Veuillez utiliser cette adresse pour citer ce document : http://dspace.univ-bouira.dz:8080/jspui/handle/123456789/6972
Affichage complet
Élément Dublin CoreValeurLangue
dc.contributor.authorYAZID, Zineb-
dc.contributor.authorYAHI, Ouafaa-
dc.date.accessioned2019-12-19T08:04:21Z-
dc.date.available2019-12-19T08:04:21Z-
dc.date.issued2017-
dc.identifier.urihttp://dspace.univ-bouira.dz:8080/jspui/handle/123456789/6972-
dc.description.abstractLa segmentation par contours actifs (ou Snakes) font l’objet de nombreux travaux récents dans la littérature et sont utilisés aujourd’hui sous des formes plus évoluées. Ce sont des courbes définies paramétriquement qui peuvent se déformer progressivement de manière itérative afin de minimiser une fonctionnelle d’énergie. L’évolution de la courbe est sujette à de fortes contraintes et les difficultés reposent tant sur l’initialisation que sur le choix de l’énergie à minimiser. Dans ce manuscrit, nous présentons une comparaison entre quatre méthodes de segmentation par contour actif paramétriques : le Snake classique, GVF Snake, GGVF Snake, et le modèle géodésique. Une application a été réalisée sur différentes images médicales, les résultats obtenus sont satisfaisant les contours actifs paramétriques facilite le diagnostic des pathologies dans ces images.en_US
dc.language.isofren_US
dc.publisherUniversité Akli Mouhand Oulhadj-Bouiraen_US
dc.subjectimage, segmentation,en_US
dc.subjectcontours actifs, snakeen_US
dc.titleContours actifs Paramétriques pour la Segmentation d’imagesen_US
dc.typeThesisen_US
Collection(s) :Mémoires Master

Fichier(s) constituant ce document :
Fichier Description TailleFormat 
1111.pdf6,03 MBAdobe PDFVoir/Ouvrir


Tous les documents dans DSpace sont protégés par copyright, avec tous droits réservés.