Modélisation et traitement de requêtes images complexes

par Solomon Atnafu Besufekad

Thèse de doctorat en Informatique

Sous la direction de Lionel Brunie.

Soutenue en 2003

à Lyon, INSA .


  • Résumé

    La recherche d'images par le contenu est d'une importance croissante dans de nombreux domaines d'application. Pour cette raison, il existe des numerus recherche dans les deux domaines : DBMS et reconnaissance de formes. Mais, la plupart des systèmes existants ont, en particulier, le défaut de n'offrir aucun cadre formel pour les requêtes dites hybrides. Or, disposer d'un cadre formel bien fondé est très important pour traiter efficacement de telles requêtes. Dans cette thèse, nous présenterons un modèle de représentation de données images à même de permettre de formuler des requêtes multicritères. Fondés sur ce modèle, on a développé une algèbre fondée sur le continue des images et présenté les propriétés des opérateurs. Des heuristiques d'optimisation de requêtes seront ensuite étudiées. Afin de valider expérimentalement la faisabilité et la pertinence des concepts et techniques introduits, nous avons implémenté un prototype de système de gestion d'images médicales appelé EMIMS.

  • Titre traduit

    = Modeling and Processing of Complex Image Queries


  • Résumé

    Querying images by their contents is of increasing importance in many application domains. For this reason, many researches are conducted in the two fields: DBMS and pattern recognition. But, the majority of the existing systems do not offer any formal framework to integrate the techniques in the two fields for effective multi-criteria queries on images. However, having a formal framework is necessary if one intends to treat such types of image queries effectively. In this thesis, we present image data repository models that allow to formulate multi-criteria queries. Then, based on this model, we introduced a similarity-based algebra that enables to formulate similarity-based queries and multi-criteria queries effectively and presented properties of the operators. We also presented techniques for similarity-based query optimization. We then developed a prototype called EMIMS (Extended Medical Image Management System) to show that our proposals in practical applications.

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Informations

  • Détails : 216 p.
  • Notes : Publication autorisée par le jury
  • Annexes : Bibliogr. p. [201]-215. Publications de l'auteur, 1 p.

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  • Bibliothèque :
  • Disponible pour le PEB
  • Cote : C.83(2711)
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