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Élément Dublin CoreValeurLangue
dc.contributor.authorAoudjit, Lamara-
dc.date.accessioned2021-11-03T09:47:15Z-
dc.date.available2021-11-03T09:47:15Z-
dc.date.issued2012-
dc.identifier.citationBlidafr_FR
dc.identifier.urihttp://di.univ-blida.dz:8080/jspui/handle/123456789/12673-
dc.descriptionBibliogr.- Support papier + 4 cd rom, 83 p.fr_FR
dc.description.abstractDans ce mémoire, nous présentons une technique à la croisée de l’imagerie numérique et de la recherche d’information qui peut être envisagée pour le diagnostic de la rétinopathie diabétique, une maladie de l’œil très sévère et répandue. En effet, nous présentons une approche pour la recherche d’images par le contenu visuel dans une base d’images rétiniennes. Nous proposons de caractériser les images par une représentation (index) du contenu en couleur et en texture de celles-ci, obtenue à partir d’une analyse multi résolution (sous-échantillonnage) combinée à une décomposition en arbre quaternaire. Chaque image de la base est représentée par un index ou signature relevant des descripteurs des quadrants. Cette structure d’index permet une recherche d’images par le contenu. Les images ayant des index voisins, au sens d’une métrique donnée, sont les réponses à la requête.fr_FR
dc.language.isofrfr_FR
dc.publisheruniv.blida 1fr_FR
dc.subjectRétinopathie Diabétiquefr_FR
dc.subjectCBIRfr_FR
dc.subjectAnalyse multi résolution (sous-échantillonnage)fr_FR
dc.subjectArbre quaternairefr_FR
dc.subjectDistance multi niveauxfr_FR
dc.titleRecherche d'images par le contenu ou CBIR appliqué au diagnostic de la rétinopathie diabétiquefr_FR
dc.typeThesisfr_FR
Collection(s) :Thèse de Magister

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