La segmentation des image par la méthode de classification "Fuzzy C-Means" FCM
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Date
2022-06-10
Journal Title
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Volume Title
Publisher
UNIVERSITY of M'SILA
Abstract
La segmentation d'image, le partitionnement d'une image en régions homogènes en fonction d'un ensemble de caractéristiques, est un élément clé dans l'analyse d'images et de la vision par ordinateur. Le regroupement est l'une des méthodes disponibles à cet effet. Le regroupement est un procédé qui peut être utilisé pour classer les pixels en fonction de similitude selon la couleur ou le niveau de gris de l'intensité du pixel.
Le FCM a été utilisé pour une segmentation rapide et vif "dur". La théorie des ensembles flous a amélioré ce processus en permettant la notion d'appartenance partielle, dans laquelle un pixel de l'image peut appartenir à plusieurs groupes selon un degré d’appartenance. Ce regroupement «soft» permet un calcul plus précis des membres du cluster, et a été utilisé avec succès pour la classification de l'image et de la segmentation non supervisée d'images médicales, géologiques et satellite etc...
Description
Keywords
Pixel : La résolution: Dimension : La textur : Bruit : La luminance: Contours et textures : Histogramme : Le contraste Segmentation stratégies scalaires: stratégies marginales: Stratégie hybride :Approche Contour : La logique floue: k-means