Veuillez utiliser cette adresse pour citer ce document : http://dspace1.univ-tlemcen.dz/handle/112/24702
Titre: Segmentation d’image par la méthode GMM (Gaussian Mixture Model)
Auteur(s): Haddouche, Marwa
Rahmani, Ikhlasse
Mots-clés: e travail effectué et présenté dans ce mémoire se situe dans le domaine du traitement d’images en général et la segmentation d’images en particulier. La segmentation d’images est généralement l’étape la plus importante dans le processus d’analyse d’images. Dans notre projet de fin d’étude nous avons travaillés sur les images médicales cérébrales d’IRM, notre objectif était de segmenter d’une manière automatique les différents régions qu’elle contient l’image médicale, selon une technique basée sur un modèle de mélange gaussien, en utilisant la méthode « EM » (Expectation maximisation) afin d’estimer ses paramètres
Date de publication: 3-jui-2022
Editeur: University of tlemcen
Collection/Numéro: 102 Master Info;
Résumé: e travail effectué et présenté dans ce mémoire se situe dans le domaine du traitement d’images en général et la segmentation d’images en particulier. La segmentation d’images est généralement l’étape la plus importante dans le processus d’analyse d’images. Dans notre projet de fin d’étude nous avons travaillés sur les images médicales cérébrales d’IRM, notre objectif était de segmenter d’une manière automatique les différents régions qu’elle contient l’image médicale, selon une technique basée sur un modèle de mélange gaussien, en utilisant la méthode « EM » (Expectation maximisation) afin d’estimer ses paramètres
URI/URL: http://dspace1.univ-tlemcen.dz/handle/112/24702
Collection(s) :Magister SIC

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