| Titre : | Segmentation d'image par la méthode du GVF -Snake |
| Auteurs : | Bellahoueln Hamdadou, Auteur ; Adel Belloufa, Auteur ; Hayat Meddeber, Directeur de thèse |
| Type de document : | texte manuscrit |
| Editeur : | Université mustapha stambouli de Mascara:Faculté des sciences exactes, 2015 |
| Format : | 66p. / couv. ill. en coul / 29 cm. |
| Accompagnement : | CD |
| Langues: | Français |
| Résumé : |
Dans ce Mémoire, nous nous sommes intéressés aux problèmes de la segmentation d’images à l’aide de GVF-snakes. Rappelons qu’un contour peut être considéré comme une frontière entre deux régions différentes. Pour cela, dans la partie théorique, nous avons fait un tour exhaustif des méthodes de traitement permettant l’amélioration de la qualité de l’image à segmenter et nous avons présenté un état de l’art sur les méthodes de segmentation existantes. La segmentation par contour actif est l’une de ces méthodes que l'équipe Kass, Witkin et Terzopoulosont découvert. Les contours actifs sont définis par une courbe paramétrique pouvant être fermée ou non. Un snake consiste à placer aux alentours de la forme à détecter une ligne initiale de contour. Cette ligne va se déformer progressivement selon l'action de plusieurs forces qui vont la tirer ou la repousser vers la forme.Depuis la publication de cette équipe, les modèles déformables sont devenus un sujet très important pour la communauté du traitement d’images, mais la segmentation par contour actif est entachée par les problèmes suivants : Il est très sensible aux conditions initiales et nécessite une initialisation très proche de l’objet à segmenter Il est difficile de traiter des objets avec concavité. Pour apporter une réponse à ces problèmes dans le chapitre 2, nous avons exposé une méthode de segmentation appelé GVF-snakes (le vecteur de flux de gradient) qui a été introduit par Chen yang Xu et Jerry L. Prince [Xu97]. Cette méthode a résolu plusieurs problèmes tels que l’initialisation du contour et le problème de convergence vers les zones concaves.Mais elle reste entachée par le principal inconvénient qui est lecoût de calculs induit par les itérations de la convergence du contour vers l’objet. Pour cela, dans le chapitre 3 nous avons présenté un algorithme parallèle de la méthode GVF-snakes. L’approche est basée sur la division du contour initial en sous-contours, ce qui nous permis d’accomplir une plus rapide convergence vers les frontières de l’objet. Selon la forme et la complexité de l'objet, le contour peut être divisé en deux, quatre ou encore plus de sous-contours. Les sous-contours sont assignés à de différents threads qui s’exécutent simultanément. Néanmoins, le travail est loin d’être achevé. Nous visons à la validation de l’approche sur plusieurs types d’images : synthétiques, écho cardiographiques …etc. Et à la réalisation d’une comparaison en termes de tems entre GVF-Snake classique et l’approche proposée. |
Exemplaires (2)
| Code-barres | Cote | Support | Localisation | Section | Disponibilité |
|---|---|---|---|---|---|
| SE00325T | INF09 | Livre audio | Bibliothèque des Sciences Exactes | 7-Mémoires Master | Libre accès Disponible |
| SE00324T | INF09 | Livre audio | Bibliothèque des Sciences Exactes | 7-Mémoires Master | Libre accès Disponible |
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