Contribution De L’approche Lbp À La Classification Des Images Multispectrales. Application Aux Données Tm De La Région Du Hoggar.

Résumé: Dans l'analyse des textures, on trouve une méthode théoriquement simple mais très puissante avec un opérateur appelé motif binaire locale (LBP). L’opérateur de texture LBP est devenu une approche populaire dans diverses applications. Grâce à ses récentes extensions, il a été transformé en une très puissante mesure de la texture de l'image. Ce travail concerne l’étude de différentes méthodes de traitements d’images et d’analyse de texture et essentiellement l’application de l’opérateur Local Binary Pattern(LBP). Le présent travail est structuré en quatre chapitres. Le premier chapitre présentera les notions et les types de texture, ainsi que les paramètres qui permettent de les quantifier. L’accent est mis sur les méthodes statistiques qui contribueront d’avantage à mieux comprendre l’objet des approches proposées. Le deuxième chapitre sera spécialement consacre pour la présentation du descripteur LBP, en précisant la manière de calcul de cet opérateur dans les images en niveaux de gris, et comment il joue le rôle dans l'extraction des textures. Nous allons voir aussi quelques extensions du LBP les plus récentes. Dans le troisième chapitre, nous présenterons les principales approches de la segmentation des images, en se basant essentiellement sur l’approche classification. Le dernier chapitre est réservé aux tests et a la présentation des résultats obtenus sur quelques images par les approches proposées. Enfin, nous terminerons notre travail par une conclusion générale, clôturant ce mémoire et quelques perspectives

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