Modélisation stochastique pour l'analyse d'images texturées : Approches Bayésiennes pour la caractérisation dans le domaine des transformées

Modélisation stochastique pour l'analyse d'images texturées : Approches Bayésiennes pour la caractérisation dans le domaine des transformées

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Le travail présenté dans cette thèse s'inscrit dans le cadre de la modélisation d'images texturées à l'aide des représentations multi-échelles et multi-orientations. Partant des résultats d'études en neurosciences assimilant le mécanisme de la perception humaine à un schéma sélec...

Full description

Bibliographic Details
Main Author: Lasmar, Nour-Eddine
Language:fra
Published: Université Sciences et Technologies - Bordeaux I 2012
Subjects:
[INFO:INFO_TI] Computer Science/Image Processing
[INFO:INFO_TI] Informatique/Traitement des images
[INFO:INFO_TS] Computer Science/Signal and Image Processing
[INFO:INFO_TS] Informatique/Traitement du signal et de l'image
[INFO:INFO_CV] Computer Science/Computer Vision and Pattern Recognition
[INFO:INFO_CV] Informatique/Vision par ordinateur et reconnaissance de formes
[SPI:SIGNAL] Engineering Sciences/Signal and Image processing
[SPI:SIGNAL] Sciences de l'ingénieur/Traitement du signal et de l'image
Analyse des textures
Modélisation univariée
Modélisation multivariée
Transformées en ondelettes
Recherche d'images par le contenu
Classification
Tests d'adéquation
Online Access:http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00809279
http://tel.archives-ouvertes.fr/docs/00/80/92/79/PDF/ThA_se_Noureddine_LASMAR_dA_pA_t_final.pdf

Internet

http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00809279
http://tel.archives-ouvertes.fr/docs/00/80/92/79/PDF/ThA_se_Noureddine_LASMAR_dA_pA_t_final.pdf

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