Estimation du mouvement dans une séquence d’images par approche probabiliste
| dc.contributor.author | Ayouni, Boudjemma | |
| dc.date.accessioned | 2017-03-21T08:50:45Z | |
| dc.date.available | 2017-03-21T08:50:45Z | |
| dc.date.issued | 2012 | |
| dc.description | 71 f. : ill. ; 30 cm. (+ CD-Rom) | en |
| dc.description.abstract | Dans cette étude, nous nous sommes intéressés à l’estimation du mouvement par une approche probabiliste, après un état de l’art des différentes méthodes d’estimation du mouvement existantes et le développement de deux méthodes connues à savoir Horn et Shunck HS et Lucas Kanade LK [1], [2], nous avons développé l’approche probabiliste dans laquelle l'estimation du mouvement 2-D est formulée comme un problème bayésien ; par ailleurs, une contrainte de lissage est introduite par la modélisation d’un champ de mouvement 2-D par la distribution de Gibbs [7]. Le modèle proposé dans cette thèse est un modèle globalement lisse basé sur les champs de Markov aléatoires et le critère d'estimation est celui de la probabilité du maximum à posteriori (MAP) [5], dans lequel cette probabilité est maximisée compte tenu des données d'entrée. L'estimation du MAP est réalisée par le biais de l’algorithme du recuit simulé [8], dans lequel l'échantillonnage de l'espace des solutions se fait au moyen de l'échantillonneur de Gibbs. Les mauvaises données sont éliminées en utilisant la méthode de rejet des valeurs aberrantes [6]. | en |
| dc.identifier.citation | Option : télédétection | en |
| dc.identifier.other | MAG.ELN.90-12 | |
| dc.identifier.uri | https://dspace.ummto.dz/handle/ummto/570 | |
| dc.language.iso | fr | en |
| dc.publisher | Université Mouloud Mammeri | en |
| dc.subject | Estimation du mouvement | en |
| dc.subject | Flot optique | en |
| dc.subject | Horn et Shunck | en |
| dc.subject | Recuit simulé | en |
| dc.subject | Modèle à priori | en |
| dc.subject | Modèle de vraisemblance | en |
| dc.subject | Maximum à Posteriori | en |
| dc.subject | Distribution de Gibbs | en |
| dc.subject | Réseaux de Markov | en |
| dc.subject | Théorème de Bayes | en |
| dc.subject | Approche Probabiliste | en |
| dc.subject | Lucas Kanade | en |
| dc.title | Estimation du mouvement dans une séquence d’images par approche probabiliste | en |
| dc.type | Thesis | en |