| Titre : | Applicationd’uncontour actif combiné avec FCM pour la segmentation d’images |
| Auteurs : | Bellil Yassine, Auteur ; Mohamed Ahfif, Auteur ; Ahmed Boudaib, Directeur de thèse |
| Type de document : | texte manuscrit |
| Editeur : | Université mustapha stambouli de Mascara:Faculté des sciences exactes, 2020 |
| ISBN/ISSN/EAN : | SE01122T |
| Format : | 84p. / ill. en coul. / 29 cm. |
| Accompagnement : | disque optique numérique (CD-ROM) |
| Langues: | Français |
| Résumé : |
Dans ce mémoire, nous avons abordé le problème de la segmentation d’images. Plus précisément, nous sommes focalisés à la segmentation d’images basée le modèle de contour actif hybridé avec l’algorithme c-moyennes floues(FCM). Premièrement les centres représentatifs de chaque classe sont calculés par l’algorithme FCM indépendamment de l’étape de l’évolution du contour actif. Ensuite ces centres sont injectés dans le modèle d’ajustement des régions-scalabes. Dans la première partie de ce mémoire nous avons parlé sur les généralités de traitement d’images. En particulier les caractéristiques des images et le traitement numérique des images. La deuxième survole les méthodes de segmentation d’image basées contour, basées région et les méthodes basées sur la classification. Plus précisément, nous avons introduit les modèles de contours actifs et l’algorithme FCM pour la segmentation d’images. Dans la troisième partie nous avons étudié notre modèle proposé ainsi que les modèles qui ont le même principe avec ce modèle. En fait, le principe de tous ces modèle est basé l’approximation des classes des pixels par des fonctions d’ajustement ou des centres représentatifs. Dans la dernière partie nous avons implémenté les modèles étudiés et comparer leur résultats vis-à-vis le temps d’exécution et qualité de segmentation. Notre modèle a été testé sur plusieurs images. Pour l’évaluer, nous avons calculé le temps de d’exécution pour les quatre modèles (RSF, LIF, LGDF, NOTRE MODELE) adoptées. L’absence des images de vérité de terrain (segmentations d’experts), nous a obligé de comparé la qualité des résultat visuellement. Nous avons constatés que nos résultats ne sont pas toujours excellents avec toutes les images mais ils sont cependant très prometteurs. Tout fois, on peut dire qu’on est satisfait des résultats obtenus que le travail soit bien valorisé. A l’issue des travaux menés dans le cadre de ce mémoire, nous dégageons quelques perspectives. Les perspectives de ce travail peuvent être résumées dans les points suivants : Ce travail peut être enrichi par d’autres méthodes de segmentation (RSF, LGDF, LIF). Ce travail peut être également enrichi par d’autres variantes de FCM. Teste les méthodes implémentées sur d’autres types d’images (IRM). |
Exemplaires (2)
| Code-barres | Cote | Support | Localisation | Section | Disponibilité |
|---|---|---|---|---|---|
| SE01200T | INF338 | Livre audio | Bibliothèque des Sciences Exactes | 7-Mémoires Master | Libre accès Disponible |
| SE01122T | INF338 | Livre audio | Bibliothèque des Sciences Exactes | 7-Mémoires Master | Libre accès Disponible |
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