Segmentation multi-résolution d’images texturées par approche markovienne

dc.contributor.authorMaameri Karim
dc.contributor.authorMazouni Amirouche
dc.contributor.otherMazouzi Zohra Ép. Ameur
dc.date.accessioned2019-11-12T11:02:47Z
dc.date.available2019-11-12T11:02:47Z
dc.date.issued2011
dc.description81 f. : ill. ; 30 cm. (+ CD-Rom)en
dc.description.abstractLa 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.en
dc.identifier.citationReseaux Et Telecommunications
dc.identifier.otherMAST.ELN.09-11en
dc.identifier.urihttps://dspace.ummto.dz/handle/ummto/6708
dc.language.isofren
dc.publisherUniversité Mouloud Mammerien
dc.subjectSegmentation d’imagesen
dc.subjectMulti-résolutionen
dc.subjectChamps de GIBBS ondelettesen
dc.subjectimages texturéesen
dc.subjectchamps de Markoven
dc.titleSegmentation multi-résolution d’images texturées par approche markovienneen
dc.typeThesisen

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