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Etude et simulation de la Segmentation d’images fixes par la technique hybride (filtrage paramétrique ‘DLL2’ et classification floue ‘FCM’)

dc.contributor.authorMOULESMARA S, Abdelrahim
dc.contributor.authorAADEDINE, Mohamed Amine
dc.contributor.authorMIMEN, Bakhti
dc.date.accessioned2022-06-05T07:46:25Z
dc.date.available2022-06-05T07:46:25Z
dc.date.issued2017
dc.description.abstract"Dans notre projet, nous avons étudié deux techniques de segmentation, la première est la segmentation d'images en régions homogènes par classification floue FCM, et la deuxième consiste à détecter les contours des zones des images par la technique de FP_DLL2, où nous avons utilisé plusieurs paramètres différents. À la fin, nous avons étudié la technique d’hybridation (FCM\FP_DLL2) région-contour, pour améliorer les résultats de détection des contours, Et nous avons aussi simulé toutes ces techniques en utilisant le logiciel MATLAB, sur plusieurs images, et nous avons fourni des interprétations et des discussions sur les résultats obtenus."fr
dc.identifier.citationsystemes des telecomunicationfr
dc.identifier.govdocM117158
dc.identifier.urihttps://dspace.univ-medea.dz/handle/123456789/4303
dc.language.isofrfr
dc.relation.ispartofseriesMF 3619;
dc.subjectsegmentationfr
dc.subjecthybridationfr
dc.subjectrégion-contourfr
dc.subjectclassificationfr
dc.subjectFCMfr
dc.subjectfiltrage paramétriquefr
dc.subjectl’autocorrélationfr
dc.subjectFP_DLL2fr
dc.titleEtude et simulation de la Segmentation d’images fixes par la technique hybride (filtrage paramétrique ‘DLL2’ et classification floue ‘FCM’)fr
dc.typeMemoirefr

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