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Jarboui, Lina. Méthodes avancées de séparation de sources applicables aux mélanges linéaires-quadratiques

Jarboui, Lina (2017). Méthodes avancées de séparation de sources applicables aux mélanges linéaires-quadratiques.

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Résumé en francais

Dans cette thèse, nous nous sommes intéressés à proposer de nouvelles méthodes de Séparation Aveugle de Sources (SAS) adaptées aux modèles de mélange non-linéaires. La SAS consiste à estimer les signaux sources inconnus à partir de leurs mélanges observés lorsqu'il existe très peu d'informations disponibles sur le modèle de mélange. La contribution méthodologique de cette thèse consiste à prendre en considération les interactions non-linéaires qui peuvent se produire entre les sources en utilisant le modèle linéaire-quadratique (LQ). A cet effet, nous avons développé trois nouvelles méthodes de SAS. La première méthode vise à résoudre le problème du démélange hyperspectral en utilisant un modèle linéaire-quadratique. Celle-ci se repose sur la méthode d'Analyse en Composantes Parcimonieuses (ACPa) et nécessite l'existence des pixels purs dans la scène observée. Dans le même but, nous proposons une deuxième méthode du démélange hyperspectral adaptée au modèle linéaire-quadratique. Elle correspond à une méthode de Factorisation en Matrices Non-négatives (FMN) se basant sur l'estimateur du Maximum A Posteriori (MAP) qui permet de prendre en compte les informations a priori sur les distributions des inconnus du problème afin de mieux les estimer. Enfin, nous proposons une troisième méthode de SAS basée sur l'analyse en composantes indépendantes (ACI) en exploitant les Statistiques de Second Ordre (SSO) pour traiter un cas particulier du mélange linéaire-quadratique qui correspond au mélange bilinéaire.

Sous la direction du :
Directeur de thèse
Ben Hamida, Ahmed
Deville, Yannick
Ecole doctorale:Mathématiques, informatique, télécommunications de Toulouse (MITT)
laboratoire/Unité de recherche :Institut de Recherche en Astrophysique et Planétologie (IRAP), UMR 5277
Mots-clés libres :Séparation aveugle de sources - Analyse en composantes parcimonieuses - Factorisation en matrices non-négatives - Analyse en composantes indépendantes - Démélange hyperspectral - Modèle linéaire-quadratique
Sujets :Informatique
Déposé le :24 Aug 2018 10:13