| Titre : |
Les algorithmes génétiques appliqués à la segmentation des images de textures |
| Type de document : |
texte imprimé |
| Auteurs : |
Krimo Ramdani, Auteur ; Mohammed Ali Roula, Auteur ; Latifa Hamami, Directeur de thèse |
| Editeur : |
[S.l.] : [s.n.] |
| Année de publication : |
2000 |
| Importance : |
68 f. |
| Présentation : |
ill. |
| Format : |
30 cm. |
| Note générale : |
Mémoire de Projet de Fin d’Études : Électronique : Alger, École Nationale Polytechnique : 2000
Annexe f. 69 - 79. - Bibliogr. f. 80 - 81 |
| Langues : |
Français (fre) |
| Mots-clés : |
Algorithmes génétiques
Segmentation
Détection de contours |
| Index. décimale : |
PN00400 |
| Résumé : |
La segmentation d'images est une étape essentielle pour la reconnaissance de formes.
Dans le cas d'images de textures, la segmentation requière une modélisation mathématique et une estimation optimale des paramètres du modèle choisi.
Les algorithmes génétiques sont des algorithmes puissants d'optimisation inspirés de l'évolution biologique. Dans cette application ils sont utilisés pour la segmentation de textures modélisées par les champs aléatoire de Markov, et aussi, pour la détection de contours par utilisation d'attributs fractals et du modèle A R de l'image. |
Les algorithmes génétiques appliqués à la segmentation des images de textures [texte imprimé] / Krimo Ramdani, Auteur ; Mohammed Ali Roula, Auteur ; Latifa Hamami, Directeur de thèse . - [S.l.] : [s.n.], 2000 . - 68 f. : ill. ; 30 cm. Mémoire de Projet de Fin d’Études : Électronique : Alger, École Nationale Polytechnique : 2000
Annexe f. 69 - 79. - Bibliogr. f. 80 - 81 Langues : Français ( fre)
| Mots-clés : |
Algorithmes génétiques
Segmentation
Détection de contours |
| Index. décimale : |
PN00400 |
| Résumé : |
La segmentation d'images est une étape essentielle pour la reconnaissance de formes.
Dans le cas d'images de textures, la segmentation requière une modélisation mathématique et une estimation optimale des paramètres du modèle choisi.
Les algorithmes génétiques sont des algorithmes puissants d'optimisation inspirés de l'évolution biologique. Dans cette application ils sont utilisés pour la segmentation de textures modélisées par les champs aléatoire de Markov, et aussi, pour la détection de contours par utilisation d'attributs fractals et du modèle A R de l'image. |
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