Ar khaled aissam Champs Disciplinaire
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Résumé :Les travaux de recherche présentés dans cette thèse ont pour but de traiter le problème de poursuite des systèmes non linéaires incertains et perturbés. Pour résoudre ce problème nous développent dans cette thèse l’approche directe et indirecte de la logique floue type-1 et type2. Le travail présenté dans cette mémoire porte essentiellement sur deux parties comme suite :
Mots clés :Modélisation floue, Commande robuste, système non-linéaire, logique floue type-1 et type-2, système multivariables. INTEGRATION OF FUZZY TECHNIQUES IN MODELING, IDENTIFICATION AND CONTROL OF NON-LINEAR MULTIVARIABLE SYSTEMS Abstract: The researches presented in this thesis are intended to treat the problem of tracking uncertain and disturbed nonlinear systems. To solve this problem we develop in this thesis the direct and indirect approach of fuzzy logic-type 1 and type 2.
Key Words: Fuzzy modeling, Robust control, MIMO Nonlinear systems, Sliding mode control,  control, Reaching Phase, fuzzy logic type-1 and type-2.
Analyse des images texturées par decomposition variationnelle et application a la segmentation, au tatouage et a l’indexation Par SENHAJI Saloua Champs Disciplinaire: Signaux, Systèmes et Informatique FD : Sciences et Technologies de l’Information et de Communication Soutenu le : 14 décembre 2013 Membres de jury :
Résumé :L’objet de ce travail est l’analyse des images texturées en vue des applications de restauration, de segmentation et d’indexation. La démarche globale comprend deux phases. La première phase consiste à effectuer une décomposition permettant, à partir d’une image, d’aboutir à une autre image qui renferme l’information utile et pertinente et qui se prête à une caractérisation et ou une extraction de cette information de manière aisée selon la spécificité de l’application visée. Cette information peut concerner uniquement la texture ou la forme de l’objet. La caractéristique « texture » est très utile dans l’indexation des images. Par contre la caractéristique « objet » est indispensable dans une segmentation ou un recalage d’images. La deuxième phase consiste à élaborer des méthodes destinées à segmentation, à l’indexation et au tatouage des images texturées. Il s’agit d’extraire le descripteur et ou d’appliquer une méthode de traitement aux images engendrées par la décomposition. La décomposition adoptée est issue des modèles variationnels qui constituent de nouvelles approches pour extraire les textures au sein d’une d’images tout en préservant les contours et ont fait leur preuve pour la dé-convolution et le dé-bruitage. Le modèle adopté permet de décomposer l’image en une première image préservant les caractéristiques géométriques et en une deuxième image qui exalte la caractéristique texture. La problématique de la segmentation des images texturées à été abordée par la méthode de classification floue appliquée à la composante « objet ». Les performances ont été évaluées à travers une étude comparative de simulation. L’approche d’indexation d’image texturée par le contenu proposée, s’appuie sur la composante «texture». La construction du vecteur descripteur utilise les paramètres statistiques des ondelettes de Gabor. Une série d’expérimentations effectuée sur deux bases de données d’images texturées confirment l’efficacité de cette approche. Quant à l’application au domaine de tatouage d’image texturée, deux contributions ont été présentées. La première approche utilise un système de tatouage additif appliqué à chacune des composantes obtenues par le modèle de décomposition. La deuxième approche de nature fréquentielle combine deux transformées : la Transformée en Cosinus Discrète (DCT) et la transformée en Contourlet CT. L’étude de la performance concerne des images niveau de gris ainsi sur des images couleurs.
Mots clés :Analyse de texture, segmentation, indexation d’image par le contenu, tatouage, modèle de décomposition. ANALYSIS OF TEXTURED IMAGES using VARIATIONAL DECOMPOSITION AND APPLICATION TO THE SEGMENTATION, THE watermarking AND INDEXING Abstract : The objective of this work is the analysis of textured applications for restoration, segmentation and indexing images. The global approach consists of two phases. The first step is to perform decomposition for, from an image, leading to another image that contains useful and relevant information and that lends itself to a characterization or extraction of this information in a simple manner by the specificity of the application. This information may concern only the texture or shape of the object. The characteristic "texture" is very useful in indexing images. Against the feature by "object" is essential in segmentation or image registration. The second phase is to develop methods for segmentation, indexing and watermarking textured images. It is extracted and the descriptor or to apply a method of treating the image generated by the decomposition. The decomposition is adopted following variational models that are new approaches to extract textures in an image while preserving edges and have proven to de-convolution and de-noising. The adopted model allows decomposing the image into a first image that preserves the geometric characteristics and a second image which enhances the characteristic texture. The problem of segmentation of textured image has been addressed by the fuzzy classification method applied to the 'object' component. Performance was evaluated through a comparative simulation study. The indexing approach of the proposed textured image content is based on the "texture" component. The construction of the vector descriptor uses statistical parameters of Gabor wavelets. A series of experiments performed on two databases of images textured data confirm the effectiveness of this approach. About the application domain tattoo textured image, two contributions were presented. The first approach uses a tattoo additive applied to each component obtained by the decomposition model. The second approach combines two natural frequency transformed: the Discrete Cosine Transform (DCT) and Contourlet transform CT. The performance study provides grayscale images and color images. Key Words : Texture analysis, segmentation, Content Based Images Retrieval watermarking, decomposition model. TRAITEMENTS PHYSICO-CHIMIQUES DES EFFLUENTS D’ABATTOIR DE VIANDE ROUGE : APPLICATION DES PROCEDES DE COAGULATION-FLOCULATION ET D’ELECTROCOAGULATION – FLOTTATION Par KHENNOUSSI Abdelaziz Champs Disciplinaire: Chimie de l’environnement et traitement des eaux UFR : Génie des Matériaux et d’Environnement Soutenu le : 31/05/2013 Membres de jury :
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pour résoudre le problème de la différence de phase ‘Reaching phase’ dans le régime transitoire.