Algorithme du gradient

Contours actifs Les forces internes Les forces de l’image Exemples de forces supplémentaires Minimisation de la fonction d’énergie Implémentation des contours actifs Méthode des courbes de niveau (level sets) Forces externes Gradient multi-échelles «Gradient vector flow » (GVF) Les modèles déformables 2D sont au cœur du sujet de la présente thèse puisqu’ils permettent notamment la segmentation d’images ayant un contraste réduit. Ils prennent la forme d’une courbe fermée ou ouverte qui évolue

MP A R Munich Personal RePEc Archive Les algorithmes de la mod´lisation : une e analyse critique pour la mod´lisation e ´conomique e Buda, Rodolphe GAMA-MODEM, Universit´ de Paris 10 e July 2001 Online at http://mpra.ub.uni-muenchen.de/3926/ MPRA Paper No. 3926, posted 07. November 2007 / 03:33 LES ALGORITHMES DE LA MODÉLISATION UNE PRÉSENTATION CRITIQUE POUR LA MODÉLISATION ÉCONOMIQUE Rodolphe BUDA GAMA-MODEM, Université de Paris X-Nanterre DOCUMENT DE RECHERCHE -

.................................................................................................... 6 DEFINITION : .............................................................................................................................. 6 ALGORITHME : .......................................................................................................................... 7 4.1. L’ALGORITHME DE METROPOLIS : ..................................................................................

Application de Concepts de Routage Géographique au Routage par Gradient: une Étude Qualitative Thomas Watteyne∗† , Isabelle Augé-Blum∗ and Mischa Dohler† Laboratory, INSA Lyon, France. prénom.nom@insa-lyon.fr † France Télécom R&D, Meylan, France. prénom.nom@orange-ft.com ∗ CITI Abstract— Les réseaux de capteurs sans fil connaissent un fort engouement ces dernières années, à la fois dans le monde académique et dans le monde industriel, grâce notamment, au grand nombre d’applications envisagées

pour cela e de m´thodes de d´convolution, o` la prise en compte d’ine e u formations a priori sur l’espace des solutions admissibles est primordiale pour garantir la stabilit´ du r´sultat et e e traduire le ph´nom`ne physique associ´. Les algorithmes e e e multiplicatifs jouent un rˆle central dans la r´solution de o e probl`mes inverses sous contrainte de positivit´, en raie e son de leur formulation simple assurant tr`s naturellee ment la non-n´gativit´ de la solution. Les plus populaires

couplage avec un modèle de simulation de flux et dans les cas ou le problème est complexe avec une très forte combinatoire. C'est donc essentiellement ces méthodes qui seront détaillées dans le chapitre 3, avec une insistance particulière pour les algorithmes génétiques, que nous utiliserons dans la partie 8 pour optimiser la ligne de production. Comme leur nom l'indique, ces méthodes ne garantissent pas l'obtention de l'optimum global, mais uniquement de trouver UN optimum intéressant parmi d'autres

structure tridimensionnelle d’une scène peut être retrouvée à partir de plus de deux images prises à des endroits différents. Ce domaine, connu sous le nom de Stéréovision a été largement étudié depuis plus de 20 ans [9] et il existe aujourd’hui des algorithmes de reconstruction 3D denses à partir de séquences d’images [10]. Ces reconstructions sont très précises et s’appuient sur un mode opératoire parfaitement balisé mais restent dans le cadre de l’image perspective [8]. D’autre part, les capteurs panoramiques

_________ 5 3.1.2 Algorithme de Nagao et al. __________________________________________________________ 5 3.2 Segmentation________________________________________________ ________________ 5 3.2.1 Edge-based segmentation ___________________________________________________________ 5 3.2.2 K-means clustering ____________________________________________________________ ____ 7 3.2.3 Algorithme by Nagao et al. __________________________________________________________ 8 3.2.4 Algorithme Watershed__

donne un signal intense REPONSES : A-B-C-D 6) A propos d'un gradient de champ magnétique d'axe X (une réponse vraie) A. Il bascule le champ magnétique principal Bo dans l'axe X B. Il bascule les protons dans l'axe X C. Il dépend de l'axe des antennes de réception D. Il bascule l'aimantation des protons de l'axe X à l'axe Z E. Il modifie l'intensité de l'aimantation dans l'axe X REPONSE : E 7) A propos d'une séquence en écho de gradient (une réponse vraie) A. Elle ne sert que pour les séquences

5 6 7 8 9 11 12 1 2 13 14 1 2 3 4 15 1 2 3 4 5 16 17 18 19 Structure..................................................................................... Fonctionnement / Apprentissage ......................................................... Algorithme.................................................................................. Résultats..................................................................................... Conclusion.........................................................