CLASSIFICATION AUTOMATIQUE DE BLOCS D'IMAGES MULTIMODALES UTILISANT DES METHODES STATISTIQUES ET SPECTRALE D'ANALYSE

Authors

  • M KHAMADJA Université Mentouri Constantine
  • A BASKURT CREATIS, I.N.S.A. de Lyon
  • R GOUTTE CREATIS, I.N.S.A. de Lyon

Keywords:

analyse de texture, classification, discrimination non paramétrique, optimisation d’un traitement

Abstract

Cet article propose une nouvelle méthodologie pour la réalisation d’un classifieur automatique de blocs d’images multimodales. Cette méthode fait appel à un système de décision basé sur l’analyse et la caractérisation d’images multimodales en fonction de leurs propriétés locales. Ces propriétés sont modélisées par un ensemble de six familles de paramètres. Les blocs d’images sont classés par une méthode de classification non supervisée qui prend en compte les paramètres les plus discriminants. Une comparaison des classifieurs automatiques obtenus, en fonction de la taille des blocs, montre l'intérêt à adapter cette dernière au degré d'hétérogéneité de l'image. Enfin, l’efficacité de ces classifieurs est évaluée dans le cas d’images bruitées.

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Author Biography

M KHAMADJA, Université Mentouri Constantine

Département d'Electronique
Faculté des Sciences

References

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Published

2000-12-01

How to Cite

KHAMADJA, M., BASKURT, A., & GOUTTE, R. (2000). CLASSIFICATION AUTOMATIQUE DE BLOCS D’IMAGES MULTIMODALES UTILISANT DES METHODES STATISTIQUES ET SPECTRALE D’ANALYSE. Sciences & Technology. A, Exactes Sciences, (14), 55–60. Retrieved from https://revue.umc.edu.dz/a/article/view/1671

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