Attributs de texture couleur pour la segmentation par classification des images cytologiques.

dc.contributor.authorDjeziri, Benyounesen_US
dc.date.accessioned2017-10-31T11:05:21Zen_US
dc.date.available2017-10-31T11:05:21Zen_US
dc.date.issued2014-06-24en_US
dc.description.abstractDans le but de la segmentation des cellules sanguines, le présent travail porte sur une technique de segmentation des images microscopiques afin d’extraire les composantes des cellules sanguines (noyau, cytoplasme, globule rouge et plasma). Les images sont représentées en couleurs, les attributs d’Haralick extraites des matrices de cooccurrences sont utilisées pour caractériser les textures couleurs présentes dans ces images. Un prétraitement est réalisé pour extraire le fond (plasma) afin de réduire le temps d’exécution et le bruit. Les machines à vecteurs de support (SVM) ont été appliquées pour une segmentation par classification pixellaire supervisée. La méthode proposée a été testée sur vingt-sept images microscopiques réelles avec des résultats prometteurs et des taux de reconnaissances du noyau, globule rouge atteignant les 98% et du cytoplasme 80%.en_US
dc.identifier.urihttps://dspace.univ-tlemcen.dz/handle/112/11039en_US
dc.language.isofren_US
dc.subjectsegmentation d'image microscopique, Texture couleur.en_US
dc.subjectClassification, Machines à Vecteurs de Supports (SVM).en_US
dc.titleAttributs de texture couleur pour la segmentation par classification des images cytologiques.en_US
dc.typeThesisen_US

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