Fusion entre les données ultrasonores et les images de radioscopie ...

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Dans la première partie de ce chapitre, les différentes étapes du processus de fusion sont
présentées : la modélisation des informations imprécises ou incertaines, la combinaison de ces
informations, et enfin, la prise de décision. Les applications de la fusion de données pour le
domaine du contrôle non destructif reportées dans la littérature sont exposées dans la seconde
partie.
II.
THEORIES DE L'INCERTAIN POUR LA FUSION DE DONNEES
II.1. Introduction
Quel que soit l'architecture ou le niveau de fusion adopté, l'objectif de la fusion de données est
d'identifier un élément x à une classe C i à partir d'informations f j provenant de différents
capteurs. L'ensemble des classes existantes (i.e. des hypothèses) constitue le cadre de
décision. Dans le cadre du traitement d'images, il peut s'agir d'identifier une région de l'image
à un élément connu, une route ou un champ, à partir d'informations sur son étendue, sa forme,
son contraste ou tout autre attribut significatif. Dés lors que les informations fournies par
chaque capteur sont incomplètes ou imprécises, elles ne permettent pas d'affirmer avec
certitude l'appartenance de x à la classe C i . Le doute peut subsister entre deux ou plusieurs
classes du cadre de décision.
L’objectif de notre étude est la mise en œuvre d’un système automatique capable de traduire
les imperfections du jugement humain à travers une modélisation adéquate des connaissances.
De plus en plus, cette modélisation fait appel aux différentes théories dites de l'incertain.
Celles-ci fournissent un cadre mathématique pour la représentation symbolique de l'incertain
et/ou de l'imprécis dans les problèmes mal spécifiés ou difficilement modélisables.
Les modèles les plus souvent utilisés en fusion de données sont la théorie des probabilités, la
théorie des possibilités et enfin la théorie des croyances. Le choix de l'une d'entre elles est
souvent conditionné par la facilité de sa mise en œuvre et surtout son aptitude à modéliser des
connaissances de nature incertaine et/ou imprécise. D'autres modèles de représentation,
dérivés de ces théories, sont proposés dans la littérature tels que la théorie généralisée du
traitement des croyances (GEP) de Thomopolous [THOM-89] [THOM-90] ou encore le
modèle de croyance transférable de Smets [SMET-95].
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