Extraction de la région d’intérêt à partir d’images par les techniques de segmentation
Des informations générales:
Le niveau |
Master |
Titre |
Extraction de la région d’intérêt à partir d’images par les techniques de segmentation |
SPECIALITE |
Génie informatique |
Page de garde:
Sommaire:
Introduction générale
Chapitre I: Traitement d’images
I.1. Introduction :
I.2. Définition d’une image:
I.3. La numérisation :
I.4. Image numérique :
I.5 Codification d’une image numérique :
I.5.1. Image binaires (noir ou blanc)
I.5.2. Les images en teintes de gris
I.5.3 Les images couleurs
I.6. Les caractéristiques d’une image numérique
I.6.1. Résolution et Définition
I.6.2 Histogramme d’une image.
I.6.2.1. Modification d’histogramme
I.6.2.1.1. Expansion de dynamique
I.6.2.1.2. Egalisation d’un histogramme.
I.6.2.1.3. Spécification d’histogramme.
I.6.3. Région, contour et texture.
I.6.4. Le bruit
I.6.4.1. Filtres linéaires.
I.6.4.1.1. Filtre passe-bas (lissage).
I.6.4.1.2. Filtre passe-haut.
I.6.4.2. Filtre non linéaire
I.7. Les étapes du système de traitement d’image.
I.8. Domaine d’application du traitement d’image.
I.9. Conclusion
Chapitre II Les approches de la segmentation d’image
II.1 Introduction
II.2 Définition de la segmentation
II.3 Objectifs de la segmentation
II.4 Les étapes de segmentation d’images
II.5 Segmentation d’images 2D, et au-delà
II.5.1 La segmentation 2D
II.5.2 La segmentation 3D
II.6 Les techniques de segmentation
II.7 Segmentation par la méthode Otsu
II.7.1. Définition du seuillage
II.7.2. Méthode de seuillage globale.
II.7.3 La méthode d’Otsu
II.7.3.1. Définition.
II.7.3.2 Principe.
II.7.3.3 L’algorithme d’Otsu
II.7.3.4 Les Avantages et les inconvénients de l’algorithme Otsu
II.7.3.4.1 Les Avantages
II.7.3.4.2 Les inconvénient
II.8. Segmentation avec l’algorithme des k-means
II.8.1. Définition
II.8.2. Principe
II.8.3. L’algorithme des k-means.
II.8.3.1 Initialisation
II.8.3.2 (Re-) Affectation
II.8.3.3 Calcul des nouveaux centroïdes.
II.8.3.4 Critère d’arrêt
II.8.4 Les Avantages et les inconvénients de l’algorithme k-means
II.8.4.1 Les Avantages
II.8.4.2 Les inconvénients
II.9. Segmentation par Lignes de Partage des Eaux.
II.9.1. Morphologie mathématique.
II.9.1.1 Erosion
II.9.1.2 Dilatation
II.9.1.3. L’ouverture.
II.9.1.4 La fermeture
II.9.2. Lignes de Partage des Eaux (LPE).
II.9.2.1 Description
II.9.2.2 Fonctionnement
II.9.3 Les Avantages et les inconvénient de la méthode Lignes de Partage des Eaux
II.9.3.1 Les avantages
II.9.3.2 Les inconvénients.
II. 10. Segmentation par la méthode des contours actifs (Snakes).
II. 10.1. La segmentation basée contour.
II. 10.2. Les contours actifs (Snakes)
II.10.2.1 Définition
II. 10.2.2 Présentation des contours actifs.
II.10.2.3 L’algorithme du contour actifs
II.10.2.4 Les Avantages et les inconvénients de l’algorithme contour active
II. 10.2.4.1 Les Avantages
II. 10.2.4.2 Les inconvénient
II. 11. Conclusion.
Chapitre III: Evaluation et Discussion Des Résultats
III.1 Introduction
III.2. Mesure de la qualité.
III.3 Les bases de données
III.4 Evaluation et Discussion Des Résultats
III.4.1 discuter et interpréter les résultats obtenus
III.4.1.1 Segmentation par méthode d’Otsu
III.4.1.2 Segmentation par la méthode K-means
III.4.1.3 Segmentation par la méthode lignes de Partage des Eaux
III.4.1.3 Segmentation par la méthode les contours actifs (Snakes)
III.4.2 Mesure de qualité de segmentation
III.5 Implémentation
III.5.1 Langage de programmation.
III.5.2 La bibliothèque OpenCV
III.5.3 L’outil concepteur
III.5.4 Editeur de code
III.5.5 Interface graphique
III.6 Conclusion
Conclusion générale
Bibliographie
Chapitre I: Traitement d’images
I.1. Introduction :
I.2. Définition d’une image:
I.3. La numérisation :
I.4. Image numérique :
I.5 Codification d’une image numérique :
I.5.1. Image binaires (noir ou blanc)
I.5.2. Les images en teintes de gris
I.5.3 Les images couleurs
I.6. Les caractéristiques d’une image numérique
I.6.1. Résolution et Définition
I.6.2 Histogramme d’une image.
I.6.2.1. Modification d’histogramme
I.6.2.1.1. Expansion de dynamique
I.6.2.1.2. Egalisation d’un histogramme.
I.6.2.1.3. Spécification d’histogramme.
I.6.3. Région, contour et texture.
I.6.4. Le bruit
I.6.4.1. Filtres linéaires.
I.6.4.1.1. Filtre passe-bas (lissage).
I.6.4.1.2. Filtre passe-haut.
I.6.4.2. Filtre non linéaire
I.7. Les étapes du système de traitement d’image.
I.8. Domaine d’application du traitement d’image.
I.9. Conclusion
Chapitre II Les approches de la segmentation d’image
II.1 Introduction
II.2 Définition de la segmentation
II.3 Objectifs de la segmentation
II.4 Les étapes de segmentation d’images
II.5 Segmentation d’images 2D, et au-delà
II.5.1 La segmentation 2D
II.5.2 La segmentation 3D
II.6 Les techniques de segmentation
II.7 Segmentation par la méthode Otsu
II.7.1. Définition du seuillage
II.7.2. Méthode de seuillage globale.
II.7.3 La méthode d’Otsu
II.7.3.1. Définition.
II.7.3.2 Principe.
II.7.3.3 L’algorithme d’Otsu
II.7.3.4 Les Avantages et les inconvénients de l’algorithme Otsu
II.7.3.4.1 Les Avantages
II.7.3.4.2 Les inconvénient
II.8. Segmentation avec l’algorithme des k-means
II.8.1. Définition
II.8.2. Principe
II.8.3. L’algorithme des k-means.
II.8.3.1 Initialisation
II.8.3.2 (Re-) Affectation
II.8.3.3 Calcul des nouveaux centroïdes.
II.8.3.4 Critère d’arrêt
II.8.4 Les Avantages et les inconvénients de l’algorithme k-means
II.8.4.1 Les Avantages
II.8.4.2 Les inconvénients
II.9. Segmentation par Lignes de Partage des Eaux.
II.9.1. Morphologie mathématique.
II.9.1.1 Erosion
II.9.1.2 Dilatation
II.9.1.3. L’ouverture.
II.9.1.4 La fermeture
II.9.2. Lignes de Partage des Eaux (LPE).
II.9.2.1 Description
II.9.2.2 Fonctionnement
II.9.3 Les Avantages et les inconvénient de la méthode Lignes de Partage des Eaux
II.9.3.1 Les avantages
II.9.3.2 Les inconvénients.
II. 10. Segmentation par la méthode des contours actifs (Snakes).
II. 10.1. La segmentation basée contour.
II. 10.2. Les contours actifs (Snakes)
II.10.2.1 Définition
II. 10.2.2 Présentation des contours actifs.
II.10.2.3 L’algorithme du contour actifs
II.10.2.4 Les Avantages et les inconvénients de l’algorithme contour active
II. 10.2.4.1 Les Avantages
II. 10.2.4.2 Les inconvénient
II. 11. Conclusion.
Chapitre III: Evaluation et Discussion Des Résultats
III.1 Introduction
III.2. Mesure de la qualité.
III.3 Les bases de données
III.4 Evaluation et Discussion Des Résultats
III.4.1 discuter et interpréter les résultats obtenus
III.4.1.1 Segmentation par méthode d’Otsu
III.4.1.2 Segmentation par la méthode K-means
III.4.1.3 Segmentation par la méthode lignes de Partage des Eaux
III.4.1.3 Segmentation par la méthode les contours actifs (Snakes)
III.4.2 Mesure de qualité de segmentation
III.5 Implémentation
III.5.1 Langage de programmation.
III.5.2 La bibliothèque OpenCV
III.5.3 L’outil concepteur
III.5.4 Editeur de code
III.5.5 Interface graphique
III.6 Conclusion
Conclusion générale
Bibliographie
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