mirage

Contributions aux traitements d'images perspectives et omnidirectionnelles par des outils statistiques

Le Catalogue Collectif des Thèses en Afrique

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dc.contributor.author Guelzim, Ibrahim
dc.date.accessioned 2014-09-15T10:02:38Z
dc.date.available 2014-09-15T10:02:38Z
dc.date.issued 2012-05-12
dc.identifier.uri http://toubkal.imist.ma/handle/123456789/1262
dc.description.abstract Dans le domaine de la robotique, la vision omnidirectionnelle est privilégiée car elle augmente le champ de vision des capteurs ce qui permet une meilleur navigation et localisation des robots. Les capteurs catadioptriques (combinaison de miroir(s) + caméra(s)) représentent une solution simple et rapide pour atteindre une vue large satisfaisante. Cependant, à cause de la géométrie des miroirs de révolution utilisés, ces capteurs fournissent des images possédant une résolution non uniforme et entraine des distorsions géométriques. Deux approches sont présentées dans la littérature pour remédier à ces désagréments. La première consiste à traiter les images omnidirectionnelles comme étant des images perspectives, tandis que la seconde utilise des méthodes adaptées à la géométrie des capteurs en travaillant sur des espaces équivalents (Sphère, cylindre). Le principal atout de la première approche est le gain en temps de traitement par contre la qualité des résultats est souvent dépassée par celle des méthodes adaptées. Dans le cadre des travaux de cette thèse, nous avons choisi la voie de la première catégorie. L’objectif est de proposer des méthodes (mise en correspondance, détection de contour et détection de coin) permettant d’améliorer les résultats des traitements des images omnidirectionnelles. Les méthodes proposées sont basées sur des mesures statistiques. Elles présentent l’avantage de parcourir les images omnidirectionnelles par des voisinages (fenêtres) de taille fixe, sans passer par leurs adaptations aux caractéristiques intrinsèques du capteur et à la géométrie du miroir utilisé. Elle présente également l’avantage de ne pas faire appel à la dérivation qui accentue l’effet du bruit aux hautes fréquences de l’image. Les méthodes proposées ont été d’abord validées sur des images perspectives avant d’être appliquées sur les images omnidirectionnelles. Les résultats comparatifs obtenus sont satisfaisants. fr_FR
dc.language.iso fr fr_FR
dc.publisher Université Mohammed V - Agdal, Faculté des Sciences, Rabat fr_FR
dc.relation.ispartofseries TH-621.367 GUE;
dc.subject Sciences de l’Ingénieur fr_FR
dc.subject Informatique fr_FR
dc.subject Télécommunications fr_FR
dc.subject Vision Omnidirectionnelle fr_FR
dc.subject Détection de contour fr_FR
dc.subject Détection de coin fr_FR
dc.subject Entropie fr_FR
dc.subject Information mutuelle fr_FR
dc.title Contributions aux traitements d'images perspectives et omnidirectionnelles par des outils statistiques fr_FR
dc.description.collaborator Aboutajdine, Driss (Président)
dc.description.collaborator Hammouch, Ahmed (Examinateur)
dc.description.collaborator Mouaddib, El Mustapha (Examinateur)
dc.description.collaborator Oulad Haj Thami, Rachid (Examinateur)
dc.description.collaborator Bouattane, Omar (Examinateur)
dc.description.collaborator Rziza, Mohammed (Exminateur)
dc.description.collaborator Radgui, Amina (Examinateur)
dc.description.laboratoire Informatique et Télécommunications, (UFR) fr_FR


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