Interprétation et indexation des images pour la recherche sémantique
Des informations générales:
Le niveau |
Master |
Titre |
Interprétation et indexation des images pour la recherche sémantique |
SPECIALITE |
Réseaux et Télécommunications |
Page de garde:
Sommaire:
“`
-Liste des figures
-Liste des tableaux
-Liste des abréviations
-Résumé
-Introduction générale
Chapitre I : l’image numérique
I.1. Introduction
1.2. Image numérique :
1.2.1 Définition :
1.2.2 Les caractéristique d’une image numérique :
1.2.2.1 Pixel :
1.2.2.2 Dimension :
1.2.2.3 Résolution
1.2.2.4 Luminance:
1.2.2.5 La couleur :
1.2.2.6 Tsl: (Teinte, Saturation, Luminosité):
1.2.2.7 Histogramme:
1.2.2.8 La texture
1.2.2.9Forme :
1.3. Types d’images :
1.3.1 Selon la représentation numérique
1.3.1.1 Image matricielle (ou image bitmap):
1.3.2Selon la représentation des couleurs
– modèles de couleurs :
1.3.3 Format d’image :
1.4. Système de traitement d’image:
1.4.1 Acquisition et numérisation :
1.4.2Visualisation :
1.4.3 Filtrage:
1.4.3.1. Filtres linéaires :
1.4.3.2. Filtres non linéaires :
1.4.3.3. Filtre maximum :
1.4.3.4. Filtre minimum:
1.5. Segmentation.
1.6. L’interprétation des images
1.6.1 Sémantique :
1.6.2 Fossé sémantique
1.7. Bases de données :
1.7.1 Bases de données d’images
1.7.2 La taille de la base de données
1.8. Classement des images :
1.9. Conclusion:
Chapitre II: Recherche des images
II.1.Introduction
II.2. Définition :
II.3. Approches de représentation et de recherche d’images :
II.3.1 Principe de la recherche d’image :
11.3.2 Moteur de recherche d’images :
II.3.2.1 Architecture d’un moteur de recherche :
II.3.2.2Composants d’un système de recherche d’image:
II.3.3 Types de la recherche d’image :
II.3.3.1 Recherche d’Images par mots-clés
II.3.3.2Recherche d’Images par le contenu :
II.4. Recherche sémantique
11.5 Conclusion: .
Chapitre III: L’indexation des images
III.1. Introduction:
III.2 Définition :
III.3. Architecture du système d’indexation et recherche d’images :
III.4. Types d’indexation :
III.4.1 Indexation par concept :
III.4.2Indexation d’images par le contenu :
III.5. Modèles d’indexation.
III.5.1 Modèles booléens :
III.5.2 Modèle vectoriel :
III.5.3 Modèle probabiliste :
III.6. Caractéristiques visuelles d’indexation :
III.6.1 Indexation par couleur
III.6.2 Indexation par texture :
III.6.3 Indexation par forme :
III.7. Conclusion:
Chapitre IV: Travail implémenté
IV.1. Introduction :
IV.2. C’est quoi CBIR ? :
IV.3. Base de données utilisée
IV.4. Méthodologie Proposée :
IV.4.1 Système proposé
IV.4.2 Caractéristiques générales de ce système :
IV.4.2.1 Histogramme de couleur
IV.4.2.2 Moment de couleur :
IV.4.2.3 Corrélogramme:
IV.4.2.4 Texture :
IV.4.2.5 Filtre De GABOR :
IV.4.2.6 Transformée en ondelettes discrètes :
IV.4.3 Algorithme proposé :
IV.5. Analyse Des Résultats :
IV.5.1 Requêtes des matrices
IV.5.1.1. Matrice de similarité de Manhattan L1 :
IV.5.1.2. Matrice de similarité Euclidienne L2
IV.5.1.3. Matrice de similarité la Relative standard dérivation (RSD)
IV.5.2 Discussion:
IV.6 Conclusion:
Conclusion général
Bibliographie
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-Liste des figures
-Liste des tableaux
-Liste des abréviations
-Résumé
-Introduction générale
Chapitre I : l’image numérique
I.1. Introduction
1.2. Image numérique :
1.2.1 Définition :
1.2.2 Les caractéristique d’une image numérique :
1.2.2.1 Pixel :
1.2.2.2 Dimension :
1.2.2.3 Résolution
1.2.2.4 Luminance:
1.2.2.5 La couleur :
1.2.2.6 Tsl: (Teinte, Saturation, Luminosité):
1.2.2.7 Histogramme:
1.2.2.8 La texture
1.2.2.9Forme :
1.3. Types d’images :
1.3.1 Selon la représentation numérique
1.3.1.1 Image matricielle (ou image bitmap):
1.3.2Selon la représentation des couleurs
– modèles de couleurs :
1.3.3 Format d’image :
1.4. Système de traitement d’image:
1.4.1 Acquisition et numérisation :
1.4.2Visualisation :
1.4.3 Filtrage:
1.4.3.1. Filtres linéaires :
1.4.3.2. Filtres non linéaires :
1.4.3.3. Filtre maximum :
1.4.3.4. Filtre minimum:
1.5. Segmentation.
1.6. L’interprétation des images
1.6.1 Sémantique :
1.6.2 Fossé sémantique
1.7. Bases de données :
1.7.1 Bases de données d’images
1.7.2 La taille de la base de données
1.8. Classement des images :
1.9. Conclusion:
Chapitre II: Recherche des images
II.1.Introduction
II.2. Définition :
II.3. Approches de représentation et de recherche d’images :
II.3.1 Principe de la recherche d’image :
11.3.2 Moteur de recherche d’images :
II.3.2.1 Architecture d’un moteur de recherche :
II.3.2.2Composants d’un système de recherche d’image:
II.3.3 Types de la recherche d’image :
II.3.3.1 Recherche d’Images par mots-clés
II.3.3.2Recherche d’Images par le contenu :
II.4. Recherche sémantique
11.5 Conclusion: .
Chapitre III: L’indexation des images
III.1. Introduction:
III.2 Définition :
III.3. Architecture du système d’indexation et recherche d’images :
III.4. Types d’indexation :
III.4.1 Indexation par concept :
III.4.2Indexation d’images par le contenu :
III.5. Modèles d’indexation.
III.5.1 Modèles booléens :
III.5.2 Modèle vectoriel :
III.5.3 Modèle probabiliste :
III.6. Caractéristiques visuelles d’indexation :
III.6.1 Indexation par couleur
III.6.2 Indexation par texture :
III.6.3 Indexation par forme :
III.7. Conclusion:
Chapitre IV: Travail implémenté
IV.1. Introduction :
IV.2. C’est quoi CBIR ? :
IV.3. Base de données utilisée
IV.4. Méthodologie Proposée :
IV.4.1 Système proposé
IV.4.2 Caractéristiques générales de ce système :
IV.4.2.1 Histogramme de couleur
IV.4.2.2 Moment de couleur :
IV.4.2.3 Corrélogramme:
IV.4.2.4 Texture :
IV.4.2.5 Filtre De GABOR :
IV.4.2.6 Transformée en ondelettes discrètes :
IV.4.3 Algorithme proposé :
IV.5. Analyse Des Résultats :
IV.5.1 Requêtes des matrices
IV.5.1.1. Matrice de similarité de Manhattan L1 :
IV.5.1.2. Matrice de similarité Euclidienne L2
IV.5.1.3. Matrice de similarité la Relative standard dérivation (RSD)
IV.5.2 Discussion:
IV.6 Conclusion:
Conclusion général
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