Segmentation Évolutionniste d’Images Numériques

Applications aux Images Médicales

Par Ahmad El Allaoui et M'barek Nasri

Thème : Essai / Etude autres

Format : Grand Format (170x240)

Nombre de pages : 162

Date de publication : 4 septembre 2013

ISBN : 9782332592552

Disponible

Livre papier
31,50 €


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1,99 €
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Résumé

L'homme sait naturellement repérer des objets dans une image en se basant sur des connaissances de haut niveau. Le but de la segmentation d'image est de séparer différentes zones homogènes d'une image mais en utilisant des traitements informatiques. Pour l'ordinateur, l'image numérique est un ensemble de pixels caractérisés par des couleurs ou par des niveaux de gris. En pratique, le processus de segmentation consiste à extraire les entités d’une image pour y appliquer un traitement spécifique et interpréter son contenu. Cet ouvrage est un étude sur la segmentation d'images et en particulier les images médicales. Il propose quelques nouvelles techniques de segmentation basées sur les nouvelles approches de traitement d'images telles que les algorithmes évolutionnistes.

Biographie de Ahmad El Allaoui et M'barek Nasri

Ahmad El Allaoui est Docteur en Sciences de l’Université Mohammed Premier, Oujda, Maroc. Il travaille sur le traitement d’images et ses applications en imagerie médicale. Il est membre du laboratoire MATSI de l’Ecole Supérieure de Technologie, Oujda. M’barek Nasri est Docteur en Sciences de l’Université Mohammed Premier, Oujda, Maroc. Il est Professeur à l’Ecole Supérieure de Technologie, Oujda. Il travaille sur le traitement d’images et la vision par ordinateur et leurs applications en imagerie médicale, imagerie patrimoine et en contrôle qualité. Il est membre permanent du laboratoire MATSI.

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Informations sur l'ouvrage

Collection Classique
Date de publication 4 sept. 2013
Nom Segmentation Évolutionniste d’Images Numériques
Langue Français
Auteur Ahmad El Allaoui et M'barek Nasri
Pas d'extrait sur site N/A

Livre papier

Nombre de pages 162
ISBN 9782332592552

Livre PDF

ISBN 9782332592569

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