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Etablissement Université Mohamed Boudiaf des Sciences et de la Technologie - Mohamed Boudiaf d'Oran Affiliation Département d'Informatique Auteur DEBAKLA, Mohamed Directeur de thèse BENYETTOU Mohamed (Professeur) Filière Informatique Diplôme Doctorat Titre Contribution à la segmentation des images médicales par un modèle de contour actif Mots clés imagerie médicale, segmentation d’images, contours actifs Résumé La segmentation d'image est une étape essentielle préalable à l'interprétation des images. Elle consiste à réaliser une partition de l'image en zones homogènes (par exemple, homogénéité de l'intensité lumineuse, de la texture, etc.) correspondant aux " objets " contenus dans l'image. Dans ce cadre, la détection de contours joue un rôle primordial. En effet, les contours correspondent aux lieux de forte variation de l'intensité lumineuse et correspondent souvent aux limites géométriques des objets de la scène. Il est important de savoir qu'une détection de contours, même sophistiquée, produit toujours un résultat imparfait, pour diverses raisons telles que : présence de bruit, difficulté de régler les paramètres du détecteur de manière optimale, présence de contours de contraste variable, etc. Les contours actifs sont largement utilisés en segmentation d'images pour leur capacité à intégrer les processus de détection et de chainage des contours en un seul processus de minimisation d’énergie. Toutefois l'estimation des paramètres et les problèmes d'initialisation font des contours actifs une méthode difficile à calibrer. Le sujet proposé consiste en premier lieu de mettre en œuvre de divers modèles de contours actifs et leur réglage, puis à évaluer ces modèles sur des images réelles. Le champ applicatif est l'imagerie médicale. En second lieu Proposer des améliorations notamment vis-à-vis la qualité de détection des contours, temps de calcul et sensibilité au bruit. Notes OK Statut Validé

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