Name: Diagnostic clinique par IRM avec la technique de fusion d'images (en Francés)
SKU: 59444926
Price: 60870.00 CLP
Availability: InStock
Author: Parameswari, D. V. Lalitha
ISBN: 9786206983804

portada Diagnostic clinique par IRM avec la technique de fusion d'images (en Francés)

Diagnostic clinique par IRM avec la technique de fusion d'images (en Francés)

Formato

Libro Físico

Autor

D. V. Lalitha Parameswari

Editorial

Editions Notre Savoir

Idioma

Francés

N° páginas

Encuadernación

Tapa Blanda

Dimensiones

22.9x15.2x0.4 cm

Peso

0.11 kg.

ISBN13

9786206983804

Categorías

Medicina: cuestiones generales

Diagnostic clinique par IRM avec la technique de fusion d'images (en Francés)

D. V. Lalitha Parameswari (Autor) · Editions Notre Savoir · Tapa Blanda

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Reseña del libro "Diagnostic clinique par IRM avec la technique de fusion d'images (en Francés)"

Le processus de fusion d'images est défini comme la collecte de toutes les informations importantes de plusieurs images et leur inclusion dans un nombre réduit d'images, ce qui permet généralement d'obtenir une seule image. L'imagerie médicale joue un rôle crucial dans le diagnostic des maladies et a des applications significatives en télédétection pour la manipulation de données d'images multisensorielles afin d'obtenir des informations utiles. La transformation de fusion globale (GFT) a permis d'obtenir des résultats mieux adaptés à l'interprétation humaine et automatique. Afin de relever les défis de la télédétection, une approche de fusion d'images est proposée pour améliorer la visibilité de l'image, la résolution spatiale et les informations spectrales des images originales. Une version de la transformée de contourlet totalement invariante par rapport au décalage, connue sous le nom de GFT, a été développée. Cette transformée a démontré son efficacité dans les paramètres de performance quantitatifs tels que l'erreur quadratique moyenne, le rapport signal-bruit maximal et les coefficients de corrélation. La transformée de contourlet a surpassé d'autres techniques de décomposition en raison de son invariance de décalage et de sa capacité à extraire des caractéristiques de manière plus efficace, grâce à sa structure complexe.