| Titre : | L’amélioration de la méthode de block-matching par l’utilisation de l’algorithme d’optimisation par l’essaim de particulaires |
| Auteurs : | ILIES ALLALI, Auteur ; Leila Djerou, Directeur de thèse |
| Type de document : | Monographie imprimée |
| Editeur : | Biskra [Algérie] : Faculté des Sciences Exactes et des Sciences de la Nature et de la Vie, Université Mohamed Khider, 2021 |
| Format : | 1 vol. (76 p.) / ill. / 29 cm |
| Langues: | Français |
| Mots-clés: | M´ethode de mise en correspondance de blocs,Algorithme de recherche exhaustive,Optimisation par essaim de particulaires. |
| Résumé : | Les m´ethodes de mise en correspondance de blocs ou Block-Matching (BM) sont les m´ethodes d’EM les plus utilis´ees grˆace `a leur impl´ementation simple et efficace. La premi`ere m´ethode de BM adopte une strat´egie de recherche exhaustive (FSA : full search algorithm) dans l’image de r´ef´erence en ´evaluant tous les blocs existants dans la fenˆetre de recherche. Avec la strat´egie de recherche exhaustive, le bloc le plus similaire est trouv´e, et par cons´equent, la pr´ecision d’estimation de mouvement est ´elev´ee. Cependant, elle est tr`es lourde en temps de calcul, ce qui rebute certains utilisateurs. Pour rem´edier `a ce probl`eme,nous avons trait´e le probl`eme de BM comme ´etant un probl`eme d’optimisation, en adoptant l’algorithme d’optimisation par essaim de particules ( PSO : Particle Swarm Optimization) pour le r´esoudre. Des exp´erimentations, sur une s´equence vid´eo, et des comparaisons de r´esultats avec FSA ont montr´e la sup´eriorit´e de l’algorithme propos´e BM-PSO par rapport au FSA en termes de pr´ecision d’estimation de mouvement et en complexit´e de calcul. |
| Sommaire : |
Introduction générale 11
1 L’estimation de mouvement 15 1.1 Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 15 1.2 Le mouvement dans la séquence vidéo . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 15 1.2.1 Séquence vidéo . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 15 1.2.2 Le mouvement . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 16 1.3 Classification du mouvement . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 17 1.3.1 Le mouvement réel . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 17 1.3.2 Le mouvement apparent . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 18 1.3.3 Le mouvement estimé . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 18 1.4 L’estimation du mouvement . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 19 1.4.1 Estimation des vecteurs de déplacement . . . . . . . . . . . . . . . 20 1.4.2 Estimation des vecteurs vitesse . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 20 1.5 Les problème de l’estimation de mouvement . . . . . . . . . . . . . . . . 21 1.5.1 problème d’occlusion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 21 1.5.2 Problème d’ouverture . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 22 1.5.3 problème du modèle de translation . . . . . . . . . . . . . . . . . 22 1.6 Les méthodes d’estimation de mouvement . . . . . . . . . . . . . . . . . . 23 1.6.1 Méthodes de mise en correspondance de blocs . . . . . . . . . . . 23 1.6.2 Méthodes différentielles . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 23 1.6.3 Méthodes fréquentielles . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 24 1.7 Conclusion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 25 2 Block-Matching 26 2.1 Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 26 2.2 Principe de block-matching . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 26 2.3 Fonction de coût . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 28 2.4 Prédiction avant (forward) et arrière (backward) . . . . . . . . . . . . . . 29 2.5 Critères d’évaluation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 31 2.6 Stratégies de recherche du meilleur bloc . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 32 2.6.1 Algorithme de recherche exhaustive (Full Search (FS)) . . . . . . . 32 2.6.2 Recherche en trois pas (Three Step Search (TSS)) . . . . . . . . . 33 2.6.3 Recherche en quatre pas (four step search(FSS)) . . . . . . . . . . 34 2.6.4 Recherche selon le gradient (Gradient Search GS) . . . . . . . . . 36 2.6.5 Algorithme de recherche en diamant (diamond search DS) . . . . 36 2.6.6 Algorithmes 2D-logarithmiques (TDL : Two Dimension Logarithm) 38 2.7 Conclusion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 40 3 Optimisation par essaim de Particules (PSO) 41 3.1 Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 41 3.2 Notion fondamentale . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 41 3.3 Présentation de l’algorithme PSO . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 42 3.4 Mode de fonctionnement de l’algorithme PSO . . . . . . . . . . . . . . . 43 3.4.1 Composantes de la PSO . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 45 3.5 Notion de voisinage . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 45 3.5.1 Voisinage géographique . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 46 3.5.2 Voisinages sociaux . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 46 3.6 Algorithme PSO . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 47 3.7 Conclusion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 51 4 Conception et implémentation 52 4.1 Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 52 4.2 Motivation et positionnement du problème . . . . . . . . . . . . . . . . . . 52 4.2.1 Architecture générale du système . . . . . . . . . . . . . . . . . . 53 4.2.2 Architecture détaillée . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 54 Université Mohamed Khider de Biskra 4.3 Implémentation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 60 4.3.1 L’environnement matériel de système . . . . . . . . . . . . . . . . . 60 4.3.2 L’environnement software de système . . . . . . . . . . . . . . . . 60 4.3.3 Présentation des interfaces . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 62 4.4 Expérimentations et résultats obtenues . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 66 4.4.1 Première expérimentation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 66 4.4.2 Deuxième expérimentation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 66 4.4.3 Troisième expérimentation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 67 4.5 Comparaison et discussion des résultats . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 68 4.5.1 Résultats obtenus avec la méthode de block matching . . . . . . . 68 4.5.2 Résultats obtenus avec l’algorithme de l’algorithme de l’essaim de particules . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 68 4.6 Discussion des résultats . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 69 4.7 Conclusion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 70 Conclusion générale 70 Bibliographie 73 |
| Type de document : | Mémoire master |
Disponibilité (1)
| Cote | Support | Localisation | Statut |
|---|---|---|---|
| MINF/678 | Mémoire master | bibliothèque sciences exactes | Consultable |
