| Titre : | Etude Comparative de nouvelles méthodes de segmentation d’images |
| Auteurs : | BEDDAD Boucif, Auteur ; DJELLOULI Bouaza, Directeur de thèse |
| Type de document : | texte imprimé |
| Editeur : | Université de Saïda – Dr. Moulay Tahar Faculté de Technologie DBR Télécommunication, 2020/2021 |
| Format : | 161 P |
| Accompagnement : | CD |
| Langues: | Français |
| Catégories : | |
| Mots-clés: | Image par Résonance Magnétique ; TMS320C6713DSP ; Information spatiale et clustering ; Techniques de segmentation SFCM ; CsFCM ; CsKFCM ; GKFCM ; ISFCM ; ISKFCM ; RSCFCM ; KGFCM ; GKWFLICM. |
| Résumé : |
L’approche traditionnelle C-moyennes floue (FCM) fait partie à des méthodes les plus
courantes et les plus utilisées pour la segmentation d'image non supervisée. La technique FCM n'utilise pas pleinement les informations spatiales pour résoudre le problème de la sensibilité au bruit et de l'inhomogénéité d'intensité qui affectent considérablement les performances de segmentation d’image médicale. Sur la base des différents défis rencontrés, la recherche actuelle vise l’étude comparative des nouvelles méthodes de segmentation d’image à savoir SFCM, CsFCM, CsKFCM, GKFCM, RSCFCM, KGFCM, GKWFLICM. Afin de minimiser la fonction objective de C-moyennes floues, le concept de noyau normé (kernel) et le terme d'information spatiale du voisinage de chaque pixel sont incorporé pour développer deux nouvelles techniques basée sur le processus de clustering. La première concerne la C-moyennes floues spatiale améliorées basé sur la distance euclidienne nommé ISFCM, la deuxième est C- moyennes floues spatiale améliorées basé sur la distance du noyau normé (kernel) nommé ISKFCM. Les deux algorithmes proposés sont appliqués à la fois sur des images synthétisées artificielles, des images simulées générées par BrainWeb et des images cérébrales IRM réelle pondérées en T1, T2 et PD. Les ISFCM et ISKFCM ont été implémentés pratiquement en temps réel à l'aide d'un DSP à virgule flottante de type TMS320C6713DSP de Texas Instruments. L'amélioration des performances est mesurée en incluant diverses techniques d'optimisation et tous les résultats de profilage et de débogage sont affichés à l'aide de l'interface utilisateur graphique C6713. Les résultats expérimentaux de segmentation démontrent que les algorithmes présentés sont plus robustes au bruit et l'inhomogénéité d'intensité, aussi les performances ont été validées après une évaluation quantitative et qualitative à l'aide de diverses mesures telles que : l'indice de similarité (ρ), le coefficient de partition (Vpc) et l’entropie de partition (Vpe), la fonction de Fukuyama-Sugeno (Vfs) et la fonction de Xie-Beni (Vxb), la précision de segmentation optimale (SA) et le taux de classification erronée (MCR). |
Exemplaires (1)
| Code-barres | Cote | Support | Localisation | Section | Disponibilité |
|---|---|---|---|---|---|
| BUC-D 000518 | BUC-D 000518 | CD | Bibliothèque PMB Services | Doctorat | Consultation sur place Exclu du prêt |
Documents numériques (1)
Etude Comparative de nouvelles méthodes de segmentation d’images Adobe Acrobat PDF |
