About: Traitement d'image à voisinages adaptatifs généraux   Goto Sponge  NotDistinct  Permalink

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  • General adaptive neighborhood image processing.
dc:subject
  • Thèses et écrits académiques
  • Traitement d'images -- Techniques numériques
  • Traitement d'images
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  • Traitement d'image à voisinages adaptatifs généraux
Language
Subject
dc:title
  • Traitement d'image à voisinages adaptatifs généraux
Degree granting institution
note
  • Cette thèse de doctorat porte sur le traitement multi-échelle et adaptatif (en espace et en intensité) des images à tons de gris. A partir d'une caractérisation ponctuelle, une image est représentée par un ensemble de voisinages multi-échelles, spatialement adaptatifs et cohérents avec la nature physique de l'image ou le système humain de perception visuelle : les voisinages adaptatifs généraux (VAG). De nombreux outils de traitement d'image à voisinages adaptatifs généraux (TIVAG) sont développés, tels que les opérateurs morphologiques à VAG ou les filtres de choquet à VAG, généralisant de nombreux opérateurs non linéaires. De plus, ces VAG permettent la définition de critères d'analyse adaptatifs d'images à tons de gris tels que l'orientation ou l'épaisseur. Dans le cadre de cette thèse, le TIVAG a été appliqué aux problèmes de restauration, de réhaussement et de segmentation d'image. Cette approche ouvre par ailleurs de nouvelles perspectives tant sur le plan théorique que pratique.
  • This thesis deals with multiscale and adaptive (both with spatial and intensity settings) processing of gray tone image. From a punctual characterization, an image is represented with a set of multiscale neighborhoods, called general adaptive neighborhoods (GAN), which are spatially adaptive and physically relevant since they depend on the physical nature of the image or on the human brightness perception system. Several tools of general adaptive neighborhood image processing (GANIP) are developed such as adative morphological operators or adaptive choquet filters, generalizing several nonlinear operators. Moreover, the GAN enable to introduce local adaptive descriptors for gray tone images, such as orientation or thickness. In this thesis, the ganip has been applied in the fields of image restoration, image enhancement and image segmentation. This approach large prospects from theoretical as well as practical aspects.
dc:type
  • Text
http://iflastandar...bd/elements/P1001
rdaw:P10219
  • 2005
has content type
is primary topic of
is rdam:P30135 of
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