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dc.contributor.advisorCheikh, Wail
dc.contributor.advisorLachib, Zineddine
dc.contributor.authorHadj Yahia, O ( Promoteur)
dc.contributor.authorMeziane, Abdelkrim ( Encadreur)
dc.date.accessioned2021-03-31T10:25:45Z
dc.date.available2021-03-31T10:25:45Z
dc.date.issued2012-07
dc.identifier.urihttp://di.univ-blida.dz:8080/jspui/handle/123456789/10993
dc.descriptionill.,Bibliogr. Cote: ma-004-99fr_FR
dc.description.abstractDans le présent mémoire, nous avons étudié une des méthodes pour restaurer les images de documents et plus particulièrement de documents arabe anciens du patrimoine. Contrairement aux images naturelles, les images de documents sont des images particulières qui nécessitent des traitements adaptés. Les images de documents anciens du patrimoine possèdent de nombreuses dégradations dues à la mauvaise conservation physique et au vieillissement naturel des supports, auxquels s'ajoutent des dégradations numériques provenant de la chaine d'acquisition de et de traitement informatique. Il existe actuellement une forte demande pour le développement d'outils de traitements informatique adaptés à la restauration des images de documents. Plusieurs techniques de restauration proposées dans la littérature : méthodes de restauration supervisée, méthodes de restauration non supervisée en tenant compte de leurs avantages et inconvénients quoiqu'il soit difficile de définir une méthode de restauration optimale. Nous avons appliqué une méthode basée sur la segmentation et la classification pour la restauration de l'image manuscrite arabe ancienne. Cette approche procède en trois phases : un prétraitement pour améliorer la qualité de l'image, segmentation des objets dans le manuscrit (taches, texte, cachet, annotations) par l'algorithme k-plus proche voisin et la classification des objets par un algorithme de calcul de poids des pixels. A travers les exemples cités et les idées qui les ont guidés, il apparaît clairement que cette méthode donne des résultats satisfaisants, nous remarquons que notre méthode de segmentation et de classification donne des bons résultats pour les images manuscrites qui contiennent des taches, des annotations et des cachets. Mais donne des résultats de restauration de faible qualité pour les images manuscrites contenant l'effet de transparence recto et verso.fr_FR
dc.language.isofrfr_FR
dc.publisherUniversité Blida 1fr_FR
dc.subjectRestauration des documents.fr_FR
dc.subjectbruit de segmentation (Suppression).fr_FR
dc.subjectdocuments anciens (Restauration).fr_FR
dc.subjectproblèmes des taches(cachets; annotations).fr_FR
dc.subjectmanuscrits algérien.fr_FR
dc.subjectméthodes de restauration.fr_FR
dc.titleRestauration des documents anciens:fr_FR
dc.title.alternativeSuppression de bruit de segmentation.fr_FR
dc.typeThesisfr_FR
Collection(s) :Mémoires de Master

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