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Auteur Amar Bengana |
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Titre : Classification par FCM en analysant la texture et la forme .application aux images médicales Type de document : theses et memoires Auteurs : Amar Bengana ; Ouiza Nait Belaid, Directeur de thèse Editeur : Tizi Ouzou : UMMTO.FGEI Année de publication : 2014 Importance : 52 p. Présentation : ill. Format : 30 cm. Note générale : Bibliogr. Langues : Français Mots-clés : Classification FCM Texture Forme, matrice de cooccurrence Filtre de Gabor Décomposition en ondelettes. Moments invariants de hu. Résumé : Résumé
Le travail traité dans ce mémoire, s’inscrit dans le domaine médicale plus précisément
l’aide au diagnostique.
Notre objectif est de classifier l’es images IRM cérébrales en deux classes saines et
Pathologiques a l’aide d’un algorithme de classification le FCM , pour cela nous avons
utilisé deux approches : l’analyse de la forme et de texture pour caractériser les image.
Pour la texture on a choisi de travaillé avec trois méthodes la matrice de cooccurrence, les
filtre de Gabor et la décomposition en ondelettes, et on a utilisé les moments invariants de
hu pour analysé la forme. a l’aide des programme implanté sous matlab on a eu des
résultats qui nous a permet de choisir la meilleur approche qui nous donne de meilleur
performance en taux de classification.En ligne : https://dl.ummto.dz/bitstream/handle/ummto/7726/BenganaAmar.pdf?sequence=1&isAll [...] Format de la ressource électronique : Permalink : ./index.php?lvl=notice_display&id=25407 Classification par FCM en analysant la texture et la forme .application aux images médicales [theses et memoires] / Amar Bengana ; Ouiza Nait Belaid, Directeur de thèse . - Tizi Ouzou (Tizi Ouzou) : UMMTO.FGEI, 2014 . - 52 p. : ill. ; 30 cm.
Bibliogr.
Langues : Français
Mots-clés : Classification FCM Texture Forme, matrice de cooccurrence Filtre de Gabor Décomposition en ondelettes. Moments invariants de hu. Résumé : Résumé
Le travail traité dans ce mémoire, s’inscrit dans le domaine médicale plus précisément
l’aide au diagnostique.
Notre objectif est de classifier l’es images IRM cérébrales en deux classes saines et
Pathologiques a l’aide d’un algorithme de classification le FCM , pour cela nous avons
utilisé deux approches : l’analyse de la forme et de texture pour caractériser les image.
Pour la texture on a choisi de travaillé avec trois méthodes la matrice de cooccurrence, les
filtre de Gabor et la décomposition en ondelettes, et on a utilisé les moments invariants de
hu pour analysé la forme. a l’aide des programme implanté sous matlab on a eu des
résultats qui nous a permet de choisir la meilleur approche qui nous donne de meilleur
performance en taux de classification.En ligne : https://dl.ummto.dz/bitstream/handle/ummto/7726/BenganaAmar.pdf?sequence=1&isAll [...] Format de la ressource électronique : Permalink : ./index.php?lvl=notice_display&id=25407 Réservation
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Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité MAST.AUTO.11-14/2 MAST.AUTO.11-14 Mémoires Magasin de Thèses et Mémoires / FGE Master en Automatique Disponible MAST.AUTO.11-14/1 MAST.AUTO.11-14 Mémoires Magasin de Thèses et Mémoires / FGE Master en Automatique Disponible Les abonnés qui ont emprunté ce document ont également emprunté :
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