ALGORITHMES DE COMPRESSION D'IMAGES ET CODES DE ...

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92 recopie de l'espace précédent. Nous avons pris des incréments d'un mot (32 bits dans notre cas, donc 32 liens de parois). Il apparait ici qu'une réallocation dépendant de la taille déjà allouée peut être intéressante. L'image cne ta est caractéristique à cet égard: une seule composante connexe occupe plus de la moitié de l'image (voir la taille et le nombre d'objets dans le paragraphe suivant). tel-00839591, version 1 - 28 Jun 2013
93 4. MODULE D'AIGUILLAGE. 4.1. ORGANIGRAMME GENERAL. On note e ( c) 1 · application qui à un contour c associe le contour obtenu à l'issue de l'algorithme d'élimination des barbules. Ce module se présente comme suit: Elimination des contours de longueur < 10 Calcul de e(c) pour tout contour c Sélection à l'aide des attributs tel-00839591, version 1 - 28 Jun 2013 1 1 1 Symboles Objets minces Séparation des contours suivant lE!Ur longueur: 1 Petits contours Grands contours Calcul de e 2 (c) pour tout contour c. \ \ \ Résidus \ Minis contours Traitements respectifs par les modules suivants: Module symbole bibliothèque de contours. Module Objets minces Module minis contours 4. 2. REPARTITION <strong>DE</strong>S COMPOSANTES CONNEXES. Un symbole est contenu dans une boite 32x32. Si cette mise en boite échoue, la composante connexe est un objet mince lorsque surface noire 1 perimètre < 2 + €,
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Monsieur Jean-Claude SIMON a bien v
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TABLE DES MATIERES Introduction CHA
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INTRODUCTION Le traitement d'images
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3 Disposer de telles techniques lin
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7 2. DEUX lEME APPROCHE. Dans les i
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