Thèse soutenue

Analyse de donnees bidimentionnelle : tendances, structures et contours
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Auteur / Autrice : Heping Song
Direction : Colette Padet
Type : Thèse de doctorat
Discipline(s) : Sciences et techniques
Date : Soutenance en 1998
Etablissement(s) : Reims
Jury : Examinateurs / Examinatrices : Herman Akdag, Jacques Padet
Rapporteurs / Rapporteuses : Francis Allard, François Penot

Résumé

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Ce travail est une contribution a l'analyse d'images, en particulier a la recherche de leurs structures et contours, et a la definition de leurs tendances. En effet, le developpement des techniques de visualisation, notamment en thermique et mecanique, permet d'acceder a un grand nombre d'informations sur les phenomenes observes comme par exemple la detection de structures dans un ecoulement. Ceci necessite au prealable l'identification et l'extraction des contours de l'image. De nombreuses methodes existent mais leurs parametres sont toujours optimises suivant l'application que l'on veut realiser. De plus elles sont inapplicables lorsque le contour recherche n'est pas identifiable. Nous proposons dans ce travail une methode de detection de contours basee sur un modele autoadaptatif. Celui-ci, introduit par j. M. Roche pour determiner la tendance d'un phenomene dans le cas monodimensionnel, a ete etendu au cas bidimensionnel. Un indice de non linearite bidimensionnel est defini et sert de base a la recherche des tendances d'une image. Une liaison entre l'image originale et l'image filtree est envisagee et conduit a l'extraction du contour recherche. Differentes variantes de cette methode sont proposees, correspondant a differents schemas possibles de traitement des donnees bidimensionnelles.