Abstract:
L’intelligence computationnelle est un ensemble de calculs inspirés de la nature et des
approches pour résoudre les problèmes complexes du monde réel, dont la modélisation
mathématique classique n’est pas efficace. Les méthodes utilisées sont proche de la manière du
raisonnement de l’humain à savoir la logique floue, les réseaux neuronaux et les algorithmes
génétiques. L’objet de ce mémoire est l’utilisation de quelques techniques qu’elles soient
individuelle ou combinées dans la segmentation d’image, la logique floue en est une. La
segmentation est une opération de traitement d’image de bas niveau qui consiste à partitionner
une image en régions homogènes. L’approche classification fournie aussi une partition de
l’image en classes en regroupant des pixels ayant des niveaux de gris similaires. Dans ce
mémoire, nous avons étudié l’algorithme FCM basée sur les ensembles flous, et le RFCM qui
est un algorithme hybride des ensembles flous et les ensembles approximatifs, dans la
segmentation des images cérébrales appelées (IRM). Des t
