| Titre : | Application Des Algorithmes Génétiques à La Segmentation D’images par GVF-Snake. |
| Auteurs : | Sabrina Tabellout, Auteur ; Djaouida Dahmani, Auteur ; Hayat Meddeber, Directeur de thèse |
| Type de document : | texte manuscrit |
| Editeur : | Université mustapha stambouli de Mascara:Faculté des sciences exactes, 2023 |
| ISBN/ISSN/EAN : | SE02352T |
| Format : | 67P. / couv.ill. / 29cm |
| Accompagnement : | disque optique numérique (CD-ROM) |
| Langues: | Français |
| Résumé : |
Notre travail porte sur l’étude des techniques de segmentation d’images par contours actifs paramétriques et leurs applications en imagerie médicale. Le principe des GVF-SNAKE est de propager une courbe élastique dans l’image à segmenter et de l’amener à converger vers les frontières des objets concave. Cette méthode reste très intéressante dans la mesure où elle fournit une interprétation symbolique claire de l’image ; mais elle dépend du choix des paramètres d’énergies. Pour avoir une segmentation précise par GVF Snake (un bon choix des poids de la fonctionnelle d’énergies d’un GVF-Snake), nous avons étudié comment les Algorithmes Génétiques peuvent être appliqués à la segmentation d'image par GVF Snake. Nous avons proposée une approche qui a été réalisé en MATLAB. Les résultats obtenus ont montré l’efficacité de l’approche proposée, nous avons constaté que l'application des algorithmes génétiques à la segmentation d'image par GVF Snake est une technique prometteuse qui peut conduire à des résultats précis. Néanmoins, le travail est loin d’être achevé. Comme perspectives, nous visons à tester notre méthode sur différents types d’images médicales et de la comparer avec les travaux connexes cités dans le deuxième chapitre. |
Exemplaires (1)
| Code-barres | Cote | Support | Localisation | Section | Disponibilité |
|---|---|---|---|---|---|
| SE02352T | INF938 | Livre audio | Bibliothèque des Sciences Exactes | 7-Mémoires Master | Consultation sur place Exclu du prêt |
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