Segmentation D'Images Texturées Par Filtrage De Gabor: Application Aux Images Médicales
| dc.contributor.author | Tachour Chabha | |
| dc.contributor.author | Zobiri Assia | |
| dc.contributor.other | Amazit Dalila ép. Arab | |
| dc.date.accessioned | 2019-11-12T10:52:51Z | |
| dc.date.available | 2019-11-12T10:52:51Z | |
| dc.date.issued | 2012 | |
| dc.description | 56 f. : ill. ; 30 cm. (+ CD-Rom) | en |
| dc.description.abstract | Le traitement d’images est souvent synonyme d’amélioration des images qui ont pour but l’obtention d’une plus grande clarté. Après avoir présenté les méthodes d’analyse de texture et les différentes méthodes de segmentation, nous avons étudié une méthode d’analyse d’image en utilisant les filtres de Gabor. Cette dernière a montré son efficacité à extraire et à calculer les attributs qui ont été exploités et classifiés par l’algorithme des k-means. Les filtres de Gabor possèdent une résolution conjointe spatiale/fréquentielle optimale. Ils sont assez faciles à créer et à manipuler, ce qui les rend un outil très puissant et efficace en segmentation d’images médicales. L’application de la méthode élaborée à différentes types d’images médicales a permis d’obtenir des résultats très satisfaisants et confirme la supériorité de l’approche mise au point. | en |
| dc.identifier.citation | Reseaux Et Telecommunications | |
| dc.identifier.other | MAST.ELN.24-12 | en |
| dc.identifier.uri | https://dspace.ummto.dz/handle/ummto/6288 | |
| dc.language.iso | fr | en |
| dc.publisher | Université Mouloud Mammeri | en |
| dc.subject | Segmentation | en |
| dc.subject | Texture | en |
| dc.subject | Filtres de Gabor | en |
| dc.subject | Filtrage non linéaire | en |
| dc.subject | K-means | en |
| dc.subject | Images médicales. | en |
| dc.title | Segmentation D'Images Texturées Par Filtrage De Gabor: Application Aux Images Médicales | en |
| dc.type | Thesis | en |