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Apprentissage numérique pour la recherche d'informations en imagerie médicale : Modélisation des filtres de Gabor

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  • معلومة اضافية
    • Contributors:
      Laboratoire Lampa; Laboratoire d'Analyse & Modélisation des Phénomènes Aléatoires Tizi-Ouzou (LAMPA); Université Mouloud Mammeri Tizi Ouzou = Mouloud Mammeri University of Tizi-Ouzou (UMMTO)-Université Mouloud Mammeri Tizi Ouzou = Mouloud Mammeri University of Tizi-Ouzou (UMMTO); Knowledge Information and Web Intelligence (KIWI); Department of Complex Systems, Artificial Intelligence & Robotics (LORIA - AIS); Laboratoire Lorrain de Recherche en Informatique et ses Applications (LORIA); Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-CentraleSupélec-Université de Lorraine (UL)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-CentraleSupélec-Université de Lorraine (UL)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Laboratoire Lorrain de Recherche en Informatique et ses Applications (LORIA); Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-CentraleSupélec-Université de Lorraine (UL)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-CentraleSupélec-Université de Lorraine (UL)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS); Université Mouloud Mammeri Tizi Ouzou = Mouloud Mammeri University of Tizi-Ouzou (UMMTO); ENSIAS - Université Mohammed V Souissi, Rabat, Maroc; ENSIAS - Université Mohammed V Souissi; Rabat; Maroc
    • بيانات النشر:
      CCSD
    • الموضوع:
      2013
    • Collection:
      Université de Lorraine: HAL
    • الموضوع:
    • نبذة مختصرة :
      ISBN : 978-1-4799-3391-4 / Part Number : CFP1316X-CDR ; International audience ; We propose in this paper , a method of indexing and searching images by exploiting the digital image content . Our method is based on the representation of digital image content by a specific vector to index image characteristics. This vector will be called : digital signature of the image. To do this, we exploited the texture of the image using Gabor wavelets . In this work , each image of the training set is represented by its indexed and characteristics ( texture ) . This representation takes place offline , is characterized by the backing , in a database , all the signatures of indexed images . This allows us, online, to search digital similarity to a query picture. This same query image is indexed online with the same algorithm used offline . To evaluate the performance we tested our application on a learning image database containing 320 mammograms. The results show that the representation of the digital image content is important in information retrieval imaging . ; Nous proposons, dans cet article, une méthode d'indexation et de recherche d'images en exploitant le contenu numérique des images. Notre méthode est fondée sur la représentation du contenu numérique de l'image par un vecteur de caractéristiques propres à l'image indexée. Ce vecteur sera appelé : signature numérique de l'image. Pour ce faire, nous avons exploité la texture de l'image en utilisant les ondelettes de Gabor. Dans ce travail, chaque image de la base d'apprentissage est indexée et représentée par ses caractéristiques (texture). Cette représentation, qui s'effectue en offline, est caractérisée par la sauvegarde, dans une base de données, de toutes les signatures des images indexées. Ce qui nous permet, en online, d'effectuer une recherche de similarité numérique par rapport à une image requête. Cette même image requête sera indexée en online avec le même algorithme utilisé en offline. Afin d'évaluer les performances nous avons testé notre application sur ...
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    • الرقم المعرف:
      edsbas.593ECCF2