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dc.contributor.authorSlimani, Dalila
dc.date.accessioned2017-03-23T07:48:13Z
dc.date.available2017-03-23T07:48:13Z
dc.date.issued2012
dc.identifier.citationOption: Traitement d’Images et Reconnaissance de Formesen
dc.identifier.otherMAG.AUTO.52-12
dc.identifier.urihttps://dl.ummto.dz/handle/ummto/591
dc.description56 f. : ill. ; 30 cm. (+ CD-Rom)en
dc.description.abstractLe formalisme de la dérivation et de l’intégration non entière qui constitue le calcul fractionnaire est un vieux concept datant de l’époque de cauchy. C’est une généralisation de la notion de dérivée d’ordre entier d’une fonction f(x) par rapport à la variable x à des valeurs non entières de . Si est négatif, il s’agit d’une intégration non entière et si est positif, on parle d’une dérivation non entière. La discrétisation de la dérivation non entière (DNE) permet la mise en oeuvre d’opérateurs de segmentation d’images par contours ou par régions. L’objectif est de chercher l’ordre non entier de dérivation qui donne une meilleure segmentation de l’image selon un critère donné. Ainsi, la DNE peut être appliquée sous deux formes discrètes, à deux dimensions pour un filtrage de l’image originale et à une dimension en considérant l’histogramme de l’image originale. Dans notre mémoire, nous avons utilisé deux critères de segmentation d’images pour le choix de l’ordre de dérivation, à savoir la maximisation de l’entropie totale de l’image et la minimisation de la variance intraclase. L’utilisation séparée de l’entropie et de la variance intraclasse comme critère pour ce choix ne donne pas de bons résultats. Pour y remédier, nous avons utilisé la combinaison linéaire des résultats obtenus par les deux critères. L’étape suivante de notre travail, consiste à évoluer les résultats obtenus. Pour cela nous avons d’abor effectué une comparaison entre les deux méthodes utilisées (DNE-1D et DNE-2D) et la méthode d’Otsu, et par la suite évaluer quantitativement la qualité de la segmentation en utilisant le critère signal/bruit. Afin d’améliorer d’avantage les résultats, nous prévoyons d’utiliser d’autres critères, ou encore fixer l’ordre de dérivation et nous orienter vers la variation de la taille du masque utiliséen
dc.language.isofren
dc.publisherUniversité Mouloud Mammerien
dc.subjectTraitement d'imageen
dc.subjectDérivation non entièreen
dc.titleDérivation non entiere : Application en traitement d'imageen
dc.typeThesisen


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