Seuillage d'histogrammes basé sur un algorithme à estimation de distribution
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Date
2012
Authors
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Publisher
Université Mouloud Mammeri
Abstract
Résumé : L’objectif de ce travail consiste à appliquer l’Algorithme à estimation de distribution au seuillage d’histogrammes. L’AED proposé pour résoudre le problème du seuillage est conçu sur le modèle UMDA (Univariante Marginal Distribution Algorithm) qui nécessite le choix d’un modèle probabiliste pour chaque distribution marginale. Plusieurs modèles probabilistes décrits par des lois statistiques différentes ont été testés et comparés sous Matlab 7.8.0. Les résultats obtenus montrent que L’AED fournit de bons résultats et que le modèle probabiliste décrit par la loi Normale est le plus performant pour résoudre le problème du seuillage d’histogrammes.
Description
49 f. : ill. ; 30 cm. (+ CD-Rom)
Keywords
Seuillage, Histogramme, Algorithme à estimation de distribution, Lois Normale, Loi Log- Normale, Loi exponentielle, Loi Gamma, Loi de Weibull, Loi de Rayleigh
Citation
Commande Des Systemes