A partir de cette page vous pouvez :
author
| Retourner au premier écran avec les étagères virtuelles... |
Détail de l'auteur
Auteur Sylia Tiourtit |
Documents disponibles écrits par cet auteur
Ajouter le résultat dans votre panier Faire une suggestion Affiner la recherche Interroger des sources externesAnalyse et classifications d’image par méthode statistique / Sylia Tiourtit (2020)
Titre : Analyse et classifications d’image par méthode statistique Type de document : theses et memoires Auteurs : Sylia Tiourtit ; Bouicha Celina ; Yacine Mohia, Directeur de thèse Editeur : Tizi.Ouzou : U.M.M.T.O Année de publication : 2020 Importance : 83 p. Présentation : ill. Format : 30 cm. Note générale : Bibliogr. Langues : Français Mots-clés : Traitement d’image Méthode K-means Images médicales Segmentation d'image Résumé : La segmentation d’image est une opération de traitement d’image de bas niveau qui consiste à Localiser dans une image les régions (ensembles de pixels) appartenant à une même structure. Les méthodes qui lui sont liées sont variées et peuvent s’appuyer sur diverses bases théoriques (probabilités, logique floue) et se répartissent en trois grandes familles (contour, région et classification). Dans notre travail nous modélisons tout d’abord les informations nécessaires dans un cadre théorique de notre méthode K-means afin de l’appliquer sur les images médicales en vue d’une segmentation et d’une classification des différentes régions En ligne : D:\CD THESES 2020\RETARDATAIRES\TIOURTIT SYLIA; BOUICHA CELINA.PDF Format de la ressource électronique : Permalink : ./index.php?lvl=notice_display&id=36038 Analyse et classifications d’image par méthode statistique [theses et memoires] / Sylia Tiourtit ; Bouicha Celina ; Yacine Mohia, Directeur de thèse . - Tizi.Ouzou (Tizi.Ouzou) : U.M.M.T.O, 2020 . - 83 p. : ill. ; 30 cm.
Bibliogr.
Langues : Français
Mots-clés : Traitement d’image Méthode K-means Images médicales Segmentation d'image Résumé : La segmentation d’image est une opération de traitement d’image de bas niveau qui consiste à Localiser dans une image les régions (ensembles de pixels) appartenant à une même structure. Les méthodes qui lui sont liées sont variées et peuvent s’appuyer sur diverses bases théoriques (probabilités, logique floue) et se répartissent en trois grandes familles (contour, région et classification). Dans notre travail nous modélisons tout d’abord les informations nécessaires dans un cadre théorique de notre méthode K-means afin de l’appliquer sur les images médicales en vue d’une segmentation et d’une classification des différentes régions En ligne : D:\CD THESES 2020\RETARDATAIRES\TIOURTIT SYLIA; BOUICHA CELINA.PDF Format de la ressource électronique : Permalink : ./index.php?lvl=notice_display&id=36038 Réservation
Réserver ce document
Exemplaires
Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité MAST.AUTO.139-20/1 MAST.AUTO.139-20 Mémoires Magasin de Thèses et Mémoires / FGE Master en Automatique Disponible Aucun avis, veuillez vous identifier pour ajouter le vôtre !
