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dc.contributor.advisorMignotte, Max
dc.contributor.authorKhlif, Aymen
dc.date.accessioned2018-12-17T20:59:12Z
dc.date.availableNO_RESTRICTIONfr
dc.date.available2018-12-17T20:59:12Z
dc.date.issued2018-10-18
dc.date.submitted2018-05
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/1866/21141
dc.subjectIndexationfr
dc.subjectDétection de mouvementsfr
dc.subjectClassification/quantification de la maladie d’Alzheimerfr
dc.subjectFusion/moyennage/consensus de segmentations.fr
dc.subjectVisualisation des bases d’imagesfr
dc.subjectVisualization of image databasesfr
dc.subjectIndexingfr
dc.subjectMovement detectionfr
dc.subjectClassification/quantification of the Alzheimer diseasefr
dc.subjectFusion/averaging/consensus of segmentationsfr
dc.subject.otherApplied Sciences - Computer Science / Sciences appliqués et technologie - Informatique (UMI : 0984)fr
dc.titleConsensus ou fusion de segmentation pour quelques applications de détection ou de classification en imageriefr
dc.typeThèse ou mémoire / Thesis or Dissertation
etd.degree.disciplineInformatiquefr
etd.degree.grantorUniversité de Montréal (Faculté des arts et des sciences)fr
etd.degree.levelDoctorat / Doctoralfr
etd.degree.namePh. D.fr
dcterms.abstractRécemment, des vraies mesures de distances, au sens d’un certain critère (et possédant de bonnes propriétés asymptotiques) ont été introduites entre des résultats de partitionnement (clustering) de donnés, quelquefois indexées spatialement comme le sont les images segmentées. À partir de ces métriques, le principe de segmentation moyenne (ou consensus) a été proposée en traitement d’images, comme étant la solution d’un problème d’optimisation et une façon simple et efficace d’améliorer le résultat final de segmentation ou de classification obtenues en moyennant (ou fusionnant) différentes segmentations de la même scène estimée grossièrement à partir de plusieurs algorithmes de segmentation simples (ou identiques mais utilisant différents paramètres internes). Ce principe qui peut se concevoir comme un débruitage de données d’abstraction élevée, s’est avéré récemment une alternative efficace et très parallélisable, comparativement aux méthodes utilisant des modèles de segmentation toujours plus complexes et plus coûteux en temps de calcul. Le principe de distance entre segmentations et de moyennage ou fusion de segmentations peut être exploité, directement ou facilement adapté, par tous les algorithmes ou les méthodes utilisées en imagerie numérique où les données peuvent en fait se substituer à des images segmentées. Cette thèse a pour but de démontrer cette assertion et de présenter différentes applications originales dans des domaines comme la visualisation et l’indexation dans les grandes bases d’images au sens du contenu segmenté de chaque image, et non plus au sens habituel de la couleur et de la texture, le traitement d’images pour améliorer sensiblement et facilement la performance des méthodes de détection du mouvement dans une séquence d’images ou finalement en analyse et classification d’images médicales avec une application permettant la détection automatique et la quantification de la maladie d’Alzheimer à partir d’images par résonance magnétique du cerveau.fr
dcterms.abstractRecently, some true metrics in a criterion sense (with good asymptotic properties) were introduced between data partitions (or clusterings) even for data spatially ordered such as image segmentations. From these metrics, the notion of average clustering (or consensus segmentation) was then proposed in image processing as the solution of an optimization problem and a simple and effective way to improve the final result of segmentation or classification obtained by averaging (or fusing) different segmentations of the same scene which are roughly estimated from several simple segmentation models (or obtained with the same model but with different internal parameters). This principle, which can be conceived as a denoising of high abstraction data, has recently proved to be an effective and very parallelizable alternative, compared to methods using ever more complex and time-consuming segmentation models. The principle of distance between segmentations, and averaging of segmentations, in a criterion sense, can be exploited, directly or easily adapted, by all the algorithms or methods used in digital imaging where data can in fact be substituted to segmented images. This thesis proposal aims at demonstrating this assertion and to present different original applications in various fields in digital imagery such as the visualization and the indexation in the image databases, in the sense of the segmented contents of each image, and no longer in the common color and texture sense, or in image processing in order to sensibly and easily improve the detection of movement in the image sequence or finally in analysis and classification in medical imaging with an application allowing the automatic detection and quantification of Alzheimer’s disease.fr
dcterms.languagefrafr


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