| Titre : | Classification des images texturrées basée sur la fusion de l'information | | Type de document : | texte manuscrit | | Auteurs : | Hadjer Houichiti, Auteur ; Meriem Othmani, Auteur ; Abdelkader Zitouni, Directeur de thèse | | Editeur : | Laghouat : Université Amar Telidji - Département d'électronique | | Année de publication : | 2020 | | Importance : | 73p. | | Accompagnement : | +1 CD ROM Optique Némérique | | Note générale : | OPTION : Electronique des systèmes embarqués
| | Langues : | Français | | Mots-clés : | Segmentation d’images, Texture, Transformée en ondelette, Réseau de neurones, Classification, la théorie de l’évidence. | | Résumé : | La segmentation d’images consiste à partitionner l’image en régions connexes et homogènes au sens d’un critère d’homogénéité difficile à définir surtout dans le cas de régions texturées. Cependant, la recherche de paramètres discriminants caractérisant la texture et l’utilisation de ces paramètres pour la segmentation des images texturées restent encore un problème délicat, sans solution universelle. C’est dans ce contexte nous proposons une méthode de segmentation d’images texturées. Cette méthode est basée sur une phase d’extraction des attributs par la transformée en ondelette, caractérisant d’une manière fiable les différentes régions texturées, ainsi qu’une phase de pré-classification par la méthode des réseaux de neurones, ensuite une classification finale par la théorie de l’évidence pour obtenir une erreur de classification minimale. La méthode a été testée sur des textures des bases Brodatz et images sonores. | | note de thèses : | Memoire de Master en Electronique |
Classification des images texturrées basée sur la fusion de l'information [texte manuscrit] / Hadjer Houichiti, Auteur ; Meriem Othmani, Auteur ; Abdelkader Zitouni, Directeur de thèse . - Laghouat : Université Amar Telidji - Département d'électronique, 2020 . - 73p. + +1 CD ROM Optique Némérique. OPTION : Electronique des systèmes embarqués
Langues : Français | Mots-clés : | Segmentation d’images, Texture, Transformée en ondelette, Réseau de neurones, Classification, la théorie de l’évidence. | | Résumé : | La segmentation d’images consiste à partitionner l’image en régions connexes et homogènes au sens d’un critère d’homogénéité difficile à définir surtout dans le cas de régions texturées. Cependant, la recherche de paramètres discriminants caractérisant la texture et l’utilisation de ces paramètres pour la segmentation des images texturées restent encore un problème délicat, sans solution universelle. C’est dans ce contexte nous proposons une méthode de segmentation d’images texturées. Cette méthode est basée sur une phase d’extraction des attributs par la transformée en ondelette, caractérisant d’une manière fiable les différentes régions texturées, ainsi qu’une phase de pré-classification par la méthode des réseaux de neurones, ensuite une classification finale par la théorie de l’évidence pour obtenir une erreur de classification minimale. La méthode a été testée sur des textures des bases Brodatz et images sonores. | | note de thèses : | Memoire de Master en Electronique |
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