Classification et compression en traitement d’images de textures
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Les travaux présentés dans ce livre entrent dans le cadre du traitement d’images.
Les applications présentées portent sur deux volets : La classification et la compression des images de textures.
La classification se consacre aux groupements des images dans des classes qui portent des caractéristiques jugées similaires.
Dans un premier exemple, on explique le principe d’un classifieur classique à base d’un réseau de neurones multicouches qui utilise les paramètres des images de textures, parmi ceux d’HARALICK et de GALLOWAY, pour séparer les différentes classes.
Par la suite on utilise un algorithme génétique pour ne sélectionner que les paramètres les plus pertinents.
Dans l’étude de la compression des images de textures, nous utilisons les mêmes images étudiées en classification.
L’étude porte sur l’évolution des paramètres des images de textures en fonction du taux de compression.
Ces attributs sont calculés après décompression.
Nous avons remarqué que la majorité des attributs de texture restent presque constants et significatifs jusqu'à une certaine valeur du taux de compression de l’ordre de 90%.
Rachid ABOUTNI a un Doctorat en physique.
Il est enseignant universitaire depuis septembre 1994 à l'école supérieure de technologie de Oujda au Maroc.
Fiche technique
- Auteur
- RACHID ABOUTNI
- Langue
- Français
- Éditeur
- Éditions universitaires européennes
- Année
- 2021
- Pages
- 156
- Pays
Maroc
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Dans l’étude de la compression des images de textures, nous utilisons les mêmes images étudiées en classification.
L’étude porte sur l’évolution des paramètres des images de textures en fonction du taux de compression.
Ces attributs sont calculés après décompression.
Nous avons remarqué que la majorité des attributs de texture restent presque constants et significatifs jusqu'à une certaine valeur du taux de compression de l’ordre de 90%.