Segmentation multi-résolution d’images texturées par approche markovienne

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Date

2011

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Publisher

Université Mouloud Mammeri

Abstract

La segmentation d’images texturées reste une tâche essentielle pour des traitements et analyses ultérieurs. La modélisation par champs de Markov est un outil puissant permettant d’aboutir à un bon résultat dans de nombreux domaines. Dans ce mémoire, nous proposons d’effectuer une segmentation d’images texturées en utilisant les champs de Markov. Dans un premier temps, nous effectuerons la transformée en ondelettes à l’image initiale et ensuite, estimerons localement sur les sous images (coefficients) les paramètres de la texture. Les paramètres calculés permettront alors de décrire, de caractériser, d’analyser et de segmenter les images en question.

Description

81 f. : ill. ; 30 cm. (+ CD-Rom)

Keywords

Segmentation d’images, Multi-résolution, Champs de GIBBS ondelettes, images texturées, champs de Markov

Citation

Reseaux Et Telecommunications