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dc.contributor.authorRamdani, Krimo-
dc.contributor.authorRoula, Mohammed Ali-
dc.contributor.otherHamami, Latifa, Directeur de thèse-
dc.date.accessioned2020-12-31T09:25:46Z-
dc.date.available2020-12-31T09:25:46Z-
dc.date.issued2000-
dc.identifier.otherPN00400-
dc.identifier.urihttp://repository.enp.edu.dz/xmlui/handle/123456789/4071-
dc.descriptionMémoire de Projet de Fin d’Études : Électronique : Alger, École Nationale Polytechnique : 2000fr_FR
dc.description.abstractLa segmentation d'images est une étape essentielle pour la reconnaissance de formes. Dans le cas d'images de textures, la segmentation requière une modélisation mathématique et une estimation optimale des paramètres du modèle choisi. Les algorithmes génétiques sont des algorithmes puissants d'optimisation inspirés de l'évolution biologique. Dans cette application ils sont utilisés pour la segmentation de textures modélisées par les champs aléatoire de Markov, et aussi, pour la détection de contours par utilisation d'attributs fractals et du modèle A R de l'image.fr_FR
dc.language.isofrfr_FR
dc.subjectAlgorithmes génétiques-
dc.subjectSegmentation-
dc.subjectDétection de contours-
dc.titleLes algorithmes génétiques appliqués à la segmentation des images de texturesfr_FR
dc.typeThesisfr_FR
Collection(s) :Département Electronique

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