Segmentation d'Image par Classification(k_meanes)

Abstract

La segmentation d’image est importante dans plusieurs domaines: la médecine, science sociale, industrie, marketing, météorologie ….etc. Elle divise un ensemble de données en plusieurs sous-ensembles appelés groupes ou clusters. Ces groupes sont caractérisés idéalement par une ressemblance à l’intérieur et une différence entre les membres de différents groupes. Dans ce travail, nous intéressons par la méthode de classification non supervisée (k-means). Nous avons testé cette méthode sur différentes images synthétiques et standards contenant différentes formes et nombre de classe. Ensuite, nous avons utilisé l’image IRM cérébrale pour valider notre algorithme de segmentation (k-means) en détectant la partie tumorale.