Glossaire

par les Professeurs Christine Graffigne et Nicole Vincent, UFR de Mathématiques et Informatique

Algorithme : Procédure mathématique permettant de résoudre un problème

Analogique/numérique : La représentation analogique est principalement caractérisée par le suivi continu d’un phénomène physique. En revanche, la représentation numérique est fondée sur la « discrétisation » du phénomène physique étudié : de même que des images fixes mises bout à bout créent l’illusion d’un mouvement continu, on admet que l’on peut approcher le phénomène physique à partir de mesures effectuées à des instants proches les uns des autres et qui sont transformées en nombres selon une échelle prédéfinie. Certains types d’acquisition sont nécessairement numériques : scanner, IRM ; car elles nécessitent une reconstruction « mathématique ».

Cœlioscopie (laparascopie) : technique chirurgicale permettant d’opérer sans ouverture de la paroi abdominale à l’aide d’une caméra et d’instruments introduits par des petits orifices pratiqués dans la paroi abdominale.

Fractales : Les courbes ou images fractales suivent un principe d’autosimilarité à différentes échelles qui est adapté à une modélisation allant du micro au macro-scopique pour certaines applications.

Pixel : Unité de base d’une image numérique

Logique floue : Contrairement à la logique classique qui est binaire, la logique floue est basée sur la notion de degré d’appartenance. Une propriété peut être partiellement satisfaite. Toutes les règles logiques sont alors redéfinies dans ce contexte.

Modélisation stochastique : La modélisation est souvent la mise en équation d’un problème ou de données observées. Une modélisation « stochastique » utilise des lois de probabilités qui permettent de prendre en compte l’aléa lors de l’acquisition ou la variabilité inter individus.

Morphologie mathématique : Approche ensembliste qui permet de mettre en évidence dans une image l’existence et la position de formes particulières. On utilise pour cela une mise en correspondance avec un élément de petite taille de forme connue que l’on peut choisir en fonction de la propriété que l’on cherche à identifier. Cette théorie mathématique a été développée pour caractériser, par exemple, la granularité d’une image et elle permet aussi de travailler sur les formes géométriques pour rechercher des squelettes ou des formes géométriques simplifiées.

Segmentation : Cette opération a pour but d’extraire des éléments d’une image. On réalise pour cela une partition de l’image en plusieurs régions disjointes en fonction de leurs propriétés (couleur, texture, nibeaux de gris, etc.).


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