SEGMENTATION NON SUPERVISEE D’IMAGES BASEE SUR LES MODELES DE MARKOV CACHES

  • N. RECHID
  • A. KHELIFA
  • A. TOUMI
  • A. TALEB-AHMED
  • M. MIMI
  • K. BENMAHAMMED

Résumé

En raison du grand nombre d'images, il y a un besoin évident pour des outils d'analyse efficaces et automatiques. Ce travail
décrit la segmentation non supervisée d'images dans le cadre des modèles de Markov cachés précisément les champs et les
chaînes de Markov cachées et l’estimation des paramètres du modèle. Particulièrement les chaînes de Markov cachées, basées
sur le parcourt d’hilbert-peano de l'image, sont une alternative rapide et efficace que les champs de Markov cachées pour
l’estimation des paramètres et la segmentation non supervisée d’images. Des résultats obtenus sur des images réelles sont
présentés.

Références

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Comment citer
RECHID, N. et al. SEGMENTATION NON SUPERVISEE D’IMAGES BASEE SUR LES MODELES DE MARKOV CACHES. Courrier du Savoir, [S.l.], v. 12, mai 2014. ISSN 1112-3338. Disponible à l'adresse : >http://revues.univ-biskra.dz/index.php/cds/article/view/449>. Date de consultation : 08 jui. 2020
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