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dc.contributor.author |
Rezzoug, Nadia |
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dc.date.accessioned |
2021-06-13T11:16:52Z |
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dc.date.available |
2021-06-13T11:16:52Z |
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dc.date.issued |
2020-12-15 |
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dc.identifier.uri |
http://di.univ-blida.dz:8080/jspui/handle/123456789/11743 |
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dc.description |
ill., Bibliogr. |
fr_FR |
dc.description.abstract |
Les méthodes de segmentation d'images Médicaux, échographiques et
IRM sont nombreuses ; toutes présentent
des avantages mais ne donnent pas
entière satisfaction. Toutes doivent être adaptées en fonction des applications
que l’on se propose de réaliser. Les contours actifs ou modèles déformables
ont permis de s'affranchir du chaînage des points du contour mais nécessitent
le réglage de nombreux paramètres.
Cette approche consiste à initialiser un contour par une suite de nœuds soumis
à des forces externes qui représentent les caractéristiques de l'image, et des forces
internes d'élasticité et de rigidité qui assurent une cohérence pendant l'évolution du
contour initial. Cette évolution permettra au contour de trouver un état d'équilibre
tout en minimisant ces énergies.
Nous allons présenter une solution pour le problème d’initialisation de
Contour actif, ainsi les méthodes de segmentation par convolution dans les images
échographiques, imagerie médicale et Images IRM.
Des résultats sur des images échographiques réelles, imagerie médicale et
Images IRM sont présentés et comparés.
Mots-clefs: Traitement d'images, contours actifs, prétraitement, segmentation, imagerie médicale. |
fr_FR |
dc.language.iso |
fr |
fr_FR |
dc.publisher |
Université Blida 1 |
fr_FR |
dc.subject |
Traitement d'images |
fr_FR |
dc.subject |
contours actifs |
fr_FR |
dc.subject |
prétraitement |
fr_FR |
dc.subject |
segmentation |
fr_FR |
dc.subject |
imagerie médicale |
fr_FR |
dc.title |
Segmentation d’images Médicales par contours actifs |
fr_FR |
dc.type |
Thesis |
fr_FR |
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