Performances et intégration d'un algorithme de classification géométrique par apprentissage. Applications en traitement d'images

Performances an integration of an algorithm of geometric classificationby learning. Applications in image processing

• Auteur / Autrice : Johel Miteran
• Direction : Patrick Gorria
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Sciences appliquées
• Date : Soutenance en 1994
• Etablissement(s) : Dijon

Mots clés

Mots clés contrôlés

Polytopes

Traitement d'images

Résumé

Cette thèse, réalisée au laboratoire GERE, est consacrée a la construction, la caractérisation et l'intégration d'un opérateur de classification adapte au traitement d'images en temps réel (segmentation, détection de défauts. . . ), c'est-à-dire pouvant fournir une décision a la cadence vidéo (125 ns par pixel). Dans une première partie, nous avons recherche parmi les méthodes existantes, un opérateur répondant à nos besoins de vitesse et d'intégration. Cette recherche nous a conduits au développement d'un classifieur géométrique dit par polytopes de contrainte, fonctionnant par apprentissage. La deuxième partie est consacrée à l'établissement des performances théoriques et pratiques du classifieur développe, de manière à prouver sa robustesse, ses bonnes performances et donc sa bonne adéquation avec le traitement d'images. Nous avons alors dans une troisième partie développe l'architecture nécessaire à l'intégration de l'opérateur de décision associe au classifieur. Trois approches ont été menées: la première consiste à intégrer l'opérateur dans un asic en utilisant les outils standard cell. La deuxième approche est dite full custom, et permet d'accéder aux meilleures performances en termes d'intégration. Enfin, nous proposons une troisième approche, originale, utilisant la logique programmable (fpga), qui tire parti de la reprogrammabilité de ces composants en intégrant les constantes de notre application dans l'architecture. Nous présentons finalement des résultats et des exemples d'applications sur des images: segmentation de textures, détection de contours. Nous présentons également un exemple d'application haut niveau, en télésurveillance. Ce projet s'inscrit dans le cadre d'un contrat européen stride, en collaboration avec électronique associés