La segmentation des images couleurs par fusion des données - Ben Chaabane, Salim;Fnaiech, Farhat
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D'un point de vue général, les travaux de recherche de ce livre s'inscrivent dans le cadre de la segmentation des images couleurs par fusion des données. Dans ce travail, nous présentons une architecture de fusion d'images basée sur la théorie des croyances de Dempster-Shafer, utilisée pour la segmentation des images couleurs. Nous focalisons notre étude sur les méthodes de fusion des informations au niveau des pixels. Nous présentons, une approche pour la modélisation des informations, basée sur la distribution gaussienne. Cette dernière, permet de générer, à partir de trois primitives…mehr

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Produktbeschreibung
D'un point de vue général, les travaux de recherche de ce livre s'inscrivent dans le cadre de la segmentation des images couleurs par fusion des données. Dans ce travail, nous présentons une architecture de fusion d'images basée sur la théorie des croyances de Dempster-Shafer, utilisée pour la segmentation des images couleurs. Nous focalisons notre étude sur les méthodes de fusion des informations au niveau des pixels. Nous présentons, une approche pour la modélisation des informations, basée sur la distribution gaussienne. Cette dernière, permet de générer, à partir de trois primitives couleurs, une seule image finale segmentée. La méthode de fusion consiste à fusionner les résultats issus d'une première segmentation des images originales parfaitement recalées géométriquement. Dans cette méthode de fusion, l'étape de modélisation est réalisée à base des techniques d'analyse de l'histogramme et la distribution gaussienne. Les études comparatives avec plusieurs techniques existantes, appliquées à la segmentation des images couleurs, montrent la souplesse et la robustesse de la modélisation basée sur le seuillage de l'histogramme d'homogénéité et la distribution gaussienne.
Autorenporträt
Salim Ben CHaabane, Ph.D.Docteur à l'Institut de Mathématiques Appliquées et d'Informatique, Université de Kairouan, Tunisie.Les intérêts de recherche sont: traitement d'image, image couleur, image biomédicale, fusion de données, théorie de la preuve Dempster-Shafer, réseau neuronal, image de forêt.