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Academic literature on the topic 'Traitement d'images – Techniques numériques – Segmentation bayésienne'

Author: Grafiati
Published: 25 May 2024
Last updated: 31 July 2025

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Dissertations / Theses on the topic "Traitement d'images – Techniques numériques – Segmentation bayésienne"

1

Benboudjema, Dalila. "Champs de Markov triplets et segmentation bayésienne non supervisée d'images." Evry, Institut national des télécommunications, 2005. http://www.theses.fr/2005TELE0009.

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Abstract:
La segmentation non supervisée d’images est parmi les problèmes clé en traitement d’images. Parmi les différents modèles et approches développées, une partie des méthodes statistiques, couramment utilisées, sont fondées sur le modèle par champs de Markov Cachés (CMC). Ce succès est principalement dû à l’aptitude du modèle de prendre en compte des dépendances spatiales des variables aléatoires, même lorsqu’elles sont en très grand nombre, pouvant dépasser le million. Dans un tel modèle le champ caché X est supposé markovien et doit être estimé à partir du champ observé Y. Un tel traitement est
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2

Quelle, Hans-Christoph. "Segmentation bayesienne non supervisee en imagerie radar." Rennes 1, 1993. http://www.theses.fr/1993REN10012.

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Abstract:
Segmentation bayesienne non supervisee en imagerie radar. La these est consacree a la segmentation statistique non supervisee en imagerie radar. L'accent a ete mis sur les methodes locales, qui au contraire des methodes globales ne necessitent pas l'hypothese d'independance des donnees observees conditionnellement a une realisation du terrain. Dans une premiere partie l'influence du contexte spatial sur l'estimation des parametres utilises par le modele d'image hierarchique et sur la segmentation bayesienne des images d'intensites mono-vue et multi-vues a ete etudie. Ensuite nous avons propose
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3

Mignotte, Max. "Segmentation d'images sonar par approche markovienne hiérarchique non supervisée et classification d'ombres portées par modèles statistiques." Brest, 1998. http://www.theses.fr/1998BRES2017.

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Abstract:
Ces dernieres annees, de nombreuses ameliorations ont rendu les sonar haute resolution de plus en plus performants ; zones explorees plus vastes et visualisation des fonds marins et des objets reposant sur ceux-ci sous forme d'images etc en contre partie, la quantite d'informations a sensiblement augmentee et rend aujourd'hui necessaire d'automatiser la detection et la classification de ces objets. Celle-ci est realisee grace a une analyse de la forme de l'ombre qu'ils produisent sur les images sonar. L'automatisation de la phase de classification requiert donc une premiere etape de segmentati
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4

Bricq, Stéphanie. "Segmentation d’images IRM anatomiques par inférence bayésienne multimodale et détection de lésions." Université Louis Pasteur (Strasbourg) (1971-2008), 2008. https://publication-theses.unistra.fr/public/theses_doctorat/2008/BRICQ_Stephanie_2008.pdf.

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Abstract:
L'imagerie médicale fournit un nombre croissant de données. La segmentation automatique est devenue une étape fondamentale pour l'analyse quantitative de ces images dans de nombreuses pathologies cérébrales comme la sclérose en plaques (SEP). Nous avons focalisé notre étude sur la segmentation d'IRM cérébrales. Nous avons d'abord proposé une méthode de segmentation des tissus cérébraux basée sur le modèle des chaînes de Markov cachées, permettant d'inclure l'information a priori apportée par un atlas probabiliste et prenant en compte les principaux artefacts présents sur les images IRM. Nous a
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5

Chapoulie, Alexandre. "Contributions aux méthodes de détection visuelle de fermeture de boucle et de segmentation topologique de l'environnement." Nice, 2012. http://www.theses.fr/2012NICE4055.

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Abstract:
Dans le contexte de la localisation globale et, plus largement, dans celui de la Localisation et Cartographie Simultanées, il est nécessaire de pouvoir déterminer si un robot revient dans un endroit déjà visité. Il s’agit du problème de la détection de fermeture de boucle. Dans un cadre de reconnaissance visuelle des lieux, les algorithmes existants permettent une détection en temps-réel, une robustesse face à l’alliasing perceptuel ou encore face à la présence d’objets dynamiques. Ces algorithmes sont souvent sensibles à l’orientation du robot rendant impossible la fermeture de boucle à parti
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6

Rousson, Mikaël. "Cue integration and front evolution in image segmentation." Nice, 2004. http://www.theses.fr/2004NICE4100.

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Abstract:
La détection et l'extraction automatique de régions d'intérêt à l'intérieur d'une image est une étape primordiale pour la compréhension d'images. Une multitude d'études dédiées à ce problème ont été proposées durant les dix dernières années. Cependant, la plupart d'entre eux introduisent des heuristiques propres au type d'image considéré. La variété des caractéristiques possibles définissant une région d'intérêt est le principal facteur limitant leur généralisation. Dans cette thèse, nous proposons une formulation générale qui permet d'introduire chacune de ces caractéristiques. Plus préciséme
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7

Scherrer, Benoit. "Segmentation des tissus et structures sur les IRM cérébrales : agents markoviens locaux et coopératifs et formulation bayésienne." Grenoble INPG, 2008. https://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00361317.

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Abstract:
La segmentation des IRM cérébrales est une étape cruciale pour de nombreuses applications, tant dans le domaine clinique que pour les neurosciences. Elle est rendu difficile par les artéfacts inhérents à ce type d'image, leur faible contraste et les importantes variations individuelles qui limitent l'introduction de connaissances a priori. Dans cette thèse nous proposons une nouvelle approche de segmentation des IRM cérébrales dont l'originalité réside (1) dans le couplage de la segmentation des tissus, de la segmentation des structures et de l'intégration de connaissances anatomiques et (2) l
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8

Pons, Isabelle. "Méthodes de segmentation bayésienne appliquées aux images SAR : théorie et mise en oeuvre." Nice, 1994. http://www.theses.fr/1994NICE4714.

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Abstract:
Les images obtenues par un SAR (Synthetic Aperture Radar) sont très différentes des données optiques couramment utilisées en télédétection. Elles sont bruitées par le speckle qui donne un aspect poivre et sel à l'image et complique son exploitation. La recherche d'une méthode de segmentation adaptée aux images SAR nous a conduit à envisager une approche bayésienne. La segmentation bayésienne repose sur une modélisation statistique de l'image au niveau de la distribution du signal ainsi qu'une modélisation de l'image des régions. La modélisation de l'image à segmenter permet donc de considérer
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9

García, Lorenzo Daniel. "Robust segmentation of focal lesions on multi-sequence MRI in multiple sclerosis." Rennes 1, 2010. http://www.theses.fr/2010REN1S018.

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Abstract:
La sclérose en plaques (SEP) atteint autour de 80. 000 personnes en France. L'imagerie par résonance magnétique (IRM) est un outil essentiel pour le diagnostic de la SEP. Plusieurs bio-marqueurs sont obtenus à partir des IRM, comme le volume des lésions, et sont utilisés comme mesure dans des études cliniques en SEP, notamment pour le développement des nouveaux traitements. La segmentation manuelle des lésions est une tâche encombrante et dont les variabilités intra- et inter-expert sont grandes. Nous avons développé une chaîne de traitement automatique pour la segmentation des lesions focales
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Garcia, Arnaud. "Analyse statistique et morphologique des images multivaluées : développements logiciels pour les applications cliniques." Phd thesis, École normale supérieure de Cachan - ENS Cachan, 2008. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00422589.

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Abstract:
La détection et la segmentation de formes dans les images à partir d'un échantillon nécessitent de combiner une analyse statistique des données à une analyse morphologique de l'image. L'analyse statique a pour objectif un calcul local de la similarité de l'image au modèle ; l'analyse morphologique vient compléter ce dispositif en permettant la prise en compte de l'information géométrique pour finaliser les étapes de détection et de segmentation. Les images étudiées sont des images multivaluées : images couleur, images multimodalité ou pile d'images émergeant d'une analyse multiéchelle d'une im
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Books on the topic "Traitement d'images – Techniques numériques – Segmentation bayésienne"

1

Jähne, Bernd. Digital image processing: Concepts, algorithms, and scientific applications. 3rd ed. Springer-Verlag, 1995.

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2

Jähne, Bernd. Digital image processing: Concepts, algorithms, and scientific applications. 2nd ed. Springer-Verlag, 1993.

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3

Jähne, Bernd. Digital image processing: Concepts, algorithms, and scientific applications. Springer-Verlag, 1991.

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4

Mitiche, Amar. Computational Analysis of Visual Motion. Springer, 2013.

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5

Insight into Images: Principles and Practice for Segmentation, Registration, and Image Analysis. AK Peters, 2004.

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