Adaptation dynamique des operateurs de detection en traitements d'image : application aux images interferometriques

Dynamic adaptative size operators in image processing: application to the interferometrics pictures

• Auteur / Autrice : HERVE JAROSZ
• Direction : Jean-Claude Simon
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Sciences appliquées
• Date : Soutenance en 1989
• Etablissement(s) : Paris 6

Résumé

Une des premieres etapes de la vision par ordinateur consiste a extraire de l'image, des primitives de bas niveau. Les operateurs de la geometrie differentielle (gradient, laplacien, hessien) peuvent etre utilises pour determiner ces primitives. Ils permettent d'evaluer localement des caracteristiques topographiques de l'image qui sont directement liees a des mesures perceptives comme le contraste ou la luminance. Pour calculer ces operateurs nous avons choisi de reconstituer localement, en chaque point de l'image, la surface des luminances par une forme polynomiale. Notre these est divisee en quatre parties. Dans la premiere, nous exposons les principes du calcul de ces operateurs. La deuxieme partie est consacree a l'etude des problemes d'echelle. Nous y montrons notamment qu'il est necessaire d'adapter la taille des operateurs, c'est-a-dire la taille du voisinage pour lequel ils sont definis, a la nature des formes que l'on cherche a percevoir. Un algorithme d'adaptation dynamique de la taille des operateurs laplacien est presente. Il nous a permis de construire l'image des laplaciens. Dans cette image, chaque pixel a ete remplace par la reponse du meilleur operateur laplacien trouve. Dans le troisieme chapitre, nous avons aborde les problemes lies a l'implementation de ces operateurs. Leur mise en uvre a ete realisee sur deux architectures, l'une classique, l'autre specialisee en traitement d'image. Les problemes de propagation des bruits de calculs dans une implementation en cascade ont ete traites. Enfin, dans le dernier chapitre, une application au traitement des images interferometriques est proposee. Ces images presentent des caracteristiques pseudo-periodiques et sont generalement tres bruitees. Pour detecter les contours des franges contenues dans ces images nous avons utiliser l'algorithme de segmentation adaptatif du chapitre ii. A partir de l'image des laplaciens, les lignes de c