| Titre : | LA CLASSIFICATION FLOUE ET ROBUSTE D'IMAGE |
| Auteurs : | Mohamed Amine Khelifa, Auteur ; Mohamed Abdelaziz Saouli, Auteur |
| 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/76 |
| Format : | 37 |
| Langues: | Français |
| Langues originales: | Français |
| Résumé : |
Dans ce mémoire, nous avons abordé la problématique de la classification des images
avec une méthode de classification non supervisée, parmi la multitude de méthode non supervisée pouvant être utilisées, nous avons opté pour l’algorithme de classification floue basée sur l’histogramme. Notre algorithme de classification optimisé a été́ testé sur des images diverses, Nous avons pu constater à travers nos différents tests que les résultats obtenus montrent que la méthode de classification floue basée sur l’histogramme apporte de nettes améliorations par rapport à l’algorithme FCM classique. Divers perceptives peuvent être envisagées pour ce travail, tout d’abord la méthode de classification floue implémentée en ce travail nécessite l’intégration de l’information spatiale sous la fonction objective afin d’améliorer la robustesse de résultat de classification, et on a besoin également d’intégrer un module de prétraitement afin de réduire l’effet du bruit sur l’image, et on conclue cette partie par la dernière perspective qui consiste à utiliser des informations à priori pour établir l’étape d’initialisation des paramètres de méthode (les centres, la matrice des degrés d’appartenance) |
| Sommaire : |
La table des matières
La table des matières La table des matières ...................... i La table des figures ........................ iii Introduction Générale ......................... 1 Chapitre I : Des généralités sur la segmentation ..................................... 2 I.1. Introduction ......................... 2 I.2. Notion fondamentales en traitement d’image ....................................... 3 I.2.1. Définition de l’image ............ 3 I.2.2. L’image numérique ................ 3 I.2.3. L’histogramme ................. 4 I.3. La segmentation : .................. 4 I.4. Les différentes approches de segmentation :................................. 5 I.4.1. Approches Contours .............. 6 I.4.1.1. Les Contour actifs (Snakes) ..................................................... 7 I.4.1.2. L’opérateur de Canny ....... 8 I.4.2. Les limites de segmentation par contour:................................................... 9 I.4.3. Approches régions................. 9 I.4.3.1. Segmentation par croissance de régions .............................. 9 I.4.3.2. Segmentation par fusion de régions (Merge) .............................. 10 I.4.3.3. Segmentation par division de régions (Split) .......................... 10 I.4.3.4. Segmentation par division-fusion (Split and Merge) ... 12 I.4.5. L’approche hybride ............. 12 I.5. Conclusion ................................. 12 Chapitre II : La classification d’images .14 II.1. Introduction.................................... 14 II.2. La classification ........................ 14 II.3. Les méthodes de classification ... 14 II.3.1. La classification supervisée .................................. 14 II.3.2. La classification non supervisée (automatique) .......................... 15 II.3.2.1. Classification HCM (Hard C-Means) ...................................... 15 II.3.2.2. La classification floue (FCM) .......................................... 16 II.4. Les variantes de la classification floue ................................ 17 II.4.1. Le FCM basé sur l’histogramme ......................................................... 17 II.4.2. Le FCM avec l’intégration de l’information Spatiale ................................. 18 La table des matières ii II.5. Conclusion .................... 20 Chapitre III : La conception du système ................................ 21 III.1. Introduction .................. 21 III.2. La conception globale ............. 21 III.2.1. L’image d’entrée ............... 21 III.2.2. La méthode de classification .......................... 22 III.2.2.1. Le calcul de l’histogramme ..................................................... 22 III.2.2.2. La classification ........... 22 III.2.2.3. L’étiquetage ................ 23 III.2.3. La conception détaillée ......... 23 III.2.3.1. Le module d’entrée ....... 23 III.2.3.2. Le calcul de l’histogramme .................................................... 23 III.2.3.3. L’étape d’initialisation.......... 25 III.2.3.4. Le calcul des centres et des degrés d’appartenance .............................. 25 III.2.3.5. L’étiquetage ................ 26 III.2.3.6. Algorithme Général ..... 26 III.3. Conclusion ................................ 29 Chapitre IV : Implémentation ............. 30 IV.1. Introduction ........................ 30 IV.2. L’environnement de travail ...... 30 IV.3. Le langage de codage .............. 30 IV.4. Logiciel de codage : ............... 31 IV.5. Bibliothèque Utilisée :.............. 31 IV.6. Caractéristique de la Machine : ...... IV.1. Présentation de l'interface de l'application .................................. 32 IV.2. Conclusion...................... 35 Conclusion générale ...................... 36 Bibliographie .............................. 37 |
Disponibilité (1)
| Cote | Support | Localisation | Statut |
|---|---|---|---|
| MINF/76 | Mémoire | bibliothèque sciences exactes | Consultable |
