Analyse de texture par les filtres de Gabor et Laws.
| dc.contributor.author | Allel Belkacem | |
| dc.contributor.author | Mihoubi Lyes | |
| dc.contributor.other | Mazouzi Zohra Ép. Ameur | |
| dc.date.accessioned | 2019-11-12T10:53:55Z | |
| dc.date.available | 2019-11-12T10:53:55Z | |
| dc.date.issued | 2014 | |
| dc.description | 91 f. : ill. ; 30 cm. (+ CD-Rom) | en |
| dc.description.abstract | Le traitement de l’image considéré comme un sous-domaine du traitement du signal est une science au carrefour des mathématiques, de la physique et de l’informatique. Les progrès technologiques ont permis d’améliorer les technique d’acquisition d’images grâce à la photographie et à certains éléments électroniques, informatiques et mathématiques qui ont conduit à la création de dispositifs (filtres, logiciels) nous permettant d’intervenir sur l’image de manière à interpréter (en médecine), traiter et modifier ces images. Dans ce mémoire, on s’intéressera au traitement d’images par filtrage, plus précisément à l’analyse de textures qui est un domaine vaste et difficile selon la littérature d’autant plus qu’il n’existe pas une définition précise de la texture. Il existe plusieurs méthodes d’analyse de texture qui seront énoncé dans le chapitre trois. Néanmoins certains auteurs confortent les méthodes d’analyse multi résolution les citant plus performantes qu’une méthode d’analyse bornée par une seule résolution, parmi elles nous retrouvons les masques de Laws considérés comme les précurseurs dans le domaine de calcul des indices de texture et les filtres de Gabor avec sa propriété de résolution optimale conjointe en fréquence et en temps et son fonctionnement assimilé au fonctionnement de certains neurones du cortex visuel humain qui seront présentés au troisième chapitre, qui s’inscrivent dans la méthode d’analyse spatio-fréquentielle. Le travail que nous présentons dans ce mémoire s’articule autour de quatre chapitres disposés comme suit : - Chapitre I : ce chapitre est consacré aux généralités sur le traitement d’images, tout en présentant les caractéristiques de l’image numérique. Celles-ci étant assez vastes, nous ciblerons la texture. - Chapitre II : ce chapitre contient un état de l’art des différents filtres de base intervenant en traitement d’images ainsi que certaines notions de base en filtrage d’images. - Chapitre III : ce chapitre présente une introduction aux méthodes d’analyses de texture, les filtres concernés par l’analyse de texture spatio-fréquentielle précisément les filtres de Gabor, ainsi qu’un exposé des masques de Laws. - Chapitre IV : ce chapitre est un résumé des résultats expérimentaux obtenus par ces deux méthodes de discrimination de textures ainsi que les différentes discussions jugées importantes pour évaluer ces deux principes d’évaluation des différentes textures. Nous terminons par une conclusion générale. | en |
| dc.identifier.citation | Reseaux Et Telecommunications | |
| dc.identifier.other | MAST.ELN.33-14 | en |
| dc.identifier.uri | https://dspace.ummto.dz/handle/ummto/6366 | |
| dc.language.iso | fr | en |
| dc.publisher | Université Mouloud Mammeri | en |
| dc.subject | Filtrage | en |
| dc.subject | Convolution | en |
| dc.subject | Analyse de texture | en |
| dc.subject | Image energie | en |
| dc.subject | Masques de Laws | en |
| dc.subject | Filtres de Gabor | en |
| dc.subject | Analyse spatio-fréquentielle. | en |
| dc.title | Analyse de texture par les filtres de Gabor et Laws. | en |
| dc.type | Thesis | en |