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Dissertations / Theses 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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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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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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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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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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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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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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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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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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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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Sebbar, Abdeljalil. "Synthèse et segmentation markovienne d'images sur la base d'informations propres à la texture." Compiègne, 1989. http://www.theses.fr/1989COMPD177.

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Abstract:
De nouveaux algorithmes de synthèse et de segmentation de textures et de segmentation d'images bruitées sont étudiés. L'approche bayésienne utilisant les champs aléatoires de Markov a été adaptée pour modéliser la texture. Pour la synthèse de texture un ensemble de paramètres composé de filtres adaptés et des variances des images filtrées correspondantes est extrait lors d'une phase d'apprentissage. Ces paramètres sont ensuite utilisés dans un modèle markovien pour la synthèse de texture. On a pu ainsi tester la pertinence du modèle et des paramètres choisis. Ces derniers ont donc ensuite été
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Rémi, Céline. "Contribution au choix de primitives en graphomotricité." Rouen, 1999. http://www.theses.fr/1999ROUES074.

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Abstract:
L'objectif de cette thèse était d'établir s'il existait des primitives spatio-temporelles et dynamiques de l'écriture permettant de différencier les enfants ayant des difficultés d'apprentissage des autres enfants de scolarité primaire. L'aboutissement de l'analyse entreprise dans ce but, a nécessité l'acquisition en ligne des productions d'un nombre conséquent d'enfants. Pour simplifier l'exploitation de cette importante masse de données, nous nous sommes intéressés au problème de l'analyse automatique des productions écrites. Un outil d'extraction automatique de primitives utilisant des tech
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Ribal, Christophe. "Anisotropic neighborhoods of superpixels for thin structure segmentation." Electronic Thesis or Diss., université Paris-Saclay, 2021. http://www.theses.fr/2021UPASG117.

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Abstract:
En vision robotique, segmenter une image consiste à décomposer cette image en régions homogènes, en associant un label à chaque élément la constituant. Cette thèse propose une approche générique vis à vis de ces éléments, pixels ou superpixels, en les désignant communément sous le terme de sites. La résolution du problème inverse qu'est la segmentation d'images est généralement rendue robuste au bruit grâce à la formulation d'une hypothèse Markovienne sur le champ des labels, et d'un a priori d'homogénéité des labels au sein des voisinages. Cependant, la solution optimale (ou régularisée) tend
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Văcar, Cornelia Paula. "Inversion for textured images : unsupervised myopic deconvolution, model selection, deconvolution-segmentation." Thesis, Bordeaux, 2014. http://www.theses.fr/2014BORD0131/document.

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Abstract:
Ce travail est dédié à la résolution de plusieurs problèmes de grand intérêt en traitement d’images : segmentation, choix de modèle et estimation de paramètres, pour le cas spécifique d’images texturées indirectement observées (convoluées et bruitées). Dans ce contexte, les contributions de cette thèse portent sur trois plans différents : modéle, méthode et algorithmique.Du point de vue modélisation de la texture, un nouveaumodèle non-gaussien est proposé. Ce modèle est défini dans le domaine de Fourier et consiste en un mélange de Gaussiennes avec une Densité Spectrale de Puissance paramétriq
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Hadrich, Ben Arab Atizez. "Étude des fonctions B-splines pour la fusion d'images segmentées par approche bayésienne." Thesis, Littoral, 2015. http://www.theses.fr/2015DUNK0385/document.

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Abstract:
Dans cette thèse nous avons traité le problème de l'estimation non paramétrique des lois de probabilités. Dans un premier temps, nous avons supposé que la densité inconnue f a été approchée par un mélange de base B-spline quadratique. Puis, nous avons proposé un nouvel estimateur de la densité inconnue f basé sur les fonctions B-splines quadratiques, avec deux méthodes d'estimation. La première est base sur la méthode du maximum de vraisemblance et la deuxième est basée sur la méthode d'estimation Bayésienne MAP. Ensuite, nous avons généralisé notre étude d'estimation dans le cadre du mélange
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Sodjo, Jessica. "Modèle bayésien non paramétrique pour la segmentation jointe d'un ensemble d'images avec des classes partagées." Thesis, Bordeaux, 2018. http://www.theses.fr/2018BORD0152/document.

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Abstract:
Ce travail porte sur la segmentation jointe d’un ensemble d’images dans un cadre bayésien.Le modèle proposé combine le processus de Dirichlet hiérarchique (HDP) et le champ de Potts.Ainsi, pour un groupe d’images, chacune est divisée en régions homogènes et les régions similaires entre images sont regroupées en classes. D’une part, grâce au HDP, il n’est pas nécessaire de définir a priori le nombre de régions par image et le nombre de classes, communes ou non.D’autre part, le champ de Potts assure une homogénéité spatiale. Les lois a priori et a posteriori en découlant sont complexes rendant i
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Kara-Falah, Riad. "Segmentation d'images : coopération, fusion, évaluation." Chambéry, 1995. http://www.theses.fr/1995CHAMS010.

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Abstract:
La segmentation d'images naturelles complexes est généralement imparfaite si l'on n'utilise qu'une seule technique de segmentation. Il est donc nécessaire de faire coopérer plusieurs processus de segmentation. Le travail réalisé dans cette thèse se divise en deux parties: 1) Développement d'une approche coopérative pour la segmentation d'images naturelles. Le principe consiste à utiliser la redondance entre les résultats obtenus par plusieurs segmentations «région» afin de localiser des germes qui ont une grande certitude d'appartenir à des régions homogènes. A partir de ces germes une procédu
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Thivin, Solenne. "Détection automatique de cibles dans des fonds complexes. Pour des images ou séquences d'images." Thesis, Université Paris-Saclay (ComUE), 2015. http://www.theses.fr/2015SACLS235/document.

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Abstract:
L'objectif principal de ces travaux de thèse a été la mise en place d'un algorithme de détection de cibles sous-résolues pour des images infra-rouges de ciel.Pour cela, nous avons d'abord cherché à modéliser les images réelles dont nous disposions. Après une étude de ces images, nous avons proposé plusieurs modèles gaussiens prenant en compte la covariance spatiale. Dans ces modèles, nous avons supposé que les images pouvaient être segmentées en zones stationnaires. Dans chaque zone, nous avons supposé une structure forte sur la matrice de covariance (comme les modèles auto-régressifs en deux
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Zouagui, Tarik. "Approche fonctionnelle générique des méthodes de segmentation d'images." Lyon, INSA, 2004. http://theses.insa-lyon.fr/publication/2004ISAL0042/these.pdf.

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Abstract:
La segmentation d'image est une opération de traitement d'image de bas niveau qui consiste à localiser dans une image les régions (ensembles de pixels) appartenant à une même structure (objets ou scène imagés). Cette opération est à la base de nombreuses applications tant en vision industrielle, qu'en imagerie médicale. De nombreuses recherches ont eu lieu dans le passé sur les méthodes de segmentation. Il en résulte un très grand nombre de méthodes dont la comparaison, soit en terme de structure soit en terme de performance, est très difficile. L'objectif de cette thèse est de proposer une no
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Precioso, Frédéric. "Contours actifs paramétriques pour la segmentation d'images et vidéos." Nice, 2004. http://www.theses.fr/2004NICE4078.

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Abstract:
Cette thèse s’inscrit dans le cadre des modèles de contours actifs. Il s’agit de méthodes dynamiques appliquées à la segmentation d’image, en image fixe et vidéo. L’image est représentée par des descripteurs régions et/ou contours. La segmentation est traitée comme un problème de minimisation d’une fonctionnelle. La recherche du minimum se fait via la propagation d’un contour actif di basé régions. L’efficacité de ces méthodes réside surtout dans leur robustesse et leur rapidité. L’objectif de cette thèse est triple : le développement (i) d’une représentation paramétrique de courbes respectant
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Koepfler, Georges. "Formalisation et analyse numérique de la segmentation d'images." Paris 9, 1991. https://portail.bu.dauphine.fr/fileviewer/index.php?doc=1991PA090027.

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Abstract:
En se basant sur une vaste bibliographie, on présente une introduction à la segmentation. Une formalisation variationnelle de la segmentation est proposée et l'aspect variationnel est mis en évidence dans trois exemples d'algorithmes. On enchaîne par une étude détaillées du modèle énergétique le plus simple : la fonctionnelle de Mumford et Shah avec approximation constante par morceaux. On définit une classe de minima locaux qui correspondent à des segmentations obtenues par des méthodes de croissance de régions. Des résulats d'expériences sont présentés. Au cours d'une revue des techniques de
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Perroton, Laurent. "Segmentation parallèle d'images volumiques." Lyon 1, 1994. http://www.theses.fr/1994LYO10328.

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Abstract:
Dans cette these, nous nous sommes interesse a plusieurs problemes lies a l'imagerie discrete 3d d'une part, et a la parallelisation d'algorithmes de segmentation d'images d'autres part. Dans une premiere partie, divers problemes d'imagerie discrete 3d sont presentes. L'approche des complexes cellulaires dont l'objectif est d'offrir une modelisation coherente en imagerie volumique discrete est introduite. Une notion de surface discrete composee d'elements bidimensionnels de l'espace 3d est rappele. Plusieurs resultats theoriques sur ce sujet sont rassembles dans un rapport de recherche fourni
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Moghrani, Madjid. "Segmentation coopérative et adaptative d’images multicomposantes : application aux images CASI." Rennes 1, 2007. http://www.theses.fr/2007REN1S156.

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Abstract:
Les travaux de cette thèse s'inscrivent dans le cadre des approches coopératives de segmentation d’images. Deux systèmes adaptatifs ont été mis en œuvre: l'un parallèle, l'autre séquentiel. Le système parallèle met en concurrence les méthodes de segmentation par classification. Le système séquentiel exécute ces mêmes méthodes suivant un ordonnancement établi. L'extraction des attributs pour segmenter les différentes régions est effectuée de manière adaptative en fonction de la nature uniforme (faiblement texturée) ou texturées des régions. Les deux systèmes sont composés de trois modules princ
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Grenier, Thomas. "Apport de l'espace des caractéristiques et des paramètres d'échelle adaptatifs pour le filtrage et la segmentation d'image." Lyon, INSA, 2005. http://theses.insa-lyon.fr/publication/2005ISAL0116/these.pdf.

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Abstract:
Dans ce travail, nous étudions l'apport de l'espace des caractéristiques et des paramètres d'échelle adaptatifs pour le filtrage et la segmentation d'image. D'une manière générale, l'espace des caractéristiques se définit comme un espace multidimensionnel dans lequel il est possible de représenter un vecteur de paramètres xi associé à un individu i. Ces paramètres, que nous appelons " caractéristiques ", décrivent i, peuvent être scalaires ou vectoriels et correspondent à tout type d'information mesurable sur l'individu i : sa localisation spatiale, sa couleur, sa texture, sa courbure, ses pro
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Boukala, Nabil. "Contribution des modèles statistiques de forme et d'apparence à la segmentation d'images." Saint-Etienne, 2007. http://www.theses.fr/2007STET4006.

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Abstract:
Ce travail de recherche s'inscrit dans le domaine de la segmentation d'images à l'aide de modèles déformables. Nous étudions 2 types de modèles : -les contours actifs ou snakes, -les modèles statistiques, notamment les modèles actifs de forme (ASM) et d'apparence (AAM). Nous proposons d'appliquer ces différentes méthodes au problème de la segmentation d'images radiographiques du bassin. Cette étude comparative révèle la supériorité, en termes de précision et robustesse, des ASM par rapport aux autres approches étudiées. Cependant, notre ensemble de données met clairement en avant une limitatio
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Arbelaez, Escalante Pablo Andrés. "Une approche métrique pour la segmentation d'images." Paris 9, 2005. https://portail.bu.dauphine.fr/fileviewer/index.php?doc=2005PA090051.

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Abstract:
La segmentation de bas niveau est la tâche qui consiste à extraire les caractéristiques géométriques d'une image en créant une partition de son domaine de définition sans connaître préalablement son contenu sémantique. L'approche proposée dans cette thèse repose sur la formulation du problème dans le cadre métrique, où les partitions de l'espace sont déterminées par la définition d'une distance. Deux types de distances sont étudiés afin d'appliquer le formalisme métrique à la segmentation d'images naturelles. Le premier est obtenu en mesurant une énergie le long des chemins. Nous construisons
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Monga, Olivier. "Segmentation d'images par croissance hiérarchique de régions." Paris 11, 1988. http://www.theses.fr/1988PA112054.

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Abstract:
L'objectif est de définir un outil algorithmique permettant d'utiliser de manière optimisée une suite de critères de segmentation. Pour cela, le problème de la segmentation est reformulé et une méthodologie illustrant cette nouvelle définition est proposée. L'algorithme est implanté à l'aide de structures de données adaptées. La validité de l'approche est utilisée par l'application à la segmentation d'images bidimensionnelles monochromatiques et multi chromatiques ainsi qu'à la segmentation d'images sismiques tridimensionnelles
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Chabrier, Sébastien. "Contribution à l'évaluation de performances en segmentation d'images." Orléans, 2005. http://www.theses.fr/2005ORLE2076.

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Abstract:
Cette thèse est une contribution à l'évaluation de la qualité d'un résultat de segmentation d'image. Après un état de l'art sur les différentes approches d'évaluation (supervisées ou non supervisées), différents critères sont comparés à partir de bases d'images synthétiques et réelles. De nouveaux critères d'évaluation non supervisée sont proposés en adoptant trois approches: la première consiste à définir un critère adaptatif sur le type des images, le second réalise une fusion de plusieurs critères par combinaison linéaire et le dernier un apprentissage de la comparaison. Ce dernier critère
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Pattisina, Ronny. "Codage et segmentation d'images par des méthodes combinatoires." Dijon, 2002. http://www.theses.fr/2002DIJOS053.

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Douchez, Marie-Claire. "Utilisation des concepts d'analyse statistique des données et de connexité pour la segmentation des images." Lille 1, 1993. http://www.theses.fr/1993LIL10058.

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Abstract:
Un moyen efficace pour condenser l'information visuelle contenue dans une scène consiste à segmenter l'image numérisée. Notre travail qui s'inscrit dans cette optique, consiste à classer les points-image entre les classes associées aux différents types de régions homogènes constituant l'image analysée. Cependant, les conditions de réussite d'une telle procédure de segmentation reposent pour une grande part sur l'uniformité spatiale de l'illumination de la scène observée. Ainsi, nous avons développé une nouvelle approche de prétraitement des images. Son principe, basé sur un schéma itératif de
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Martin, Pascal. "Application du principe de minimisation de la complexité stochastique à la segmentation d'images bruitées par contour actif." Aix-Marseille 3, 2006. http://www.theses.fr/2006AIX30010.

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Abstract:
La segmentation d'image consiste à diviser une image en différentes régions d'intérêts possédant certaines propriétés d'homogénéité. Elle intervient dans de multiples domaines d'applications et les images à traiter peuvent alors être perturbées par des bruits de natures différentes. La majorité des techniques de segmentation développée nécessite le réglage d'au moins un paramètre dans le critère à optimiser. Au cours de cette thèse, nous présentons des algorithmes de segmentation en deux régions qui reposent sur la minimisation de la complexité stochastique de l'image. Nous proposons notamment
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Drot, Sébastien. "Segmentation d'images d'observation de la terre par des techniques de géométrie stochastique." Nice, 2002. http://www.theses.fr/2002NICE5793.

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Abstract:
Les techniques probabilistes utilisées pour la segmentation des images ou la classification sont généralement fondées sur une approche pixélique. Elles sont réputées pour leur robustesse au bruit grâce notamment à la prise en compte des statistiques du bruit et d'information a priori sur la segmentation recherchée (homogénéité, texture). Ces méthodes se sont avérées particulièrement pertinentes principalement sur les données basse ou moyenne résolution (AVHRR, Landsat, SPOT). Avec des données plus résolues (centimétriques) comme les images satellitaires et aériennes haute résolution, les appro
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Harp, Josselin. "Contribution à la segmentation des images : applications à l'estimation des plans texturés dans des images planes et omnidirectionnelles." Amiens, 2003. http://www.theses.fr/2003AMIE0313.

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Ezziane, Nadia. "Segmentation d'images texturées par analyse multi-échelle." Poitiers, 1997. http://www.theses.fr/1997POIT2366.

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Abstract:
La segmentation d'images est un probleme tres important en vision par ordinateur. L'originalite de la methode de segmentation par analyse multi-echelle que nous proposons, repose d'une part sur la mise en place d'un traitement multiresolution base sur la construction d'un banc de filtres passe-bas, et d'autre part sur l'utilisation simultanee de l'approche frontiere et de l'approche par croissance de regions. L'utilisation de cette combinaison a plusieurs echelles a permis de reperer les regions homogenes dans les images traitees et de localiser les frontieres qui les delimitent. Les frontiere
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Thourel, Pierre. "Segmentation d'images sonar par modélisation markovienne hiérarchique et analyse multirésolution." Brest, 1996. http://www.theses.fr/1996BRES2026.

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Abstract:
Le sonar haute resolution constitue un moyen efficace pour observer la tres grande variete d'objets reposant sur les fonds marins. Leur detection puis leur classification (en tant que rochers, epaves, objets manufactures,) est alors 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 une premiere etape de segmentation des images acoustiques. Malheureusement, les resultats obtenus par les traitements classiques de segmentation ne sont pas satisfaisants en raison de la presence d'un fort bruit de spec
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Zemirli, Kafia. "Contrôle de segmentation pour l'extraction de formes." Paris 11, 2000. http://www.theses.fr/2000PA112292.

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Abstract:
L'étude proposée ici tente de simuler le système visuel animal en essayant de recréer ses facultés d'adaptation. Comme la vision active qui consiste à élaborer des stratégies de perception intelligentes, en contrôlant les paramètres du capteur (position, vitesse, mise au point, etc. ) Nous voulons contrôler la segmentation pour extraire des formes dans une image de scène. Il s'agit de trouver l'information utile grâce à la connaissance courante sur l'état de la tache et aux observations locales fournies par la perception. Pour y parvenir nous proposons une approche, stratégie de perception, qu
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Giordana, Nathalie. "Segmentation non supervisee d'images multi-spectrales par chaines de markov cachees." Compiègne, 1996. http://www.theses.fr/1996COMP981S.

Full text
Abstract:
Cette these est consacree a la segmentation non supervisee d'images multi-spectrales par chaines de markov cachees et plus particulierement a l'etude de l'etape d'estimation. L'objet de ce travail est de concevoir des methodes permettant d'estimer des melanges de lois generalises. Ces methodes d'estimation fondees sur l'algorithme ice permettent de detecter parmi un ensemble de lois, celles qui sont le plus fideles a la realite et d'estimer les parametres correspondant a chacune des lois detectees. Les etudes comparatives des differentes methodes mises au point avec les methodes classiques em
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Taton, Benjamin. "Modèle déformable à densité adaptative : application à la segmentation d'images." Bordeaux 1, 2004. http://www.theses.fr/2004BOR12872.

Full text
Abstract:
Les modèles déformables sont un outil classique largement utilisé dans le contexte de l'analyse d'images. L'étude des différentes variantes décrites dans la littérature montrent qu'elles impliquent toujours un compromis entre efficacité et généricité. Si les modèles dédiés à une application particulière sont en général très efficaces et robustes, ils ne sont utilisables que dans des contextes très spécifiques et s'adaptent difficilement à des situations différentes ou inattendues. A l'inverse, les modèles entièrement génériques permettent la reconstruction d'objets de forme arbitraire mais s'a
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Loum, Georges L. "Segmentation pyramidale de textures par décomposition en ondelettes." Paris 12, 1996. http://www.theses.fr/1996PA120021.

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Abstract:
Cette these presente une methode de segmentation pyramidale d'images d'aspect texture par decomposition en ondelettes. D'une facon generale, tout processus de segmentation de textures comporte une etape de caracterisation qui precede l'etape de segmentation proprement dite. Notre methode de caracterisation de textures est fondee sur l'interpretation des coefficients de details de la decomposition en ondelettes, comme decrivant les variations locales des niveaux de gris de la texture autour de leur valeur moyenne. Cette interpretation conduit a la definition d'un nouvel attribut, le facteur de
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Venegas, Martinez Santiago. "Analyse et segmentation de séquences d'images en vue d'une reconnaissance de formes efficace." Paris 5, 2002. http://www.theses.fr/2002PA05S002.

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Abstract:
Cette thèse traite des problèmes de segmentation spatio-temporelle en images dynamiques. L'objet de cette recherche se situe dans la présentation d'une méthode qui simplifie le calcul de la fonction distance dans la théorie des ensembles de niveau. On propose un processus itératif en deux étapes : une diffusion isotrope suivie d'un opérateur discriminant avec un seuil variant spatialement en fonction de l'image à segmenter. Le principe général est d'assimiler la segmentation à la recherche d'une région par l'évolution d'une courbe<br>This work presents a computational technique for tracking mo
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Dydenko, Igor. "Segmentation dynamique en échocardiographie ultrasonore radiofréquence." Lyon, INSA, 2003. http://theses.insa-lyon.fr/publication/2003ISAL0054/these.pdf.

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Abstract:
L'objectif de cette thèse est le développement de techniques de segmentation d'images ultrasonores de radiofréquence (RF) en échographie cardiaque. Le premier aspect de ce travail concerne la détection du produit de contraste ultrasonore. Une méthode paramétrique basée sur l'analyse spectrale autorégressive (AR) a été proposée. Il a été montré sur simulations et images in vitro que l'approche proposée est peu sensible aux variation de concentration et du MI instrumental. Le deuxième aspect de ce travail concerne la segmentation de séquences d'images cardiaques RF. En se basant sur l'analyse AR
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Masson, Pascale. "Etude d'algorithmes de classification contextuelle et application à la segmentation d'images satellite." Brest, 1991. http://www.theses.fr/1991BRES2007.

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Abstract:
L'étude de la thèse traite du problème de la segmentation d'images dans le cadre de l'approche statistique bayesienne de la décision. En vue d'appliquer une des méthodes locales de segmentation bayesiennes (basées sur une observation spatialement limitée) aux images réelles satellite, sans information à priori sur la nature du terrain de la scène observée, on admet un modèle sous-jacent de l'image intégrant une information locale sur la configuration spatiale des exemplaires de nature de terrain (information sur la forme géométrique des régions de terrain homogène) et sur la texture de l'image
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Vandenbroucke, Nicolas. "Segmentation d'images couleur par classification de pixels dans des espaces d'attributs colorimétriques adaptés : application à l'analyse d'images de football." Lille 1, 2000. https://pepite-depot.univ-lille.fr/LIBRE/Th_Num/2000/50376-2000-404.pdf.

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Abstract:
Dans le cadre de l'analyse d'images de football, nous proposons une methodologie originale de segmentation d'images couleur en regions qui exploite les proprietes colorimetriques des pixels pour extraire de l'image les joueurs a suivre. Les pixels de chaque image sont affectes a differentes classes selon qu'ils representent le terrain, un joueur de l'une des deux equipes, un des deux gardiens de but ou un arbitre en utilisant des methodes classiques de classification de donnees multidimensionnelles fondees sur un apprentissage supervise. La couleur de chaque pixel est usuellement representee s
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Thieu, Quang Tung. "Segmentation by convex active contour models : application to skin lesion and medical images." Paris 13, 2013. http://www.theses.fr/2013PA132063.

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Gaucher, Pierre. "Segmentation d'images numeriques par mesure de proximite de deux pixels adjacents." Tours, 1992. http://www.theses.fr/1992TOUR4002.

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Abstract:
Le problème de la segmentation est tout d'abord abordé sous la forme d'une synthèse qui traite des solutions les plus courantes, basées essentiellement sur l'utilisation de tests d'hypothèses paramétriques. Sur la base de cette synthèse, l'étude menée conduit au développement d'une méthode de segmentation basée sur une approche locale. La démarche adoptée conduit à la définition d'une distance qui prend en compte la dispersion spatiale des pixels sur un voisinage ainsi que celle de leurs niveaux de gris. La définition de cette distance sert de support à l'élaboration d'une procédure d'extracti
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Coquin, Didier. "Segmentation et analyse d'Images pour la classification automatique : application au zooplancton." Rennes 1, 1991. http://www.theses.fr/1991REN10090.

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Abstract:
Cette thèse s'inscrit dans les deux grandes disciplines que sont le traitement d'images et la reconnaissance des formes. Le but principal de cette thèse est la recherche de méthodes permettant l'analyse et la classification des individus zooplanctoniques (mensuration, modélisation, identification et comptage), apportant aux biologistes une aide importante dans le dépouillement et l'analyse de milliers d'individus. La segmentation d'images limitée à la binarisation a été choisie, car les objets traités dans le cadre de notre application ne présentent pas de texture. Nous avons développé trois m
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M'Hiri, Slim. "Segmentation d'images par classification floue fondée sur une approche neuromimétique." Paris 12, 1996. http://www.theses.fr/1996PA120082.

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Abstract:
Cette these presente une nouvelle methode de segmentation d'images par une approche de classification sequentielle neuro-floue. L'algorithme de classification que nous proposons combine les capacites d'apprentissage des modeles neuromimetiques et la souplesse au niveau de la prise de decision offerte par la logique floue. Nous nous sommes aux cartes auto-organisantes de kohonen pour leur proprietes topologiques interessantes dans le cadre de la segmentation d'images. Cette procedure fait appel a des heuristiques ce qui induit d'une part le reglage d'un nombre important de parametres et d'autre
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Lu, Jun-Wei. "Segmentation d'images couleur et application à la séparation des oignons et des adventices." Dijon, 2003. http://www.theses.fr/2003DIJOS003.

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Colantoni, Philippe. "Contribution des structures de données à la segmentation d'images couleur : élaboration d'un outil d'infographie textile." Saint-Etienne, 1998. http://www.theses.fr/1998STET4013.

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Abstract:
L'objectif de ce travail est l'approfondissement d'algorithmes de traitement d'images et l'élaboration d'un outil logiciel spécifique réalisant la segmentation des motifs élémentaires d'une image textile. Pour cela, nous avons introduit des descripteurs et une série de filtres de rang propres à l'information colorimétrique. Notre étude sur la segmentation des images couleurs repose sur différentes méthodes, l'analyse colorimétrique de l'image grâce à des méthodes de quantification et l'intégration d'une analyse spatiocolorimétrique de l'image par des méthodes de croissance de régions et de lig
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Meurie, Cyril. "Segmentation d'images couleur par classification pixellaire et hiérarchie de partitions/ par Cyril Meurie." Caen, 2005. http://www.theses.fr/2005CAEN2028.

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Abstract:
La première partie de ce travail est consacrée au développement d'une stratégie de segmentation d'images microscopiques couleur pouvant contribuer à l'enrichissement de l'étape de segmentation d'une station d'analyse de microscopie automatisée. Nous exposons tout d'abord diverses approches de classifications pixellaires non supervisées et supervisées et montrerons l'importance du choix de l'espace couleur. Nous exploitons ensuite la complémentarité qu'il peut exister entre les classifieurs en proposant une méthode de combinaison de classifications pixellaires tenant compte du nombre de classif
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