Segmentation des images couleurs par analyse d’histogrammes monodimensionnels

dc.contributor.authorKhelil Fatma Zohra
dc.contributor.authorOuld Dris ghania
dc.contributor.otherDorbane Farida
dc.date.accessioned2019-11-26T11:36:48Z
dc.date.available2019-11-26T11:36:48Z
dc.date.issued2012
dc.description59 f. : ill. ; 30 cm. (+ CD-Rom)en
dc.description.abstractDans le cadre de la segmentation d’images couleur en régions, nous proposons une méthode originale qui exploite les propriétés colorimétriques des pixels pour extraire de l’image les objets d’intérêt. Elle considère que les régions sont définies comme des ensembles de pixels connexes appartenant à une même classe de pixels. Notre approche considère alors au même titre les propriétés de connexité et les propriétés colorimétriques des pixels afin de construire des régions homogènes. Les pixels de chaque image sont affectés à différentes classes selon qu’ils représentent les mêmes propriétés colorimétriques en utilisant des méthodes classiques de classification de données multidimensionnelles fondées sur un apprentissage non supervisé. La couleur de chaque pixel est usuellement représentée sur la base des trois composantes trichromatiques rouge, verte et bleue, mais peut être codée dans d’autres systèmes de représentation que nous avons regroupés par familles en fonction de leurs différentes propriétés. L’originalité de notre approche consiste à classifier les pixels d’une image en utilisant différents systèmes de représentation de la couleur. Pour cela, nous utilisons une méthode d’analyse d’histogrammes monodimensionnelsen
dc.identifier.citationAutomatique
dc.identifier.otherING.AUTO.09-12en
dc.identifier.urihttps://dspace.ummto.dz/handle/ummto/7967
dc.language.isofren
dc.publisherUniversité Mouloud Mammerien
dc.subjectImage couleuren
dc.subjectSegmentationen
dc.subjectClassificationen
dc.subjectSystèmes de représentation de la couleuren
dc.subjectComposantes colorimétriques.en
dc.titleSegmentation des images couleurs par analyse d’histogrammes monodimensionnelsen
dc.typeThesisen

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