| Titre : | la segmentation d`images par l`algorithme split/merge |
| Auteurs : | Asma Zebila, Auteur ; Nada Debbache, Auteur ; Toufik Kelfali, Directeur de thèse |
| Type de document : | Monographie imprimée |
| Editeur : | Biskra [Algérie] : Faculté des Sciences Exactes et des Sciences de la Nature et de la Vie, Université Mohamed Khider, 2015 |
| ISBN/ISSN/EAN : | MINF/127 |
| Format : | 39 |
| Résumé : |
La segmentation est une étape importante pour l’extraction des informations
qualitatives de l’image. Elle consiste à découper l’image considérée en régions ayant une homogénéité selon un critère prédéfini (niveau de gris, intensité, couleur, texture, …). L’union des régions obtenues doit redonner l’image initiale. C’est une étape fondamentale dans beaucoup d'applications de vision par ordinateur. C'est une étape primordiale pour l'interprétation d'images. Elle est utile dans beaucoup d’applications, elle permet d’identifier une région d’intérêt dans une scène ou annoter des données. Elle permet d'extraire d'une image, une information structurelle, que l'œil effectue naturellement. L'objectif est de découper l'image en plusieurs régions. Il existe de très nombreuses approches permettant ce découpage, dont l'efficacité dépend avant tout de l'image. Les enjeux autour de l’imagerie numérique sont énormes. Ils peuvent être d’ordre qualitatif et traiter de la bonne formation des images, par exemple en imagerie médicale qu’est lui consiste notre projet. Ou encore d’ordre cryptographique dans le cas de données confidentielles. C’est pour toutes ces raisons que de nombreuses personnes dans le domaine de la recherche, universitaires mais aussi industriel, s’intéressent à ce nouveau domaine issu de l’imagerie numérique : le traitement de l’image. Dans ce rapport, nous avons faire les efforts possible pour aborder le problème de segmentation d’image par l’approche région.Durant notre travail, nous nous sommes attacher à faire des recherches et des étudesdétaillées sur la segmentation d’image et ces méthodes, approches, et nous spécifions notreétude sur la méthode de (split/ merge), et il est basé sur la réalisation de coté pratique, danslaquelle la représentation de le milieu du travaille la qualification des structures données et lesalgorithmes utilisée sont exposés.Notre travail est comme tout autre travail nous a permis de mettre en pratique denombreuses connaissances dans le domaine de la segmentation d’image et de les approfondir.Notre application a besoin de quelques améliorations qui peuvent ajouter plus de perfections,la première amélioration consiste à intégrer une étape de prétraitement afin de réduire l’effetdu bruit dans l’image, une autre perspective à ce travail à intégrer des connaissances a priorisur les images cérébrales afin d’améliorer l’étape de fusion. |
| Sommaire : |
La table des matières La table des matières ............... i La table des figures.............. iii Introduction générale ........... 1 Chapitre I : Des généralités sur la segmentation ................................... 3 I.1. Introduction .................. 3 I.2. Définition de la segmentation ............................................................ 3 I.3. Le but de la segmentation...... 4 I.4. Domaines d’application... 4 I.5. Les limites de la segmentation d’image ...................................... 5 I.6. Les approches de la segmentation d’image ....................................... 6 I.6.1. La segmentation orientée région .............................................. 6 I.6.1.1. La segmentation par seuillage ................................... 6 I.6.1.2. La méthode split/merge ....................................... 8 I.7. La segmentation orientée contour ............................... 8 I.8. Conclusion ................ 9 Chapitre II : La segmentation par split/merge ..................................... 10 II.1. Introduction ................ 10 II.2. Techniques de Split/ Merge ......................................................... 10 II.2.1. La décomposition (split) ... 11 II.2.2. La fusion ...................... 12 II.2.3. Les caractéristiques utilisées par la méthode SM ............................... 12 II.2.4. La mesure de homogénéité (pendant la fusion) ......................... 13 II.2.4.1. La différence de moyen de niveau de gris ........................... 13 II.2.4.2. Le critère de ward ....... 13 II.2.4.3. Mélange de moyen/ward...... 13 II.2.4.4. Le modèle d’intensité linéaire..................................................... 14 II.2.4.5. Le critère de frontière II.2.5. La décomposition hiérarchique .................................. 14 II.2.5.1. La décomposition selon la taille .................... 14 II.2.5.2. La décomposition selon la similarité moyenne ............................... 15 II.2.5.3. La cohésion du cluster ........................................ 15 II.2.6. Le critère d’arrêt .......... 15 II.2.7. Conclusion ........... 15 La table des matières Chapitre III : La conception du système ......................... 17 III.1. Introduction ............. 17 III.2. La conception globale .............................. 17 III.3. Conception détaillée .. 19 III.3.1. Module de segmentation.... 19 III.3.1.1. Le module de lecture d’image .............................. 22 III.3.1.2. La décomposition (split) ........................................ 22 III.3.1.3. La fusion (merge) .... 24 III.3.2. Algorithme général ........ 25 III.4. Conclusion ............... 31 Chapitre IV L’implémentation du système ....................................... 32 IV.1. Introduction ...... 32 IV.2. L’environnement de travail .................. 32 IV.3. Le langage de codage ... 32 IV.4. Logiciel de codage : .... 32 IV.5. La plateforme utilisée (le MIPAV) ........................................ 33 IV.6. Les images IRM ........ 34 IV.7. Présentation de l'interface de l'application ......................... 36 IV.8. Conclusion ......... 38 Conclusion générale ......... 39 La bibliographie ............... 40 |
Disponibilité (1)
| Cote | Support | Localisation | Statut |
|---|---|---|---|
| MINF/127 | Mémoire | bibliothèque sciences exactes | Consultable |
