Méthodologie de traitement d\'image et analyse de textures en vue de leur segmentation

dc.contributor.authorZitouni, Abdelkader
dc.contributor.authorChouireb Fatima
dc.date.accessioned2023-02-16T09:08:24Z
dc.date.available2023-02-16T09:08:24Z
dc.date.issued2020
dc.description.abstractLa classification est une tâche très importante en traitement d'images et en reconnaissance des formes. L'approche la plus usuelle de classification repose sur des méthodes stochastiques faisant appel souvent à l'information. Des travaux antérieurs dans ce domaine ont étudié différentes approches et algorithmes de traitement du signal pour extraire des informations discriminatives utilisées avec divers classificateurs supervisés ou non supervisés pour la segmentation. Récemment, des approches d'analyse de textures ont été appliquées ave succès à des problèmes de reconnaissance liés à plusieurs domaines: La classification de texture basée sur la matrice de cooccurrence a été abordé dans les travaux de [1-3], la transformée en ondelettes [4,5], le filtre de Gabor pour les images multispectrales de télédétection [6, 7]. Nous tentons à travers ce projet d'améliorer la segmentation d'images au niveau du choix de l'information utile et optimale des données d'apprentissages, ainsi qu'à la méthode de classification utilisée.
dc.identifier.urihttps://dspace.lagh-univ.dz/handle/123456789/5158
dc.language.isoen
dc.publisherUniversité de Laghouat , Bibliothèque centrale
dc.relation.ispartofseriesTHED09-65
dc.titleMéthodologie de traitement d\'image et analyse de textures en vue de leur segmentation
dc.typeThesis

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