Mellal LyesHammouche Kamal2019-11-122019-11-122012Commande Des SystemesMAST.AUTO.07-12https://dspace.ummto.dz/handle/ummto/768749 f. : ill. ; 30 cm. (+ CD-Rom)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.frSeuillageHistogrammeAlgorithme à estimation de distributionLois NormaleLoi Log- NormaleLoi exponentielleLoi GammaLoi de WeibullLoi de RayleighThesis