Table des matières

• Introduction : présentaton du sujet
• Modélisation d'une image
• Segmentation par nuées dynamiques
  • Description et but des nuées dynamiques
  • L'algorithme k-means dans le cadre du traitement de l'image
  • Implémentation : kmeans.c
  • Simulations : k-means
  
  
• Champ Markovien
  • Définition (simplifiée)
  • Champ de Gibbs
  • équivalence entre champs de Gibbs de Markov
  
  
• Régularisation par un champ de Markov
  • Hypothèses
  • Les algorithmes de recherche de Maximum A Posteriori
  • Implémentations des algorithmes
  
  
• Régularisation d'images segmentées par k-means par Champs de Markov
  • Régularisation contre attache aux données : facteur d'échelle
  • L'effet du terme régularisant
  • L'effet de la connexité
  • L'effet du terme d'attache aux données
  
  
• Conclusion
• bibliographie
  • Sur les champs de Markov et leur utilisation :
  • Sur l'algorithme k-means
  
  
• Liste des figures