d'image, Segmentation d'image, Texture, Méthode de classification, Matlab 7.8, K- Means .
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