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Etude des modèles de contours actifs et d'autres techniques de traitement d'images / par Laurent David Cohen ; sous la direction de Nicholas Ayache

Auteur principal : Cohen, Laurent David, 1962-, AuteurAuteur secondaire : Ayache, Nicholas, 1958-, Directeur de thèseAuteur secondaire collectivité : Université Paris-Sud, Etablissement de soutenanceType de document : ThèseLangue : français.Pays : France.Éditeur : [S.l.] : [s.n.], 1990Description : 1 vol. (165 p.) : fig. ; 30 cmISBN : 2726106625.Bibliographie : Bibliogr. p. 157-163.Sujet MSC : 68U10, Computer science -- Computing methodologies and applications, Image processing
97A70, Mathematics education - General, mathematics and education, Theses and postdoctoral theses
Note de thèse: Thèse de doctorat, informatique, 1990, Paris 11
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Current location Call number Status Date due Barcode
CMI
Salle S
Thèses COH (Browse shelf) Available 10457-01

Bibliogr. p. 157-163

Thèse de doctorat informatique 1990 Paris 11

L'ensemble des résultats de cette thèse porte sur des problèmes de traitement d'images. Ils sont divisés en trois parties. Nous avons introduit un nouveau modèle de contours actifs, qui améliore de manière importante la détection de contours fermés. Nous présentons les caractéristiques de ce modèle avec de nombreuses illustrations expérimentales en imagerie médicale. On obtient des résultats plus stables et on ajoute une force de gonflage. La courbe se comporte comme un ballon qui est gonflé. La mise en correspondance d'images stéréo après segmentation hiérarchique. La reconstitution d'une scène 3D à partir d'une paire d'images stéréo nécessite l'extraction et la mise en correspondance d'entités dans les deux images. Nous avons développé une technique de mise en correspondance de régions où la segmentation et la mise en correspondance sont des processus interdépendants. Pour implémenter l'algorithme, nous avons élaboré une structure hiérarchique de segmentation à résolutions multiples. Une nouvelle approche de la quantification vectorielle appliquée à la compression d'images et à la détection de textures. Il s'agit d'une généralisation de la quantification vectorielle ou on cherche un ensemble de vecteurs appelés "quanta". L'aspect nouveau de la méthode est de projeter une imagette sur l'espace engendré par le quantum au lieu de le remplacer simplement par le quantum le plus proche

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