Résumé: Dans le domaine de traitement d’images, une nouvelle approche d’optimisation (appelée PPO : Predator Prey Optimization) est appliquée, dans ce travail, au réhaussement de contraste des images en niveaux de gris. Cette approche est une nouvelle extension de l’algorithme évolutionnaire PSO (Particle Swarm Optimization). PPO est une méthode basée sur la notion de population (appelée essaim, comme dans le cas de PSO), et elle est inspirée de la relation de co-évolution concurrentielle entre deux populations différentes dans un écosystème, qui sont : la population des prédateurs et celle des proies. Dans le modèle PPO, une nouvelle particule est insérée dans la population (appelée prédateur), dont le but est de maintenir la diversité dans la population et d’éviter la convergence aux optimums locaux de la fonction objective à optimiser. Les résultats de notre application au réhaussement de contraste sont comparés avec ceux obtenus en appliquant l’approche PSO et la méthode classique de réhaussement d'images qui est la technique d'égalisation d'histogramme

Batna:
Langue: Français
Collation: 107 p. ill. ;30 cm
Diplôme: Magister
Etablissement de soutenance: Batna, Université du Hadj Lakhdar. Faculté des Sciences de l'Ingénieur
Spécialité: Informatique industrielle
Index décimal 005.42 .Programmation informatique des systèmes (programmation des systèmes d'exploitation, programmation pour les systèmes d'exploitation, rédaction des programmes de systèmes)
Thème Informatique

Mots clés:
Algorithmes evolutionnaires
Traitement d'images : Techniques numériques
PSO, méthode de
Écosystèmes

Note: Bibliogr.pp.98-107