Méthodes markoviennes pour la séparation aveugle de signaux et images

par Rima Guidara

Thèse de doctorat en Traitement du signal

Sous la direction de Shahram Hosseini et de Yannick Deville.

Soutenue en 2009

à Toulouse 3 .

  • Titre traduit

    Markovian methods for blind separation of signals and images


  • Pas de résumé disponible.


  • Résumé

    Cette thèse présente de nouvelles méthodes markoviennes pour la séparation aveugle de mélanges linéaires instantanés des signaux unidimensionnels et des images. Dans la première partie, nous avons proposé plusieurs améliorations pour une méthode existante de séparation de signaux temporels. La nouvelle méthode exploite simultanément la non-gaussianité, l'autocorrélation et la nonstationnarité des sources. D'excellentes performances ont été obtenues pour la séparation de mélanges artificiels de signaux de parole, et nous avons réussi à séparer des mélanges réels de spectres astrophysiques. Une extension à la séparation des images a été ensuite proposée. La dépendance entre pixels a été modélisée par un champ de Markov à demi-plan non-symétrique. De très bonnes performances ont été obtenues pour la séparation de mélanges artificiels d'images naturelles et d'observations non-bruitées du satellite Planck. Les résultats pour un faible bruit sont acceptables.

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La version de soutenance existe sous forme papier

Informations

  • Détails : 1 vol. (212 p.)
  • Annexes : Bibliogr. p. 185-210

Où se trouve cette thèse ?

  • Bibliothèque : Université Paul Sabatier. Bibliothèque universitaire de sciences.
  • Disponible pour le PEB
  • Cote : 2009TOU30139
  • Bibliothèque : Observatoire Midi-Pyrénées. Centre de documentation Sciences de l'Univers.
  • Disponible sous forme de reproduction pour le PEB
  • Cote : 2009/OMP/11039
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