Please use this identifier to cite or link to this item: http://archives.univ-biskra.dz/handle/123456789/13210
Title: Détection de l’attention visuelle par la saillance basée sur la théorie de décision
Other Titles: informatique
Authors: ROUINA, AMINA
Issue Date: 20-Jun-2019
Abstract: La perception visuelle est l’impression captée par les yeux, qui modélise les informations les plus pertinentes dans une image quelconque. Son but est de choisir quelle zone de l'image va être analysée avant les autres car elle serait potentiellement plus intéressante. Ainsi elle permet de réduire la quantité d'informations à traiter, et par conséquent d'accélérer l'ensemble du processus de vision. Dans ce mémoire, nous avons proposé d’étudier et d’implémenter un modèle de perception « Modèle de théorie de décision » afin de produire une carte (image 2D à niveau de gris) de saillance qui sera utilisée dans les traitements postérieures pour l’amélioration des images, ce qui va permettre de faire des traitements selon l’importance de la perception visuelle représentation conduisant à trouver le bon compromis entre la bonne qualité des traitements et le temps de calcul de l’image résultat. Abstract Visual perception is the impression captured by the eyes, which models the most relevant information in any image. Its purpose is to choose which area of the image will be analyzed before the others because it would be potentially more interesting. Thus it reduces the amount of information to be processed, and therefore accelerates the entire process of vision. In this thesis, we proposed to study and implement a "decision theory model" perception model to produce a salient greyscale 2D image that will be used in posterior processing. image enhancement, which will allow to make treatments according to the importance of the visual perception representation leading to find the right compromise between the good quality of the treatments and the calculation time of the result image.
URI: http://archives.univ-biskra.dz/handle/123456789/13210
Appears in Collections:Faculté des Sciences Exactes et des Science de la Nature et de la vie (FSESNV)

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