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SEGMENTATION D’IMAGES TYPE RMN FIXE PAR LES CHAINES DE MARKOV CACHEES, APRENTISSAGE NON SUPPERVISE ET MINIISATION DE LA FONCTION D’ENERGIE

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Academic year: 2022

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Texte intégral

(1)

République Algérienne Démocratique et Populaire

Ministère de l’Enseignement Supérieur et de la Recherche Scientifique

UNIVERSITE MOHAMED KHEIDHER BISKRA

FACULTE DES SCIENCES ET DES SCIENCES DE L’INGENIEUR DEPARTEMENT D’ELECTRONIQUE

MEMOIRE

Présenté pour obtenir le diplôme de Magister Nouveau Régime en ELECTRONIQUE

Option

Architecture Des Systèmes

PAR

RECHID NAIMA

Devant le jury

Président : M. BEDDA M.C. Univ. de Annaba Rapporteur : A. KHELIFA Dr. Univ. de Biskra

Examinateurs : N. DOGHMANE Pr. Univ. de Annaba Z.E BAARIR Dr. Univ. de Biskra

2003/2004

SEGMENTATION D’IMAGES TYPE RMN FIXE PAR LES CHAINES DE MARKOV CACHEES,

APRENTISSAGE NON SUPPERVISE

ET MINIISATION DE LA FONCTION D’ENERGIE

THEME

Références

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