Mémoires de Fin d’Etudes
Etablissement
Université de M’Sila - Mohamed Boudiaf
Affiliation
Département Electronique
Auteur
KAIBICHE, Khadidja
Directeur de thèse
CHIKOUCHE Djamel (Professeur)
Co-directeur
MAYOUF Abdelhalim (Maitre de conférence)
Filière
Electronique
Diplôme
Doctorat
Titre
Stratégies de simulation bayésienne couplées avec les méthodes d’optimisation pour la restauration d’images
Mots clés
Restauration d’images ; modèle bayésienne ; distribution gaussienne
Résumé
La résolution de nombreux problèmes inverses en traitement du signal et de l’image nécessite le recours à des méthodes de simulation stochastique ou d’optimisation numérique. Ce calcul est souvent réalisé à partir d’un modèle statistique permettant de fusionner analytiquement les informations provenant des mesures et les connaissances préalables sur les variables inconnues du problème. Contrairement aux méthodes basées sur l’optimisation d’un critère pénalisé, les techniques de simulation stochastique présentent l’avantage de pouvoir estimer conjointement tous les paramètres de la distribution posteriori issue du modèle bayésien. Ces méthodes permettent ainsi d’employer des modèles statistiques très élaborés pour notamment traduire les connaissances préalables sur la solution recherchée. Cependant, leur applicabilité est limitée par un coût de calcul élevé dans le cas de problèmes de grande taille (c’est-à-dire faisant intervenir un grand nombre de données et/ou d’inconnues). L’objectif de notre thèse de doctorat est de développer des stratégies de simulation bayésienne intégrant des outils d’optimisation numérique pour réduire le coût de calcul et augmenter le taux de convergence. La première partie de ce travail sera donc consacrée à l’analyse de convergence de ces techniques. Une deuxième partie se focalisera sur la proposition de méthodes hybrides s’inspirant des résultats récents de l’optimisation se basant sur les outils d’optimisation par majoration-minoration et des algorithmes semi-quadratiques. Finalement, les algorithmes développés feront l’objet d’application à des problèmes de grande taille en restauration d’images.
Statut
Signalé