Les réseaux de neurones informatiques

Table des matières

INTRODUCTION GENERALE
CHAPITRE I GENERALITES SUR LE TRAITEMENT D’IMAGE
I.1. Introduction
I.2. Historique
I.3. Notions de base
I.3.1. Le traitement d’Image
I.3.2. L’image
I.3.3. Image numérique
I.3.4. Caractéristiques de l’image
I.4. Système de traitement d’image
I.4.1. Acquisition et numérisation
I.4.2. Visualisation
I.5. Prétraitement d’image
I.5.1. Modification d’histogramme
I.5.2. Réduction de bruit
I.5.3. Rehaussement de contraste
I.6. Techniques de traitement d’images
I.6.1. Filtrage
I.6.2. Segmentation
I.6.3. Binarisation
I.7. Conclusion
CHAPITRE II LES RESEAUX DE NEURONES
II.1. Introduction
II.2. Historique & définition
II.2.1. Historique
II.2.2. Définition
II.3. Neurone biologique
II.3.1. Le neurone
II.3.2. Le fonctionnement
II.4. Neurone formel
II.4.1. Synoptique
II.4.2. Le fonctionnement
II.5. Architecture des réseaux de neurones
II.5.1. Réseaux multicouches
II.5.2. Réseaux à connexions locales
II.5.3. Les réseaux de neurones récurrents
II.5.4. Les réseaux de neurones à connexion complète
II.6. Apprentissage des réseaux de neurones
II.6.1. Définition
II.6.2. Techniques d’apprentissage
II.7. Apprentissage dans quelques réseaux célèbres
II.7.1. Perceptron
II.7.2. Réseaux multicouches
II.7.3. ADALINE
II.7.4. Les réseaux de HOPFIELD
II.7.5. Les réseaux de KOHONEN
II.7.6. Les réseaux RBF
II.8. Les étapes de la conception d’un réseau
II.8.1. Choix des échantillons
II.8.2. Elaboration de la structure du réseau
II.8.3. Apprentissage
II.8.4. Validation et tests
II.9. Les avantages et les inconvénients
II.10. Conclusion
CHAPITRE III AMELIORATION DE L’IMAGE PAR LES RESEAUX DE NEURONES
III.1. Introduction
III.2. Intérêt des réseaux de neurones dans le traitement d’image
III.3. Le principe utilisé
III.4. Architecture proposée du réseau de neurones
III.4.1. Architecture du réseau
III.4.2. Parcours de l’image
III.4.2.1. Le parcours automatique
III.4.2.2. Le parcours aléatoire
III.4.3. Apprentissage
III.4.4. Tests du réseau de neurones
III.5. Conclusion
CHAPITRE IV IMPLEMENTATION & SIMULATION
IV.1. Introduction
IV.2. Environnement de développement
IV.3. Description de l’application
IV.3.1. Partie traitement d’image
IV.3.2. Traitement par réseaux de neurones
IV.3.3. Phase des tests & résultats
IV.3.4. Conclusion
CONCLUSION GENERALE ET PERSPECTIVES
REFERENCES BIBLIOGRAPHIQUES