Segmentation d’image par seuillage en utilisant les Algorithmes Génétiques
dc.contributor.author | Hadji, Fouad | |
dc.date.accessioned | 2018-02-15T08:18:14Z | |
dc.date.available | 2018-02-15T08:18:14Z | |
dc.date.issued | 2013 | |
dc.description.abstract | Ce mémoire s’inscrit dans le domaine de traitement d’images, La segmentation d’images a pour but de déterminer les régions d’une image cohérentes, au sens d’un critère fixé a priori. La segmentation d'images ainsi définie est un domaine vaste où l'on retrouve de très nombreuses approches. Nous proposons dans ce mémoire d’étudier certaines méthodes de seuillage non paramétriques (kittler), Cette méthode consiste à déterminer les seuils en optimisant une fonction objective. Son inconvénient majeur est le temps de calcul très élevé pour le seuillage multi-niveaux Alors, l’objectif de ce mémoire consiste à accélérer les calculs en faisant appel aux techniques d’optimisation méta-heuristiques à savoir les algorithmes génétiques (AG).Les résultats expérimentaux prouvent que les algorithmes génétiques permettent de réduire le temps de calcul des seuils considérablement. | en_US |
dc.identifier.uri | http://dspace.univ-msila.dz:8080//xmlui/handle/123456789/2857 | |
dc.language.iso | fr | en_US |
dc.publisher | FACULTE DES MATHEMATIQUES ET DE L’INFORMATIQUE-UNIVERSITE DE M’SILA | en_US |
dc.subject | : les algorithmes génétiques (AG), traitement d’images, seuillage, méthode de kittler, segmentation, histogramme. | en_US |
dc.title | Segmentation d’image par seuillage en utilisant les Algorithmes Génétiques | en_US |
dc.type | Thesis | en_US |