Segmentation des images de profondeur

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dc.contributor.authorAzzouz ,Mohamed Sami
dc.contributor.authorBouchache ,Faycal
dc.contributor.authorMazouzi, Smaine
dc.date.accessioned2024-04-07T08:04:59Z
dc.date.available2024-04-07T08:04:59Z
dc.date.issued2023
dc.description.abstractDans notre mémoire de Master, nous avons exploré la problématique de la segmentation des images de profondeur des objets polyédriques. Nous avons réalisé des travaux de recherche sur les prétraitements nécessaires pour améliorer la qualité des images de profondeur et nous avons proposé deux approches spécifiques pour la segmentation de ces images. Notre étude décrit deux systèmes différents de segmentation d'images de profondeur. Le premier système utilise une approche simple avec une segmentation adaptative basée sur les données brutes de profondeur et la courbure de la surface avec un lissage des valeurs de profondeur. Le deuxième système se concentre sur une segmentation automatique en utilisant une représentation en image de relief avec calcul du gradient des vecteurs normaux aux surfaces. Dans notre travail, des tests ont été réalisés avec des images réelles de la base de données ABW, et les résultats montrent que ces approches peuvent être efficaces et fiables pour interpréter les images de profondeur. Les résultats expérimentaux ont montré que la deuxième approche proposée pour la segmentation d'images de profondeur est plus efficace et plus précise, bien que la tâche reste complexe et non résolue définitivement. Il est justifié et ambitieux d'élargir cette approche pour traiter des surfaces plus complexes et aborder des problèmes plus avancés en vision par ordinateur, afin d'améliorer l'efficacité et la performance de la segmentation et d'ouvrir la voie à des applications plus avancées dans différents domaines.
dc.identifier.urihttp://dspace.univ-skikda.dz:4000/handle/123456789/782
dc.language.isofr
dc.publisherFaculté des Sciences
dc.titleSegmentation des images de profondeur
dc.title.alternativeRéseaux et Systèmes Distribués - RSD
dc.typeMémoire de Master
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