Modèle de segmentation d’image à champ aléatoire de markov (MRF)

dc.contributor.authorFAID, SARRA
dc.contributor.authorDEHIMI, WAFA
dc.date.accessioned2020-11-05T08:50:12Z
dc.date.available2020-11-05T08:50:12Z
dc.date.issued2020
dc.description.abstractLa segmentation d'image (détection des lignes de texture) est un problème clé dans le traitement d'image. Parmi les différents modèles et approches qui ont été développés, certains sont Les techniques statistiques couramment utilisées sont basées sur le modèle de champ de Markov et nous présentons la Combinaison de l'utilisation des algorithme KMeans, EM (VacheVsVtion des attentes) base sur de critères d’évaluation ( MSE , PSNR , NCC, NAE, MD , SC ) pour obtenir une image de bonne qualité avec des contours et régions clairesen_US
dc.description.sponsorshipDr KHALFA ALI Université Mohamed boudiaf – M’sila Président Dr LALAOUI .L Université Mohamed boudiaf – M’sila Rapporteur Dr ZERDOUMI Zohra Université Mohamed boudiaf – M’sila Examinateuren_US
dc.identifier.otherEL/ESEM001/20
dc.identifier.urihttps://depot.univ-msila.dz/handle/123456789/20170
dc.language.isofren_US
dc.publisherUniv M'silaen_US
dc.subjectSegmentation d’image, champ alétoire de markov, markov cachéen_US
dc.titleModèle de segmentation d’image à champ aléatoire de markov (MRF)en_US
dc.typeThesisen_US

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