| Titre : | Recalage des images satellitaires a l'aide des algorithmes génétiques |
| Auteurs : | Souhbi Mokhtar Achour, Auteur ; Mokhtar Benkhelfallah, Auteur ; Abderahemane Louni, Directeur de thèse |
| Type de document : | texte manuscrit |
| Editeur : | Université mustapha stambouli de Mascara:Faculté des sciences exactes, 2017 |
| Format : | 71p. / ill. en coul. / 29 cm. |
| Langues: | Français |
| Résumé : |
Un des problèmes le plus important lors de traitement et l’analyse d’image satellitaire dans tous les domaines que manipule la télédétection est le recalage qui conditionne fortement l’exactitude et la cohérence des interprétations des images satellitaires. Ce dernier, étant la maximisation de similarité entre images, devient un problème d’optimisation. Nous pouvons donc envisager n’importe quelle méthode d’optimisation pour résoudre ce problème. Comme ces problèmes contiennent souvent beaucoup de solutions à intérêts pratiques acceptables, les spécialistes de l'optimisation combinatoire ont orienté leur recherche vers le développement des méthodes heuristiques. Le but est de trouver une solution de qualité satisfaisante en un temps de calcul raisonnable. D'autant plus que pour des problèmes réels, il n'est pas toujours impératif de trouver la solution optimale, mais des solutions dont la qualité et le temps pour l'obtenir restent dans l'acceptable. Ces performances étant de nature supposées, il s'agit alors de trouver un compromis selon le contexte du problème de recalage, et de valider l’étude théorique par des tests expérimentaux sur des images satellitaires. Les algorithmes génétiques (AGs) sont connus par leur robustesse dans les problèmes d’optimisation. Recalage des images peut se servir de cet avantage de AGs pour trouver la meilleure transformation entre deux images. La transformation rigide consiste d’une rotation, translation suivant x et y et agrandissement relative entre les deux images, codée en binaire formant un string ou bien chromosome (solution). Ce dernier sera décodé pour l’évaluation de la fitness qui sera calculée à partir d’une fonction objective. Dans notre problème, on utilise la Cross-corrélation comme fonction de similitude entre les deux images. L’objectif est de maximiser le coefficient de corrélation, les individus avec coefficient de corrélation le plus élevé seront sélectionnés pour la reproduction d’une nouvelle génération. Le cycle se répète jusqu'à aboutir à une meilleure solution ou un nombre maximum d’itération bien défini. |
Exemplaires (2)
| Code-barres | Cote | Support | Localisation | Section | Disponibilité |
|---|---|---|---|---|---|
| SE00462T | INF76 | Livre audio | Bibliothèque des Sciences Exactes | 7-Mémoires Master | Libre accès Disponible |
| SE00835T | INF76 | Livre audio | Bibliothèque des Sciences Exactes | 7-Mémoires Master | Libre accès Disponible |
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