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Utilisation de l’Analyse Multirésolution pour la Caractérisation des Images Texturées. / BOUDGHENE STAMBOULI Tarik 

Public ISBD Titre : Utilisation de l’Analyse Multirésolution pour la Caractérisation des Images Texturées. Type de document : texte imprimé Auteurs : BOUDGHENE STAMBOULI Tarik, Auteur Année de publication : 14 Mai 2012 Importance : 115 p. Accompagnement : CD Langues : Français (fre) Catégories : Electronique:Traitement du Signal Mots-clés : la texture  outils de dècomposition  mèthodes de classification  images texturèes Résumé : L'objet de cette thèse est de rechercher des méthodes permettant la caractérisation des Tissus à travers l'analyse de leur Texture. Après avoir fait l'Etat de l'art sur la notion de texture, il s'est avéré que l'Analyse Multi Résolution est un moyen efficace permettant la mise en évidence d'éléments pertinents dans une image texturée. Pour cela, nous avons ainsi mis au point les outils mathématiques nécessaires. En particulier, nous montrons comment passer des outils de décomposition des signaux à une dimension à la décomposition des images. Nous avons également implémenté des méthodes de Classification dont certaines utilisent des Réseaux de Neurones permettant, sur la base des éléments pertinents, de regrouper les images texturées en fonction de leur similarité. Après avoir appliqué tous ces outils à des bases de données constituées d'images texturées, nous avons dégagé les combinaisons les plus performantes. Les performances sont calculées à l'aide de critères tels que les Taux d'Erreurs, Seuil d'altérabilité et Efficacité d'Archivage. ھدف ھذه الأطروحة ھو البحث على أسالیب تحدید خصائص المواد من خلال تحلیل .(Texture) نسیجھا بعد أن درسنا كل الأعمال حول مفھوم نسیج، تثبت أنّ التحلیل المتعدد الكثافة ھو وسیلة فعالة لتسلیط الضوء على العناصر ذات (Analyse Multi Résolution) الصلة في صورة منسوجة. و لذالك قمنا بتطویر الأدوات الحسابیة اللازمة. لقد بینا كیفیة تمریر أدوات التحلیل من إشارات أحادیة البعد إلى التحلیل من الصور. صنفنا أیضا الصور على حسب التشابھات. ولقد استعملنا في بعض طرق (Classification) .(Réseaux de Neurones) التصنیف الشبكات العصبیة بعد تطبیق كل ھذه المناھج لبنك المعلومات تتكون من صور منسوجة، توصلنا إلى تعرف التركیبات أكثر فعالیة. وتحسب النتائج باستخدام معاییر مثل نسبة الأخطاء، فعالیة الأرشیف وعتبة التحریف. Directeur de thèse : OUAMRI Abdelaziz Utilisation de l’Analyse Multirésolution pour la Caractérisation des Images Texturées. [texte imprimé] / BOUDGHENE STAMBOULI Tarik, Auteur . - 14 Mai 2012 . - 115 p. + CD. Langues : Français (fre) Catégories : Electronique:Traitement du Signal Mots-clés : la texture  outils de dècomposition  mèthodes de classification  images texturèes Résumé : L'objet de cette thèse est de rechercher des méthodes permettant la caractérisation des Tissus à travers l'analyse de leur Texture. Après avoir fait l'Etat de l'art sur la notion de texture, il s'est avéré que l'Analyse Multi Résolution est un moyen efficace permettant la mise en évidence d'éléments pertinents dans une image texturée. Pour cela, nous avons ainsi mis au point les outils mathématiques nécessaires. En particulier, nous montrons comment passer des outils de décomposition des signaux à une dimension à la décomposition des images. Nous avons également implémenté des méthodes de Classification dont certaines utilisent des Réseaux de Neurones permettant, sur la base des éléments pertinents, de regrouper les images texturées en fonction de leur similarité. Après avoir appliqué tous ces outils à des bases de données constituées d'images texturées, nous avons dégagé les combinaisons les plus performantes. Les performances sont calculées à l'aide de critères tels que les Taux d'Erreurs, Seuil d'altérabilité et Efficacité d'Archivage. ھدف ھذه الأطروحة ھو البحث على أسالیب تحدید خصائص المواد من خلال تحلیل .(Texture) نسیجھا بعد أن درسنا كل الأعمال حول مفھوم نسیج، تثبت أنّ التحلیل المتعدد الكثافة ھو وسیلة فعالة لتسلیط الضوء على العناصر ذات (Analyse Multi Résolution) الصلة في صورة منسوجة. و لذالك قمنا بتطویر الأدوات الحسابیة اللازمة. لقد بینا كیفیة تمریر أدوات التحلیل من إشارات أحادیة البعد إلى التحلیل من الصور. صنفنا أیضا الصور على حسب التشابھات. ولقد استعملنا في بعض طرق (Classification) .(Réseaux de Neurones) التصنیف الشبكات العصبیة بعد تطبیق كل ھذه المناھج لبنك المعلومات تتكون من صور منسوجة، توصلنا إلى تعرف التركیبات أكثر فعالیة. وتحسب النتائج باستخدام معاییر مثل نسبة الأخطاء، فعالیة الأرشیف وعتبة التحریف. Directeur de thèse : OUAMRI Abdelaziz

Exemplaires

Code-barres	Cote	Support	Localisation	Section	Disponibilité
2440	02-09-418	Version numérique et papier	Bibliothèque USTOMB	Thèse de Doctorat	Exclu du prêt

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