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Optimisation par Algorithme Génétique Multiobjectif de la Pénalité Floue pour la Reconstruction d’image en Tomographie-X

Auteurs : Mostepha Yahi, A.M.T.Gouicem
Année : 2013
Domaine : Electronique
Type : Communication
Conférence: 2éme Journée Conférence Internationale Problèmes Inverses et Applications "JIP2013"
Résumé en PDF : (résumé en pdf)
Fulltext en PDF : (.pdf)
Mots clés : Computed tomography, Non destructive testing, Bayesian Inference, Fuzzy inference, Genetic optimization

Résumé :

La reconstruction tomographique à partir d’un nombre limité de données est un problème mal-posé sous- déterminé, du fait que les données de projections  générées dans les systèmes à émission ou à transmission sont initialement bruitées. L’algorithme ML (Maximum Likelihood) tend à faire croitre ce bruit et particulièrement celui dû au bruit des artefacts à travers les itérations successives. Cette accumulation de bruit mène à un arrêt du processus de reconstruction  ML-EM(Maximum Likelihood Expectation Maximization).