Optimisation de la compression fractale par l’hybridation des métaheuristiques

dc.contributor.author	MARZOUG, Samir
dc.date.accessioned	2022-03-08T08:33:05Z
dc.date.available	2022-03-08T08:33:05Z
dc.date.issued	2019
dc.identifier.uri	http//localhost:8080/jspui/handle/123456789/1839
dc.description.abstract	Un algorithme de compression d'images fractales basé sur l'optimisation d'essaims de particules hybrides avec algorithme génétique (PSO-GA) est proposé pour réduire l'espace de recherche. Adoptez l’optimisation des essaims de particules hybrides avec l’algorithme génétique (PSO-GA) pour explorer les optima globaux si les optima locaux ne sont pas satisfaits. Les résultats de l'expérience montrent que l'algorithme converge rapidement. Sur la base d’une bonne qualité de l’image reconstruite, l’algorithme a permis de gagner du temps de codage et d’obtenir un taux de compression élevé	en_US
dc.description.sponsorship	Mr.MENASSEL Rafik	en_US
dc.language.iso	fr	en_US
dc.publisher	Universite laarbi tebessi tebessa	en_US
dc.subject	Compression d'image fractale; essaim de particules optimisation; algorithme génétique; PSO-GA	en_US
dc.title	Optimisation de la compression fractale par l’hybridation des métaheuristiques	en_US
dc.type	Thesis	en_US