Suche senden
Hochladen
TP / Traitement d'image : Discrimination de Texture
âą
4 gefÀllt mir
âą
3,893 views
A
Ahmed EL ATARI
Folgen
TP sur Matlab pour faire la Discrimination de Texture
Weniger lesen
Mehr lesen
Ingenieurwesen
Melden
Teilen
Melden
Teilen
1 von 17
Jetzt herunterladen
Downloaden Sie, um offline zu lesen
Empfohlen
Traitement d'image sous Matlab
Traitement d'image sous Matlab
Hajer Dahech
Â
TP1 Traitement d'images GĂ©nie Logiciel avec Matlab
TP1 Traitement d'images GĂ©nie Logiciel avec Matlab
Mariem ZAOUALI
Â
Formation traitement d_images
Formation traitement d_images
Cynapsys It Hotspot
Â
ségmentation d'image
ségmentation d'image
Wassim Ben Salem
Â
Traitement des images avec matlab
Traitement des images avec matlab
omar bllaouhamou
Â
Introduction au traitement d'images
Introduction au traitement d'images
Abdelouahed Abdou
Â
Vision et traitement d'images
Vision et traitement d'images
Wided Miled
Â
devoir traitement d'images
devoir traitement d'images
omar bllaouhamou
Â
Empfohlen
Traitement d'image sous Matlab
Traitement d'image sous Matlab
Hajer Dahech
Â
TP1 Traitement d'images GĂ©nie Logiciel avec Matlab
TP1 Traitement d'images GĂ©nie Logiciel avec Matlab
Mariem ZAOUALI
Â
Formation traitement d_images
Formation traitement d_images
Cynapsys It Hotspot
Â
ségmentation d'image
ségmentation d'image
Wassim Ben Salem
Â
Traitement des images avec matlab
Traitement des images avec matlab
omar bllaouhamou
Â
Introduction au traitement d'images
Introduction au traitement d'images
Abdelouahed Abdou
Â
Vision et traitement d'images
Vision et traitement d'images
Wided Miled
Â
devoir traitement d'images
devoir traitement d'images
omar bllaouhamou
Â
Examen principal - Fondement Multimedia - correction
Examen principal - Fondement Multimedia - correction
Ines Ouaz
Â
Traitement d'image
Traitement d'image
Anissa Teyeb
Â
Introduction Ă lâinfographie
Introduction Ă lâinfographie
Wiki Info Systeme
Â
CONCEPTION ET REALISATION D â UNE APPLICATION WEB POUR GESTION DE P ROJETS DE...
CONCEPTION ET REALISATION D â UNE APPLICATION WEB POUR GESTION DE P ROJETS DE...
Madjid Meddah
Â
Les réseaux de neurones convolutifs CNN
Les réseaux de neurones convolutifs CNN
SALMARACHIDI1
Â
Soutenance mémoire de fin d'études
Soutenance mémoire de fin d'études
Fabrice HAUHOUOT
Â
Reconstruction 3 D
Reconstruction 3 D
Riadh Tebourbi (Ai1990)
Â
Rapport PFE DĂ©veloppent d'une application bancaire mobile
Rapport PFE DĂ©veloppent d'une application bancaire mobile
Nader Somrani
Â
Methodes d'accÚs dans les réseaux locaux
Methodes d'accÚs dans les réseaux locaux
Ines Kechiche
Â
Cours fondement du multimedia
Cours fondement du multimedia
Zizoo Lightbringer
Â
Cours1
Cours1
Asmae Lamini
Â
Ecole ESMA : Rapport de projet - Application de gestion d'une bibliotheque
Ecole ESMA : Rapport de projet - Application de gestion d'une bibliotheque
Mehdi Hamime
Â
Chap2 Les conteneurs en python
Chap2 Les conteneurs en python
Mariem ZAOUALI
Â
Rapport PFE : Réalisation d'une application web back-office de gestion pédago...
Rapport PFE : Réalisation d'une application web back-office de gestion pédago...
Anas Riahi
Â
Présentation projet de fin d'étude
Présentation projet de fin d'étude
Donia Hammami
Â
Vision par ordinateur
Vision par ordinateur
Radhouani Mejdi
Â
correction examen rattrapage 2012 transmission numérique
correction examen rattrapage 2012 transmission numérique
omar bllaouhamou
Â
Python avancé : Interface graphique et programmation évÚnementielle
Python avancé : Interface graphique et programmation évÚnementielle
ECAM Brussels Engineering School
Â
Manuel des TP : Atelier Web 2
Manuel des TP : Atelier Web 2
Faycel Chaoua
Â
Rapport de stage développement informatique
Rapport de stage développement informatique
MehdiOuqas
Â
Cours : Traitement d'images - 7Ăšme de base
Cours : Traitement d'images - 7Ăšme de base
Tunisie collĂšge
Â
Chap 5, Traitement d'images
Chap 5, Traitement d'images
Tunisie collĂšge
Â
Weitere Àhnliche Inhalte
Was ist angesagt?
Examen principal - Fondement Multimedia - correction
Examen principal - Fondement Multimedia - correction
Ines Ouaz
Â
Traitement d'image
Traitement d'image
Anissa Teyeb
Â
Introduction Ă lâinfographie
Introduction Ă lâinfographie
Wiki Info Systeme
Â
CONCEPTION ET REALISATION D â UNE APPLICATION WEB POUR GESTION DE P ROJETS DE...
CONCEPTION ET REALISATION D â UNE APPLICATION WEB POUR GESTION DE P ROJETS DE...
Madjid Meddah
Â
Les réseaux de neurones convolutifs CNN
Les réseaux de neurones convolutifs CNN
SALMARACHIDI1
Â
Soutenance mémoire de fin d'études
Soutenance mémoire de fin d'études
Fabrice HAUHOUOT
Â
Reconstruction 3 D
Reconstruction 3 D
Riadh Tebourbi (Ai1990)
Â
Rapport PFE DĂ©veloppent d'une application bancaire mobile
Rapport PFE DĂ©veloppent d'une application bancaire mobile
Nader Somrani
Â
Methodes d'accÚs dans les réseaux locaux
Methodes d'accÚs dans les réseaux locaux
Ines Kechiche
Â
Cours fondement du multimedia
Cours fondement du multimedia
Zizoo Lightbringer
Â
Cours1
Cours1
Asmae Lamini
Â
Ecole ESMA : Rapport de projet - Application de gestion d'une bibliotheque
Ecole ESMA : Rapport de projet - Application de gestion d'une bibliotheque
Mehdi Hamime
Â
Chap2 Les conteneurs en python
Chap2 Les conteneurs en python
Mariem ZAOUALI
Â
Rapport PFE : Réalisation d'une application web back-office de gestion pédago...
Rapport PFE : Réalisation d'une application web back-office de gestion pédago...
Anas Riahi
Â
Présentation projet de fin d'étude
Présentation projet de fin d'étude
Donia Hammami
Â
Vision par ordinateur
Vision par ordinateur
Radhouani Mejdi
Â
correction examen rattrapage 2012 transmission numérique
correction examen rattrapage 2012 transmission numérique
omar bllaouhamou
Â
Python avancé : Interface graphique et programmation évÚnementielle
Python avancé : Interface graphique et programmation évÚnementielle
ECAM Brussels Engineering School
Â
Manuel des TP : Atelier Web 2
Manuel des TP : Atelier Web 2
Faycel Chaoua
Â
Rapport de stage développement informatique
Rapport de stage développement informatique
MehdiOuqas
Â
Was ist angesagt?
(20)
Examen principal - Fondement Multimedia - correction
Examen principal - Fondement Multimedia - correction
Â
Traitement d'image
Traitement d'image
Â
Introduction Ă lâinfographie
Introduction Ă lâinfographie
Â
CONCEPTION ET REALISATION D â UNE APPLICATION WEB POUR GESTION DE P ROJETS DE...
CONCEPTION ET REALISATION D â UNE APPLICATION WEB POUR GESTION DE P ROJETS DE...
Â
Les réseaux de neurones convolutifs CNN
Les réseaux de neurones convolutifs CNN
Â
Soutenance mémoire de fin d'études
Soutenance mémoire de fin d'études
Â
Reconstruction 3 D
Reconstruction 3 D
Â
Rapport PFE DĂ©veloppent d'une application bancaire mobile
Rapport PFE DĂ©veloppent d'une application bancaire mobile
Â
Methodes d'accÚs dans les réseaux locaux
Methodes d'accÚs dans les réseaux locaux
Â
Cours fondement du multimedia
Cours fondement du multimedia
Â
Cours1
Cours1
Â
Ecole ESMA : Rapport de projet - Application de gestion d'une bibliotheque
Ecole ESMA : Rapport de projet - Application de gestion d'une bibliotheque
Â
Chap2 Les conteneurs en python
Chap2 Les conteneurs en python
Â
Rapport PFE : Réalisation d'une application web back-office de gestion pédago...
Rapport PFE : Réalisation d'une application web back-office de gestion pédago...
Â
Présentation projet de fin d'étude
Présentation projet de fin d'étude
Â
Vision par ordinateur
Vision par ordinateur
Â
correction examen rattrapage 2012 transmission numérique
correction examen rattrapage 2012 transmission numérique
Â
Python avancé : Interface graphique et programmation évÚnementielle
Python avancé : Interface graphique et programmation évÚnementielle
Â
Manuel des TP : Atelier Web 2
Manuel des TP : Atelier Web 2
Â
Rapport de stage développement informatique
Rapport de stage développement informatique
Â
Andere mochten auch
Cours : Traitement d'images - 7Ăšme de base
Cours : Traitement d'images - 7Ăšme de base
Tunisie collĂšge
Â
Chap 5, Traitement d'images
Chap 5, Traitement d'images
Tunisie collĂšge
Â
Traitement dâimage par HUBBLE Space Telescope 'BESSAAD Nassim'
Traitement dâimage par HUBBLE Space Telescope 'BESSAAD Nassim'
nassim unused
Â
EST Essaouira (Spring Coding Day) 2014 - ProblĂšme 2
EST Essaouira (Spring Coding Day) 2014 - ProblĂšme 2
Ahmed EL ATARI
Â
Rapport - Création d'une image panoramique
Rapport - Création d'une image panoramique
Ahmed EL ATARI
Â
Diagramme de VORONOĂ et Triangulation Delaunay
Diagramme de VORONOĂ et Triangulation Delaunay
Ahmed EL ATARI
Â
Compte rendu -
Compte rendu -
Ahmed EL ATARI
Â
Analyse de Donnée { ACP } sous XLSTAT
Analyse de Donnée { ACP } sous XLSTAT
Ahmed EL ATARI
Â
Partie 1 - Assainissement sur AutoCad 2007 et 2004
Partie 1 - Assainissement sur AutoCad 2007 et 2004
Ahmed EL ATARI
Â
Partie 2 - Assainissement sur AutoCad 2007 et 2004
Partie 2 - Assainissement sur AutoCad 2007 et 2004
Ahmed EL ATARI
Â
Cours 1 bases de matlab 2eme annees
Cours 1 bases de matlab 2eme annees
Tarik Taleb Bendiab
Â
Starbucks_V10docx
Starbucks_V10docx
Chuanwen Tsai
Â
L'algorithme FAST de détection de coins | FAST Algorithm for Corner Detection
L'algorithme FAST de détection de coins | FAST Algorithm for Corner Detection
Nawfel Mestoui
Â
Cours photo filtre - collĂšge pilote - Tunisie
Cours photo filtre - collĂšge pilote - Tunisie
Tunisie collĂšge
Â
EST Essaouira (Spring Coding Day) 2014 - ProblĂšme 1
EST Essaouira (Spring Coding Day) 2014 - ProblĂšme 1
Ahmed EL ATARI
Â
Généralisation Cartographique
Généralisation Cartographique
Ahmed EL ATARI
Â
Guide Touristique de Tanger { App Mobile }
Guide Touristique de Tanger { App Mobile }
Ahmed EL ATARI
Â
Rapport - Télédétection et Ilots de chaleur urbains
Rapport - Télédétection et Ilots de chaleur urbains
Ahmed EL ATARI
Â
Jce univers dans_un_verre_d_eau_extrait
Jce univers dans_un_verre_d_eau_extrait
Souhila Benkaci
Â
Adduction et distribution dâeau
Adduction et distribution dâeau
Souhila Benkaci
Â
Andere mochten auch
(20)
Cours : Traitement d'images - 7Ăšme de base
Cours : Traitement d'images - 7Ăšme de base
Â
Chap 5, Traitement d'images
Chap 5, Traitement d'images
Â
Traitement dâimage par HUBBLE Space Telescope 'BESSAAD Nassim'
Traitement dâimage par HUBBLE Space Telescope 'BESSAAD Nassim'
Â
EST Essaouira (Spring Coding Day) 2014 - ProblĂšme 2
EST Essaouira (Spring Coding Day) 2014 - ProblĂšme 2
Â
Rapport - Création d'une image panoramique
Rapport - Création d'une image panoramique
Â
Diagramme de VORONOĂ et Triangulation Delaunay
Diagramme de VORONOĂ et Triangulation Delaunay
Â
Compte rendu -
Compte rendu -
Â
Analyse de Donnée { ACP } sous XLSTAT
Analyse de Donnée { ACP } sous XLSTAT
Â
Partie 1 - Assainissement sur AutoCad 2007 et 2004
Partie 1 - Assainissement sur AutoCad 2007 et 2004
Â
Partie 2 - Assainissement sur AutoCad 2007 et 2004
Partie 2 - Assainissement sur AutoCad 2007 et 2004
Â
Cours 1 bases de matlab 2eme annees
Cours 1 bases de matlab 2eme annees
Â
Starbucks_V10docx
Starbucks_V10docx
Â
L'algorithme FAST de détection de coins | FAST Algorithm for Corner Detection
L'algorithme FAST de détection de coins | FAST Algorithm for Corner Detection
Â
Cours photo filtre - collĂšge pilote - Tunisie
Cours photo filtre - collĂšge pilote - Tunisie
Â
EST Essaouira (Spring Coding Day) 2014 - ProblĂšme 1
EST Essaouira (Spring Coding Day) 2014 - ProblĂšme 1
Â
Généralisation Cartographique
Généralisation Cartographique
Â
Guide Touristique de Tanger { App Mobile }
Guide Touristique de Tanger { App Mobile }
Â
Rapport - Télédétection et Ilots de chaleur urbains
Rapport - Télédétection et Ilots de chaleur urbains
Â
Jce univers dans_un_verre_d_eau_extrait
Jce univers dans_un_verre_d_eau_extrait
Â
Adduction et distribution dâeau
Adduction et distribution dâeau
Â
Ăhnlich wie TP / Traitement d'image : Discrimination de Texture
622 vision-industrielle-principes
622 vision-industrielle-principes
Ben Fethi
Â
Ătude et rĂ©solution numĂ©rique de deux modĂšles basĂ©s sur des Ă©quations aux dĂ©r...
Ătude et rĂ©solution numĂ©rique de deux modĂšles basĂ©s sur des Ă©quations aux dĂ©r...
Ayoub Boudlal
Â
Rapport-du-projet CNN.docx
Rapport-du-projet CNN.docx
khalil Ismail
Â
CoursImageProcessing1.pdf
CoursImageProcessing1.pdf
HouBou3
Â
Magazine face pro 32
Magazine face pro 32
Slah DRISS
Â
XNA - Aide Scolaire - 2009 - FR
XNA - Aide Scolaire - 2009 - FR
Sonny Brabez
Â
Td2 decrypted
Td2 decrypted
Med Mmed
Â
OpenCR__Rapport_soutenance_Finale
OpenCR__Rapport_soutenance_Finale
Chady Dimachkie
Â
Représentation de formes par approche contour
Représentation de formes par approche contour
mohamed aida
Â
Object detection and recognition in digital images
Object detection and recognition in digital images
Sakher BELOUADAH
Â
Daz3 Animation
Daz3 Animation
guesta23192
Â
Cours flash
Cours flash
Aymen Arfaoui
Â
Cours flash
Cours flash
Aymen Arfaoui
Â
Tutorial GGPlot2
Tutorial GGPlot2
đĄ Vincent Isoz
Â
Visualisation graphique R avec ggplot2
Visualisation graphique R avec ggplot2
Daname KOLANI
Â
Autocad 3D guide de référence.pdf
Autocad 3D guide de référence.pdf
JosLuizLunaXavier
Â
These mercier christophe
These mercier christophe
Christophe Mercier
Â
Tp plaque
Tp plaque
Mohamed Hichem Guesmi
Â
cours-gratuit.com--CoursMatlab-id4508 (1).pdf
cours-gratuit.com--CoursMatlab-id4508 (1).pdf
Narjiss Hach
Â
Real time human pose recognition in parts from single
Real time human pose recognition in parts from single
Montassir Rabhi
Â
Ăhnlich wie TP / Traitement d'image : Discrimination de Texture
(20)
622 vision-industrielle-principes
622 vision-industrielle-principes
Â
Ătude et rĂ©solution numĂ©rique de deux modĂšles basĂ©s sur des Ă©quations aux dĂ©r...
Ătude et rĂ©solution numĂ©rique de deux modĂšles basĂ©s sur des Ă©quations aux dĂ©r...
Â
Rapport-du-projet CNN.docx
Rapport-du-projet CNN.docx
Â
CoursImageProcessing1.pdf
CoursImageProcessing1.pdf
Â
Magazine face pro 32
Magazine face pro 32
Â
XNA - Aide Scolaire - 2009 - FR
XNA - Aide Scolaire - 2009 - FR
Â
Td2 decrypted
Td2 decrypted
Â
OpenCR__Rapport_soutenance_Finale
OpenCR__Rapport_soutenance_Finale
Â
Représentation de formes par approche contour
Représentation de formes par approche contour
Â
Object detection and recognition in digital images
Object detection and recognition in digital images
Â
Daz3 Animation
Daz3 Animation
Â
Cours flash
Cours flash
Â
Cours flash
Cours flash
Â
Tutorial GGPlot2
Tutorial GGPlot2
Â
Visualisation graphique R avec ggplot2
Visualisation graphique R avec ggplot2
Â
Autocad 3D guide de référence.pdf
Autocad 3D guide de référence.pdf
Â
These mercier christophe
These mercier christophe
Â
Tp plaque
Tp plaque
Â
cours-gratuit.com--CoursMatlab-id4508 (1).pdf
cours-gratuit.com--CoursMatlab-id4508 (1).pdf
Â
Real time human pose recognition in parts from single
Real time human pose recognition in parts from single
Â
Mehr von Ahmed EL ATARI
Télédétection et les Ilots de chaleur urbains
Télédétection et les Ilots de chaleur urbains
Ahmed EL ATARI
Â
Projet SIG : Etude dâimplantation dâun site potentiel de CTS de COÂČ
Projet SIG : Etude dâimplantation dâun site potentiel de CTS de COÂČ
Ahmed EL ATARI
Â
Applications De La télédétection à l'océanographie
Applications De La télédétection à l'océanographie
Ahmed EL ATARI
Â
Applications de La Télédétection en océanographie
Applications de La Télédétection en océanographie
Ahmed EL ATARI
Â
GIS
GIS
Ahmed EL ATARI
Â
Gestion de consommation d'eau et dâĂlectricitĂ©
Gestion de consommation d'eau et dâĂlectricitĂ©
Ahmed EL ATARI
Â
Introduction Ă Java
Introduction Ă Java
Ahmed EL ATARI
Â
Gestion de stress
Gestion de stress
Ahmed EL ATARI
Â
Mehr von Ahmed EL ATARI
(8)
Télédétection et les Ilots de chaleur urbains
Télédétection et les Ilots de chaleur urbains
Â
Projet SIG : Etude dâimplantation dâun site potentiel de CTS de COÂČ
Projet SIG : Etude dâimplantation dâun site potentiel de CTS de COÂČ
Â
Applications De La télédétection à l'océanographie
Applications De La télédétection à l'océanographie
Â
Applications de La Télédétection en océanographie
Applications de La Télédétection en océanographie
Â
GIS
GIS
Â
Gestion de consommation d'eau et dâĂlectricitĂ©
Gestion de consommation d'eau et dâĂlectricitĂ©
Â
Introduction Ă Java
Introduction Ă Java
Â
Gestion de stress
Gestion de stress
Â
KĂŒrzlich hochgeladen
BOW 2024 - 3-5 - Des solutions numériques pour se préparer aux pics de chaleur
BOW 2024 - 3-5 - Des solutions numériques pour se préparer aux pics de chaleur
idelewebmestre
Â
BOW 2024 - Jardins d'hiver en poulets de chair
BOW 2024 - Jardins d'hiver en poulets de chair
idelewebmestre
Â
BOW 2024 - 3 1 - Les infrastructures Ă©questres et le changement climatique
BOW 2024 - 3 1 - Les infrastructures Ă©questres et le changement climatique
idelewebmestre
Â
présentation sur la logistique (4).
présentation sur la logistique (4).
FatimaEzzahra753100
Â
CHAPITRE 2 VARIABLE ALEATOIRE probabilité.ppt
CHAPITRE 2 VARIABLE ALEATOIRE probabilité.ppt
bentaha1011
Â
BOW 2024 - 3-6 - Adaptation climat chaud Porcs
BOW 2024 - 3-6 - Adaptation climat chaud Porcs
idelewebmestre
Â
BOW 2024 - 3-8 - Adaptation des bĂątiments d'Ă©levages de volailles au changeme...
BOW 2024 - 3-8 - Adaptation des bĂątiments d'Ă©levages de volailles au changeme...
idelewebmestre
Â
Bow 2024 - Plein air à l'intérieur des bùtiments d'élevage de ruminants
Bow 2024 - Plein air à l'intérieur des bùtiments d'élevage de ruminants
idelewebmestre
Â
SciencesPo_Aix_InnovationPeÌdagogique_Atelier_APC.pdf
SciencesPo_Aix_InnovationPeÌdagogique_Atelier_APC.pdf
SKennel
Â
Accompagnement de l'agrivoltaisme - Focus sur l'Ă©tude systĂšme en Merthe et Mo...
Accompagnement de l'agrivoltaisme - Focus sur l'Ă©tude systĂšme en Merthe et Mo...
idelewebmestre
Â
Chapitre 2 : fondations et analyses de données géotechniques
Chapitre 2 : fondations et analyses de données géotechniques
angevaleryn
Â
BOW 2024 - L'Ă©curie ouverte : un concept inspirant pour la filiĂšre Ă©quine
BOW 2024 - L'Ă©curie ouverte : un concept inspirant pour la filiĂšre Ă©quine
idelewebmestre
Â
Accompagnement de l'agrivoltaïsme dans le département de la NiÚvre
Accompagnement de l'agrivoltaïsme dans le département de la NiÚvre
idelewebmestre
Â
BOW 2024 - 3-2 - Stress thermique impact vaches laitiĂšres
BOW 2024 - 3-2 - Stress thermique impact vaches laitiĂšres
idelewebmestre
Â
Actions du vent sur les bĂątiments selon lEurocode 1 â Partie 1-4.pdf
Actions du vent sur les bĂątiments selon lEurocode 1 â Partie 1-4.pdf
alainfahed961
Â
Support de cours La technologie WDM.pptx
Support de cours La technologie WDM.pptx
docteurgyneco1
Â
BOW 2024 - Dedans/Dehors quand voir ne suffit pas
BOW 2024 - Dedans/Dehors quand voir ne suffit pas
idelewebmestre
Â
BOW 2024 -3-7- Impact bĂątiment stress thermique Vaches laitiĂšres
BOW 2024 -3-7- Impact bĂątiment stress thermique Vaches laitiĂšres
idelewebmestre
Â
BOW 2024 - Le bĂątiment multicritĂšre porcin
BOW 2024 - Le bĂątiment multicritĂšre porcin
idelewebmestre
Â
BOW 2024 - Logement des veaux laitiers en plein air
BOW 2024 - Logement des veaux laitiers en plein air
idelewebmestre
Â
KĂŒrzlich hochgeladen
(20)
BOW 2024 - 3-5 - Des solutions numériques pour se préparer aux pics de chaleur
BOW 2024 - 3-5 - Des solutions numériques pour se préparer aux pics de chaleur
Â
BOW 2024 - Jardins d'hiver en poulets de chair
BOW 2024 - Jardins d'hiver en poulets de chair
Â
BOW 2024 - 3 1 - Les infrastructures Ă©questres et le changement climatique
BOW 2024 - 3 1 - Les infrastructures Ă©questres et le changement climatique
Â
présentation sur la logistique (4).
présentation sur la logistique (4).
Â
CHAPITRE 2 VARIABLE ALEATOIRE probabilité.ppt
CHAPITRE 2 VARIABLE ALEATOIRE probabilité.ppt
Â
BOW 2024 - 3-6 - Adaptation climat chaud Porcs
BOW 2024 - 3-6 - Adaptation climat chaud Porcs
Â
BOW 2024 - 3-8 - Adaptation des bĂątiments d'Ă©levages de volailles au changeme...
BOW 2024 - 3-8 - Adaptation des bĂątiments d'Ă©levages de volailles au changeme...
Â
Bow 2024 - Plein air à l'intérieur des bùtiments d'élevage de ruminants
Bow 2024 - Plein air à l'intérieur des bùtiments d'élevage de ruminants
Â
SciencesPo_Aix_InnovationPeÌdagogique_Atelier_APC.pdf
SciencesPo_Aix_InnovationPeÌdagogique_Atelier_APC.pdf
Â
Accompagnement de l'agrivoltaisme - Focus sur l'Ă©tude systĂšme en Merthe et Mo...
Accompagnement de l'agrivoltaisme - Focus sur l'Ă©tude systĂšme en Merthe et Mo...
Â
Chapitre 2 : fondations et analyses de données géotechniques
Chapitre 2 : fondations et analyses de données géotechniques
Â
BOW 2024 - L'Ă©curie ouverte : un concept inspirant pour la filiĂšre Ă©quine
BOW 2024 - L'Ă©curie ouverte : un concept inspirant pour la filiĂšre Ă©quine
Â
Accompagnement de l'agrivoltaïsme dans le département de la NiÚvre
Accompagnement de l'agrivoltaïsme dans le département de la NiÚvre
Â
BOW 2024 - 3-2 - Stress thermique impact vaches laitiĂšres
BOW 2024 - 3-2 - Stress thermique impact vaches laitiĂšres
Â
Actions du vent sur les bĂątiments selon lEurocode 1 â Partie 1-4.pdf
Actions du vent sur les bĂątiments selon lEurocode 1 â Partie 1-4.pdf
Â
Support de cours La technologie WDM.pptx
Support de cours La technologie WDM.pptx
Â
BOW 2024 - Dedans/Dehors quand voir ne suffit pas
BOW 2024 - Dedans/Dehors quand voir ne suffit pas
Â
BOW 2024 -3-7- Impact bĂątiment stress thermique Vaches laitiĂšres
BOW 2024 -3-7- Impact bĂątiment stress thermique Vaches laitiĂšres
Â
BOW 2024 - Le bĂątiment multicritĂšre porcin
BOW 2024 - Le bĂątiment multicritĂšre porcin
Â
BOW 2024 - Logement des veaux laitiers en plein air
BOW 2024 - Logement des veaux laitiers en plein air
Â
TP / Traitement d'image : Discrimination de Texture
1.
TravailpratiqueN°1 Discriminationdetexture Réalisépar: AhmedELATARI MohammedJIDAL ZakariaFetouhi Encadrépar: Pr.M.AitLakbir TP-Discriminationdetexture
2.
1 Table de matiĂšres Table
de matiĂšres ..............................................................................................................................1 Table de Figures .................................................................................................................................2 Introduction ........................................................................................................................................3 Contexte du Travail............................................................................................................................4 I. Objectifs attendus..................................................................................................................4 II. Analyse de texture .................................................................................................................4 III. Classification de la texture ...............................................................................................5 Conception..........................................................................................................................................6 RĂ©alisation du travail.........................................................................................................................7 I. Etapes Suivies..........................................................................................................................7 II. PrĂ©sentation de lâinterface ...................................................................................................8 1. Le Choix dâimage.............................................................................................................8 2. Les Informations dâimage..............................................................................................9 3. Choix dâexercices ......................................................................................................... 10 Simulation et RĂ©sultat.................................................................................................................... 11 Conclusion........................................................................................................................................ 12 Webographie ................................................................................................................................... 13 Annexe............................................................................................................................................... 14
3.
2 Table de Figures FIGURE
1 : INTERFACE GENERALE .................................................................................................8 FIGURE 2: CHOIX D'IMAGE...............................................................................................................8 FIGURE 3: IMAGE INFOS...................................................................................................................9 FIGURE 4 : AFFICHAGE DU RESULTAT...........................................................................................9 FIGURE 5 : LE CHOIX D'EXERCICE................................................................................................ 10 FIGURE 6 : SIMULATION D'EXERCICE 1...................................................................................... 11
4.
3 Introduction a texture est
une caractĂ©ristique propre de lâobjet , elle nous permet de le dĂ©crire Partiellement. Bien sĂ»r, la forme et la couleur sont deux autres caractĂ©ristiques trĂšs Importantes. Pour faire la distinction entre une orange et une cerise, les informations Forme et couleur sont certainement plus significatives que lâinformation texture. Mais Lâinformation texture devient primordiale lorsquâon veut faire la distinction entre deux Zones dâune image de mĂȘme couleur (ou bien de mĂȘme niveau de gris). Câest dans ce cadre que nous Ă©tions demandĂ©s de rĂ©aliser un travail qui a pour objectif principal la discrimination et la diffĂ©rentiation entre 3 rĂ©gions texturĂ©es dans une image en se basant sur certains attributs. AprĂšs avoir vu durant les sĂ©ances du module de traitement dâimages les notions de base sur les images numĂ©riques, ses types, ses formats, les diffĂ©rents filtres quâon peut utiliser et les traitements ponctuels quâon peut effectuer sur ces images. Ce premier TP prĂ©sente une opportunitĂ© pour nous afin de mieux approfondir nos connaissances dans le traitement dâimages et se familiariser avec lâenvironnement de dĂ©veloppement MATLAB quâon va lâexploiter pour rĂ©aliser notre travail qui consiste en parallĂšle de crĂ©er une application qui permettra au utilisateur de choisir lâimage qui va subir le traitement et dâafficher le rĂ©sultat par la suite. Le but de ce document est de prĂ©senter et expliquer lâensemble des Ă©tapes quâon a suivi afin de rĂ©pondre aux besoins exprimĂ©s dans lâĂ©noncĂ© sans oublier les difficultĂ©s rencontrĂ©es pour aboutir au rĂ©sultat souhaitĂ©. L
5.
4 Contexte du Travail I.
Objectifs attendus Le travail consiste en premier lieu Ă permettre Ă lâutilisateur dâ : ïŒ Consulter une application (interface graphique) qui lui facilite la gestion de son espace de travail. ïŒ Afficher une image qui est constituĂ©e de trois rĂ©gions texturĂ©e. ïŒ SĂ©lectionner une zone de lâimage avec une texture homogĂšne ïŒ Binariser lâimage afin que la zone sĂ©lectionnĂ©e apparait en blanc et le deux autres textures en noir. Et en deuxiĂšme partie de sĂ©lectionner des zones avec une texture homogĂšne et dâafficher en suite une image oĂč chaque zone est reprĂ©sentĂ©e avec une nuance de gris diffĂ©rente. II. Analyse de texture Le but de lâanalyse de texture et dâextraire dans une image, une fenĂȘtre, une rĂ©gion ou Dans le voisinage dâun pixel des descripteurs pertinent au regard dâune application afin de caractĂ©riser ou de discriminer les textures qui y sont contenu , ces descripteurs engendrent des attributs de texture couleur qui sont exploitĂ©es notamment dans la
6.
5 Problématique de segmentation
et de classification dâimage texturĂ© couleur. Selon Mihran Tuceryan , il existe quatre familles principales de technique Dâanalyse de texture qui permettent de construire ces attributs : ï· Les mĂ©thodes gĂ©omĂ©triques ï· Les mĂ©thodes basĂ©es sur la modĂ©lisation spatiale des textures ï· Les mĂ©thodes spatio-frĂ©quentielle ï· Les mĂ©thodes statistiques III.Classification de la texture La texture et classĂ© selon deux grandes familles qui sont les suivantes: (i) Les Macrotextures : prĂ©sentent un aspect rĂ©gulier, sous formes de motifs rĂ©pĂ©titifs spatialement placĂ©s selon une rĂšgle prĂ©cise suivant une approche structurelle DĂ©terministe. (ii) Les Microtextures : prĂ©sentant des primitives "microscopiques" distribuĂ©es de maniĂšre alĂ©atoire suivant une approche probabiliste cherchant Ă caractĂ©riser l'aspect anarchique et homogĂšne.
7.
6 Conception Dans La plupart
des projets et avant dâentamer la partie de la rĂ©alisation, Il est trĂšs important dâĂ©tudier et de savoir Ă priori sur quoi on va se baser afin de rĂ©pondre aux besoins demandĂ©s. En ce qui concerne ce travail nous possĂ©dons certains attributs statistiques permettant de constituer un vecteur qui a pour vocation la caractĂ©risation des rĂ©gions texturĂ©s dans une image. Les attributs statistiques du premier ordre se dĂ©duisent de la probabilitĂ© p(n) du niveau de gris n ou de lâhistogramme h(n) â N.P(n) avec N le nombre de pixels de lâimage. Pour le dĂ©veloppement dâune interface graphique Sous lâenvironnement Matlab, Nous choisirons lâoutil GUIDE qui est depuis son introduction Ă beaucoup faciliter cette tĂąche.
8.
7 RĂ©alisation du travail I.
Etapes Suivies 1) Le choix de la partie Ă sĂ©lectionner, le voisinage el et le calcul des vecteurs dâattributs estimĂ©s pour chaque pixel de cette zone. 2) calcul des distances entre les vecteurs dâattributs 3) Normalisation de l'image distance c'est-Ă -dire ajuster l'Ă©chelle de ses niveaux de gris de façon qu'elle occupe tout l'intervalle disponible sur lâimage. 4) Seuillage avec la mĂ©thode dâOstsu qui est utilisĂ©e pour effectuer un seuillage automatique Ă partir de la forme de l'histogramme de l'image ou la rĂ©duction d'une image Ă niveaux de gris en une image binaire. L'algorithme suppose alors que l'image Ă binariser ne contient que deux classes de pixels, c'est-Ă -dire le premier plan et l'arriĂšre-plan) puis calcule le seuil optimal qui sĂ©pare ces deux classes afin que leur variance intra-classe soit minimale. 5) Binarisation de lâimage en produisant deux classes de pixels, en gĂ©nĂ©ral, ils sont reprĂ©sentĂ©s par des pixels noirs et des pixels blancs.
9.
8 II. Présentation de
lâinterface Lâapplication est composĂ©e dâune seule interface gĂ©nĂ©rale (voir Figure 1) qui contient 3 parties : 1. Le Choix dâimage Cette partie de lâapplication nous permet de choisir une image pour effectuer la discrimination de texture (voir Figure 2). Figure 1 : Interface GĂ©nĂ©rale Figure 2: Choix d'image
10.
9 2. Les Informations
dâimage Cette partie nous permet dâavoir une idĂ©e sur lâimage sur laquelle on souhaite faire le traitement (voir Figure 3).Ainsi, elle nous affiche lâimage de base et lâimage rĂ©sultante avec ces histogrammes. Figure 3: Image Infos Figure 4 : Affichage du rĂ©sultat
11.
10 3. Choix dâexercices Cette
partie nous donne la possibilitĂ© de choisir lâexercice 1 ou 2. En Outre, elle nous visualise la zone sĂ©lectionnĂ©e (voir Figure 5). Note : Il faut choisir lâexercice avant de charger lâimage pour assurer le bon fonctionnement de lâapplication. Figure 5 : Le Choix d'exercice
12.
11 Simulation et RĂ©sultat Dans
le but de vous dĂ©couvrir en proche notre application. On a fait une petite vidĂ©o qui explique la maniĂšre dâexploiter lâinterface et lâapplication en gĂ©nĂ©rale. Ou copie le lien suivant : https://www.youtube.com/watch?v=8c2SSxsJW1o Figure 6 : Simulation D'exercice 1 Cliquer Voir La VidĂ©o
13.
12 Conclusion Ce travail a
Ă©tĂ© pour nous une meilleure occasion pour dĂ©couvrir et simuler les diffĂ©rentes techniques afin dâarriver Ă discriminer entre les textures constituants la mĂȘme image. Nous avons jouĂ© sur plusieurs attributs qui nous ont permis de sĂ©parer les pixels de l'image et de caractĂ©riser les rĂ©gions texturĂ©es. Cet objectif n'a pu ĂȘtre atteint qu'avec le passage par certaines mĂ©thodes Ă savoir le choix de voisinage, la normalisation et le calcul des distances entre les attributs pour Ă©valuer la similaritĂ© entre les textures. Afin de faciliter la tĂąche pour les utilisateurs de nos programmes, nous avons optĂ© pour une solution qui porte sur le dĂ©veloppement dâune interface graphique sous Matlab qui donne la main aux utilisateurs pour choisir lâimage qui va subir le traitement et de dĂ©couvrir les rĂ©gions texturĂ©es en sĂ©lectionnant la zone Ă dĂ©tecter. Durant lâĂ©laboration de ce travail nous avons rencontrĂ© certaines difficultĂ©s qui se sont manifestĂ© dans le traitement des points qui se situe aux bords de lâimage et lâexploitation des critĂšres donnĂ©s afin de diffĂ©rencier entre les diffĂ©rentes rĂ©gions texturĂ©e.
14.
13 Webographie ï· Matlab Documentation http://www.mathworks.com/help ï·
Cours sur lâAnalyse de textures en traitement Dâimages. http://ultra.sdk.free.fr/docs/Image- Processing/Courses/TRAITEMENT%20NUMERIQUE%20D%27IMAGES%20MEDIC ALES/polyTexture.pdf ï· Analyse de textures - MichĂšle GouiffĂ©s- http://m.i.c.h.e.l.e.free.fr/CoursTexture.pdf
15.
14 Annexe Le Calcul des
paramÚtres statistiques : function [ u,nu2,nu3,nu4,w,e,c] = parametre( zon ) %calcul de moments d'order 1, moment centré d'order 2, moment %centré d'order 3, moment centré d'order 4, energie, %entropie, contraste d'aprÚs une zone donnée %diminuer les nuances de gris sur lesquelles on travaille zon=floor(zon/4+1); %Initialisation de l'histogramme h=zeros(1,64,'uint8'); %Initialisation de la table de probabilité p=zeros(size(h),'double'); %Calcul de l'histogramme for i=1:size(zon,1) for j=1:size(zon,2) ind=zon(i,j); if(ind==65) ind=ind-1; end h(ind)=h(ind)+1; end end % h=imhist(zon,64); %remplissage de la table de probabilité for i=1:64 p(i)=double(h(i))/(size(zon,1)*size(zon,2)); end; %Calcul de moment d'order 1 id=find(p~=0); m=id .* p(id); u=sum(m); %Calcul de moment centré d'order 2 m=((id-u).^2) .* p(id); nu2=sum(m); %Calcul de moment centré d'order 3 m=((id-u).^3) .* p(id); nu3=sum(m); %Calcul de moment centré d'order 4 m=((id-u).^4) .* p(id); nu4=sum(m);
16.
15 %Calcul d'energie w=sum(power(p,2)); %Calcul d'entropie id=find(p~=0); e=-
sum(p(id) .* (log2(p(id)))); %Calcul de contraste c=double(max(max(zon))-min(min(zon)))/double(max(max(zon))+min(min(zon))); end
17.
Copyright©2015
Jetzt herunterladen