Indexation des images à partir de la transformée en ondelette

Table des matières

Introduction générale
Chapitre 1: Indexation d’image par le contenu
I. Introduction
II. Principe général de l’indexation et de la recherche d’information
III. Les systèmes de recherche d’images
IV. Les principales approches pour l’indexation d’images
V. Architecture des systèmes d’indexation par contenu
VI. Principales techniques d’indexation par contenu
VI.1. Indexation d’images à l’aide de caractéristiques bas niveaux
a) Couleur
b) Texture
c) Forme
VI.2. Indexation d’images à l’aide de caractéristiques haut niveaux
VII. La recherche d’images par contenu dans le domaine médical
VIII. Quelques systèmes CBIR médicaux existants
IX. Évaluation des méthodes de recherche d’information
X. Description des bases de Données utilisées
X.1 Base d’images «MESSIDOR»
X.2 Base d’images cervicale
X.3 Base d’images mélanome
XI. Conclusion
Chapitre 2 : Etat de l’art
I. Introduction
II. Principales méthodes de caractérisation d’images par la texture
II.1 Méthodes statistiques
II.1.1 Matrice de cooccurrence
II.1.2 Longueurs de plage
II.2 Méthodes à base de modèle
II.2.1Modèles Fractals
II.2.2 Le modèle autorégressif
II.3 Méthodes fréquentielles
III. Indexation des images à partir de la transformée en ondelette : Etat de l’art
III.1 Les approches énergies
III.2 Les approches basées sur les modèles statistiques
IV. Méthodes de réduction de dimension des données
IV.1 Analyse en composante principale
IV.2 Choix du nombre de composante principale
IV.2.1 Critères Heuristiques
IV.2.2 Critère de validation croisée
V. Conclusion
Chapitre 3 : La transformée en ondelette
I. Introduction
II. La Transformée de Fourier (TF)
III. Transformée de Fourier Fenêtrée (STFT)
IV. Transformée en ondelettes
IV.1 Définition d’une ondelette
V. Transformée en ondelettes continue CWT
VI. Transformée en ondelettes discrète DWT
VII. Analyse multiresolution
VIII. Transformée en ondelette 2 D
IX. Transformée en ondelette rapide 2D
X. Propriétés Fondamentales d’une Ondelette
XI. Ondelette bi-orthogonalité
XII. Le lifting
XII.1 L’ondelette Bi orthogonal Cohen-Daubechies-Feauveau CDF 9/7
XIII. Propriétés du schéma de lifting [80]
XIV . Conclusion
Chapitre 4 : Nouvel algorithme d’indexation d’images par le contenu
I. Introduction
II. Indexation d’images à partir des énergies
III. Indexation d’images à partir de la gaussienne généralisée
III.1 Principe de la méthode
III.2 Loi gaussienne généralisée
III.2.1 Mesure de distance entre deux distributions gaussiennes généralisées
IV. Comparaison entre les différentes approches
V. Algorithme proposé
V.1 Prétraitement
V.2 Principe de l’algorithme
VI. Mesure de similarité
VII. Résultats
VIII. Influence de l’ondelette utilisé dans la décomposition des images
IX. Influence du nombre de niveaux de décomposition pour l’indexation d’image
X. Amélioration des performances du system proposé
X.1 Indexation des images médicales basée sur le schéma de lissage
X.2. Indexation des images médicales basée sur le Pourcentage de variance cumulé
XI. Comparaison entre plusieurs approches de la littérature
XII. Conclusion
Conclusion générale