Etudiant : AQIL KAOUTAR

Filière : Machine Learning Avancé et Intelligence Multimédia (MLAIM)

Encadrant : Pr. ELHAOUSI FATIMA

Annèe : 2025

Résumé : Ce stage, mené au laboratoire L3i de l’Université de La Rochelle, porte sur l’amélioration des images dégradées captées par drones (brouillard, pluie, bruit…). L’objectif était de développer une méthode de super-résolution robuste, adaptée aux conditions d’acquisition difficiles. Après l’analyse du modèle NDR-Restore, une nouvelle architecture intégrant la prise en compte des dégradations a été proposée. Les résultats, évalués par des métriques objectives (PSNR, SSIM) et visuelles, montrent des gains significatifs, ouvrant la voie à une super-résolution efficace en environnement réel.