Multi-focus image fusion using local variability

Résumé : Dans cette thèse, nous nous intéressons aux méthodes de la fusion d'images multi focales. Cette technique consiste à fusionner plusieurs images capturées avec différentes distances focales de la même scène. Cela permet d'obtenir une image de meilleure qualité à partir des deux images sources. Nous proposons une méthode de fusion d'images s'appuyant sur les techniques des pyramides Laplaciennes en utilisant comme règle de sélection les transformées d'ondelettes discretes(DWT: Discrete Wavelet Transform). Nous développons, par la suite, deux méthodes de fusion d'images multi focales basée sur la variabilité locale de chaque pixel. Elle tient en compte les informations dans la région environnante des pixels. La première consiste à utiliser la variabilité locale comme information dans la méthode de Dempster-Shafer. La seconde utilise une métrique basée sur la variabilité locale. En effet, la fusion proposée effectue une pondération de chaque pixel par une exponentielle de sa variabilité locale. Une étude comparative entre les méthodes proposées et celles existantes a été réalisée. Les résultats expérimentaux démontrent que nos méthodes proposées donnent des meilleurs fusions, tant dans la perception visuelle que dans l'analyse quantitative.
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Thèse
Image Processing. Université Bourgogne Franche-Comté, 2018. English. 〈NNT : 2018UBFCK010〉
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Contributeur : Abes Star <>
Soumis le : vendredi 22 juin 2018 - 04:03:00
Dernière modification le : vendredi 13 juillet 2018 - 11:56:01

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Ias Sri Wahyuni. Multi-focus image fusion using local variability. Image Processing. Université Bourgogne Franche-Comté, 2018. English. 〈NNT : 2018UBFCK010〉. 〈tel-01820628〉

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