Browsing by Author "Airouche, Mohamed"

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Développement de méthodes de segmentation et de suivi d'objets mobiles dans des séquences d'images d’un système multi-caméras
(2012) Airouche, Mohamed
Le travail présenté dans cette thèse contribue essentiellement à résoudre des problèmes de détection et de suivi de piétons dans des scènes encombrées. Deux contributions de ce travail ont été présentées : Dans la première, nous avons développé une technique permettant l’extraction des régions correspondantes aux personnes de l’arrière plan. La technique proposée exploite la complémentarité et la redondance des images thermiques et couleurs. L’utilisation de l’infrarouge thermique permet de séparer les régions correspondantes aux personnes de l’arrière plan puisque les humains ont un profil thermique distinctif par rapport aux objets et à l’environnement. Les résultats obtenus avec l’image thermique sont projetés sur l’image couleur pour identification. La technique proposée est basée sur l’utilisation de l’infrarouge comme informations supplémentaire pour l’extraction des régions correspondantes aux personnes dans les images couleurs. Cette technique permet de séparer les régions correspondantes aux personnes de l’arrière plan d’une manière automatique, et présente un avantage par rapport aux méthodes de segmentation interactives basées sur la couleur qui nécessitent en générale une interaction avec l’utilisateur. Les résultats obtenus montrent que la technique proposée permet d’extraire des régions correspondantes aux personnes de l’arrière plan dans différents scènes. Dans la deuxième, notre travail est orienté vers la recherche de nouvelles techniques de suivi des piétons dans des scènes encombrées. Nous avons abordé le problème de suivi de piétons multiples utilisant des informations hétérogènes. Une approche de suivi des piétons fondé sur une coopération entre le filtrage particulaire et la théorie de Dezert-Smarandache a été proposée. L’approche théorique de Dezert-Smarandache (DSmT) a été utilisée pour combiner la couleur et l’information thermique ainsi que l’information de la position. L'utilisation de la DSmT permet de quantifier les conflits et les paradoxes qui pourraient surgir entre les informations utilisées dus à la présence de fausses alarmes et des niveaux élevés d’occlusions. Enfin, les résultats expérimentaux obtenus, pour suivre des personnes marchant dans des scènes d’intérieures avec des niveaux élevés d’occlusions, montrent l’efficacité des méthodes développées pour le suivi visuel même durant les occlusions
A DSmT-based approach for data association in the context of multiple target tracking
(Springer, 2012) Airouche, Mohamed; Bentabet, Layachi; Zelmat, Mimoun
Pedestrian tracking using color, thermal and location cue measurements : a DSmT-based framework
(Springer, 2012) Airouche, Mohamed; Bentabet, L.; Zelmat, M.; Gao, G.
Statistical edge detectors applied to SAR images
(2008) Airouche, Mohamed; Zelmat, Mimoun; Kidouche, Madjid
Segmentation is a crucial step in automatic interpretation of images. However, the presence of speckle in Synthetic Aperture Radar (SAR) images makes their segmentation very difficult. Several methods of segmentation have been developed specifically to improve the interpretation of SAR images. In this paper, we present edge detectors applied to SAR images. First, we present the detector Ratio of Averages (ROA), which is based on the normalized ratio computation of intensity. But, this detector is optimum in the case of mono-edge. Second, we present the detector Ratio of Exponentially Weighted Averages (ROEWA), which is optimized for multi-edge model, in the Minimum Mean Square Error (MMSE) sense. Finally, we give experimental results of these operators on optical image, simulated SAR image and on ERS-1 SAR image