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dc.contributor.authorLehamel, Malha
dc.date.accessioned2017-03-28T13:07:05Z
dc.date.available2017-03-28T13:07:05Z
dc.date.issued2011
dc.identifier.citationOption : Traitement d’Images et Reconnaissance de Formesen
dc.identifier.otherMAG.AUTO.41-11
dc.identifier.urihttps://dl.ummto.dz/handle/ummto/650
dc.description93 f. : ill. ; 30 cm. (+ CD-Rom)en
dc.description.abstractLe travail abordé dans ce mémoire traite le problème de la classification et de la segmentation d’images texturées à partir des attributs fractals. La méthodologie employée consiste à caractériser chaque pixel de l’image par des attributs fractals. Sur la base de ces attributs, les pixels sont regroupés en classes de textures par intermédiaire de l’algorithme K-means. Les attributs fractals correspondent à la dimension fractale, aux attributs de lacunarité et au spectre de singularité. Plusieurs méthodes d’estimation de la dimension fractale, une méthode de calcul des attributs de lacunarité et une méthode de calcul des attributs multifractals ont été implémentées et testées.en
dc.language.isofren
dc.publisherUniversité Mouloud Mammerien
dc.subjectTexturesen
dc.subjectSegmentationen
dc.subjectObjets fractalen
dc.subjectMéthodes d'analyseen
dc.subjectFractalsen
dc.titleSegmentation d'images texturées à partir des attributs fractalsen
dc.typeThesisen


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