Visions et Vidéos pour les UAVs

Abstract

L'utilisation de l'imagerie des UAV pour l'acquisition de données est en constante évolution, grâce à la facilité d'utilisation et les faibles coûts. Tous ces avantages ont rendu les UAV très populaires et largement utilisés à différentes besoins. Dans la plupart des cas, les images aériennes acquises nécessitent un traitement avant d'être analysées, car le changement des conditions d'éclairage dans l'environnement aérien et du brouillard généré par la vitesse de l'UAV. Le mosaïquage d'images est une solution pratique à ces problèmes, dans lequel des vues chevauchées sont combinées pour former une grande image de bonne qualité. Le problème commun associé aux algorithmes de mosaïquage d‟image sont les fausses associations générées lors de la détermination de correspondances de primitives. Notre travail présente des algorithmes de mosaïquage d'images basés sur des techniques floues efficaces pour le rejet des fausses associations. Les techniques que nous proposons sont basées sur l‟utilisation de méthodes classiques de correspondance de primitives (corrélation, LBP et RANSAC) avec des systèmes d‟inférence floue afin de séparer les vrais et fausses associations. Les résultats expérimentaux prouvent que les méthodes proposées ont de bonnes performances pour les images aériennes et donnent de meilleurs résultats par rapport aux autres techniques.

إن استخدام تصوير الطائرات بدون طيار هو في تطور مستمر. وذلك راجع لسهولة استعمالها و انخفاض تكاليفها. مما جعلها معروفة على نطاق واسع و مستخدمة في عدة اغراض .لكن في معظم الحالات تحتاج هذه الصور الى بعض المعالجة قبل تحليلها. و ذلك بسبب تغير شروط الاضاءة في البيئة الجوية و الضباب الناتج عن سرعة التحليق.فسيفساء الصورة هي حل عملي لهذه المشاكل. حيث يتم دمج صور متداخلة لنفس المشهد من اجل تشكيل صورة كبيرة ذات جودة عالية. المشكلة الشائعة و المرتبطة بخوارزميات فسيفساء الصور هي الارتباطات الخاطئة (القيم المتطرفة) الناتجة عند تحديد المنطمة المتداخلة بين كل صورتين متتاليتين. نعرض في عملنا هذا خوارزميات بناء فسيفساء معتمدين على تقنيات ضبابية فعالة لرفض القيم المتطرفة.حيث سنعتمد على طرق كلاسيكية لمطابقة النقاط الدالة بين الصور. ثم سنستخدم انظمة استدلال غامضة من اجل الفصل بين قيم الارتباط الصحيحة و المتطرفة.تثبت النتائج التجريبية أن الطرق المقترحة لها أداء جيد للصور الجوية وتعطي نتائج أفضل بالمقارنة مع تقنيات أخرى