Literatura académica sobre el tema "Algorithmes d'analyse d'images"

Cet article traite de la segmentation dans le cas d'images satellite très haute résolution. Cette technique de traitementd'image est un préalable à l'analyse d'image basée objet. Seulement, les machines actuelles ne peuvent charger enmémoire des images de la taille de celles produites par les satellites. Ce traitement se réalise donc par morceaux ce quiest à l'origine d'artefacts. Dans la première partie de ce document, la notion de stabilité des algorithmes de segmentationest définie. Dans un second temps, la démarche utilisée pour stabiliser l'algorithme Mean-Shift est présenté. Enfin, desexemples d'application permettent d'illustrer la méthode développée.

Cet article propose une nouvelle approche de classification automatique non supervisée des images. La classification est l'une des opérations les plus importantes dans plusieurs domaines d'analyse d'images telles que la médecine et la télédétection. Elle consiste à rechercher les différents thèmes constituant une scène représentée. Cependant, en raison de sa complexité plusieurs méthodes ont été proposées, spécifiquement des méthodes d'optimisation. Nous nous intéressons à la technique des chauves-souris, une métaheuristique d'optimisation biologique très récente, visant à modéliser le comportement d'écholocation des chauves-souris que nous allons adapter au problème de classification. Elle combine les avantages de plusieurs métaheuristiques telles que l'optimisation par essaims particulaires, les algorithmes génétiques et le recuit simulé.\\Une nouvelle approche de classification automatique basée sur l'algorithme des chauves-souris est implémentée et appliquée sur deux images, la première est synthétique contenant des objets polyédriques, la seconde est satellitaire représentant la région d'Oran ouest en Algérie. Les différentes expérimentations effectuées conduisent à des résultats satisfaisants et montrent l'efficacité de l'approche.

Cette thèse porte sur la conception d'un banc automatique d'acquisition et d'analyse de radiogrammes de soudure. L'étude est le résultat d'une collaboration entre le Le2i (université de Bourgogne), le centre CEA de Valduc et la région Bourgogne. Le but est d'extraire des images, présentant de très fortes inhomogénéités, des défauts de type cavités qui se traduisent par des taches plus sombres que le fond. Les deux premiers chapitres concernent, d'une part, le cadre de l'étude et, d'autre part, l'état de l'art du traitement d'image applique à la radiographie. Les chapitres suivants sont consacrés aux techniques de traitement d'images mises en œuvre dans le cadre de notre application. Cinq méthodes de rehaussement de fond ont été étudiées et comparées. L'approche contour est alors choisie par le biais du détecteur de contours de Canny-Deriche généralisé. Des contours fins, fermes et binaires sont obtenus grâce à l'utilisation de l'algorithme de ligne de partage des eaux. Celui-ci doit cependant être contraint afin de supprimer les sur segmentations inhérentes a l'algorithme. Le chapitre suivant est en fait une introduction à la suite de l'étude puisqu'il présente des images résultats et synthétise le traitement entier des images originales en précisant les temps d'exécution de chacune des étapes. Chaque élément constituant le banc d'acquisition et de traitement est alors présente en détail. Les temps de traitement étant prohibitifs, les algorithmes ont été implantés sur un ensemble de processeurs DSP tms320c4x. Le nombre optimal de processeurs a été déterminé par l'utilisation du logiciel Syndex. L'architecture matérielle retenue est de type ferme de processeurs, donc de type MIMD.

Les techniques numeriques pour l'analyse d'images partent d'une image brute complexe mais pauvre en information pour aboutir a une structure plus simple mais plus riche. La seule information dont nous disposons dans une image acquise est portee par chaque pixel separement. Les traitements consistent souvent a regrouper des ensembles de points en vue de former des objets ayant plus de sens par rapport a l'application. Les calculs en question incluent des echanges d'informations entre les differents points de l'image. La nature de ces communications varie selon le type de calcul, ils vont du simple echange entre points voisins jusqu'a des communications lointaines sur des chemins irreguliers. Les techniques de traitement divergent et se multiplient, et malgre l'apparition de modeles de calcul ambitieux, d'architectures paralleles specialisees, nous ne pouvons pas trouver a l'heure actuelle un modele optimisant l'ensemble des techniques dans le domaine complet de l'analyse d'images. Le probleme est de trouver un modele de calcul conduisant a une architecture qui soit programmable efficacement pour tous les types de calculs en traitement d'images et qui a la fois optimise les temps de calcul. Le modele de reseaux associatifs (mra) a ete introduit pour concilier les deux aspects temps et expressivite algorithmique. Il est base sur l'idee que la plupart des procedures peuvent etres effectuees simplement en appliquant des operateurs associatifs sur des ensembles de pixels interconnectes avec des graphes orientes. L'implementation materielle de ce modele conduit vers une machine parallele : la maille associative d'orsay (mao). Ce travail a porte sur l'etude du mra pour ce qui concerne les aspects algorithmiques. Des travaux anterieurs ont demontre l'interet de construire la machine mao d'un point de vue architectural. Les primitives du mra peuvent en effet etre facilement implementees materiellement au moyen de techniques asynchrones de propagation electrique. Le probleme etait alors de savoir si les primitives du mra etaient aussi adaptees pour une programmation efficace d'algorithmes complexes de traitement d'images. La construction d'un outil de programmation adapte base sur le modele nous a permis de simuler des algorithmes de traitement d'images a l'aide des primitives et des structures de donnees definies dans le mra. Nous avons demontre l'adequation du modele de reseaux associatifs avec les differents mouvements de donnees generes par les techniques de traitement d'images. Pour cela, plusieurs algorithmes relatifs a des aspects differents de l'analyse d'images ont ete implementes sur le simulateur. Ce travail montre l'interet de programmer avec un tel modele de calcul tant au niveau expressivite algorithmique qu'au niveau resultat des differents traitements.

L'objectif de la présente thèse est d'étudier, de définir et de mettre en place un système de vision artificielle permettant de discriminer la nature et la variété de semences à partir de leurs images numériques. Une première étude a porté sur l'étude d'un dispositif mono-caméra destiné au contrôle de la qualité de lots de semences dans l'optique de leur certification. Il est apparu qu'un système mono-caméra ne permettait pas d'identifier les semences dont les faces présentent une disparité de couleur. Ainsi, les semences endommagées ne peuvent pas être correctement détectées avec un tel dispositif. Une deuxième étude a porté sur l'étude et la réalisation d'un nouveau système d'acquisition, muni de trois caméras, et capable de prendre plusieurs images de plusieurs faces d'un même objet. Un prototype a été construit, reposant sur une nouvelle architecture optique et électronique. A l'aide de ce prototype, une collection d'images de semences et de contaminants a été acquise. Sur cette collection, des algorithmes de traitement d'images et de discrimination ont été testés. Les semences composant cette collection ont été caractérisées par plusieurs centaines de variables quantitatives, portant sur leur morphologie, leur couleur et leur texture. Plusieurs méthodes de discrimination ont été étudiées : l'analyse discriminante linéaire (ADL), l'analyse factorielle discriminante, l'analyse discriminante PLS et une méthode de réseau de neurones probabilistes à ajustement adaptatif de poids. Dans tous les cas, les variables ont été sélectionnées préalablement par ADL avec introduction successive des variables les plus discriminantes. L'existence de trois images numériques pour chaque objet étudié offre des possibilités nouvelles en ce qui concerne la prise de décision. Plusieurs heuristiques ont été testées. Nous avons comparé les résultats obtenus en concaténant les tableaux de caractéristiques acquises à l'aide des trois caméras ou en mettant en jeu une stratégie de vote, majoritaire ou unanime. Quelle que soit la stratégie de décision, le réseau de neurones probabilistes donne les résultats les meilleurs, légèrement supérieurs à ceux obtenus par l'ADL. Nous avons conclu que, en considérant la simplicité de l'analyse discriminante linéaire, cette méthode était la plus appropriée pour la réalisation d'un automate fonctionnant en temps réel et capable de répondre aux contraintes de la certification des lots de semences.

Le contexte des applications de communication visuelle évolue vers l'introduction de fonctionnalités qui dépassent la simple compression d'images: accès universel, interactivité basée-contenu, intégration de contenus hybrides synthétiques-naturels. Une brève introduction au codage avancé d'images permet d'entrevoir l'évolution de la puissance de calcul et de la généricité requises pour l'implémentation de ces systèmes de "deuxième génération". Une synthèse sur l'évolution des circuits VLSI dédiés à l'analyse, la compression et le rendu d'images permet une réflexion sur les limitations architecturales des "processeurs multimédia". Cette thèse propose de combiner le parallélisme massif et l'asynchronisme à grain fin pour apporter de nouvelles perspectives de conception conjointe d'algorithmes et d'architectures VLSI numériques. Une introduction aux différentes notions d'asynchronisme, aux niveaux langage, algorithme, architecture, circuit VLSI, permet de mieux cerner leur sens et les potentiels qu'elles offrent. L'application d'un asynchronisme fonctionnel au filtrage morphologique d'images a abouti à la réalisation d'un réseau VLSI cellulaire asynchrone spécifique comprenant 800.000 transistors en technologie CMOS 0.5µ. La combinaison du parallélisme et de l'asynchronisme est finalement généralisée à travers la définition d'une architecture de coprocesseur programmable pour l'analyse-rendu d'images. L'évaluation de plusieurs primitives algorithmiques originales, basées sur un contrôle mixte SPMD-cellulaire-associatif-flot de données, illustre l'utilisation conjointe de l'asynchronisme à différents niveaux. Ce travail démontre que le relâchement des contraintes de synchronisation et de séquencement, de la spécification à la réalisation matérielle, favorise l'exploitation du parallélisme inhérent aux algorithmes et des potentiels des technologies VLSI.

Le contexte des applications de communication visuelle évolue vers l'introduction de fonctionnalités qui dépassent la simple compression d'images : accès universel, interactivité basée-contenu, intégration de contenus hybrides synthétiques-naturels. Une brève introduction au codage avance d'images permet d'entrevoir l'évolution de la puissance de calcul et de la généricité requises pour l'implémentation de ces systèmes de deuxième génération. Une synthèse sur l'évolution des circuits vlsi dédiés à l'analyse, la compression et le rendu d'images permet une réflexion sur les limitations architecturales des processeurs multimédia. Cette thèse propose de combiner le parallélisme massif et l'asynchronisme à grain fin pour apporter de nouvelles perspectives de conception conjointe d'algorithmes et d'architectures vlsi numériques. Une introduction aux différentes notions d'asynchronisme, aux niveaux langage, algorithme, architecture, circuit vlsi, permet de mieux cerner leur sens et les potentiels qu'elles offrent. L'application d'un asynchronisme fonctionnel au filtrage morphologique d'images a abouti à la réalisation d'un réseau vlsi cellulaire asynchrone spécifique comprenant 800. 000 transistors en technologie cmos 0. 5. La combinaison du parallélisme et de l'asynchronisme est finalement généralisée à travers la définition d'une architecture de coprocesseur programmable pour l'analyse-rendu d'images. L'évaluation de plusieurs primitives algorithmiques originales, basées sur un contrôle mixte spmd-cellulaire-associatif-flot de données, illustre l'utilisation conjointe de l'asynchronisme a différents niveaux. Ce travail démontre que le relâchement des contraintes de synchronisation et de séquencement, de la spécification a la réalisation matérielle, favorise l'exploitation du parallélisme inhérent aux algorithmes et des potentiels des technologies vlsi.

En 2022, le législateur a adopté un cadre autorisant le recours à des drones aériens équipés de caméras par les forces de l’ordre et les services de secours. Ces caméras aéroportées sont venues s’ajouter à l’arsenal des systèmes de vidéoprotection et s’inscrire dans le débat de la surveillance de l’espace public. De fait, les qualités mobiles et aériennes des drones aériens de sécurité publique engendrent en contrepartie une amplification des restrictions portées notamment au droit au respect de la vie privée. En outre, le traitement de données qu’ils opèrent constitue une ingérence dans le droit à la protection des données à caractère personnel. Aujourd’hui, leur possible association à des algorithmes d’analyse d’images à des fins d’aide à la prise de décisions des forces de l’ordre fait apparaître de nouveaux enjeux à l’heure où les logiciels d’Intelligence artificielle ne bénéficient pas encore d’un cadre juridique adapté. Or, cette technologie n’étant pas infaillible, les décisions prises sur le fondement des résultats de l’algorithme pourraient conduire à des arrestations voire à des détentions arbitraires. Dès lors, cette thèse entend étudier les évolutions du rapport entre la sûreté et la sécurité dans lequel s’insèrent les drones aériens « augmentés » de sécurité publique. L’étude analyse l’incidence du recours à cette technologie sur les droits et libertés, avant d’aborder le renforcement possible de leurs garanties à l’ère des technologies de surveillance « augmentées » de sécurité publique
In 2022, the legislature adopted a framework authorising the use of aerial drones equipped with cameras by law enforcement agencies and emergency services. These airborne cameras have been added to the arsenal of video-protection systems and become part of the debate on surveillance of public spaces. In fact, the mobile and aerial qualities of public safety drones increase the restrictions to the right to privacy. In addition, the data processing they perform constitutes an interference with the right to protection of personal data. Today, their possible association with video analytics to help law enforcement agencies make decisions is raising new issues at a time when artificial intelligence software does not yet benefit from an appropriate legal framework. As this technology is not infallible, decisions taken on the basis of the algorithm's results could lead to arrests or even arbitrary detention. The aim of this thesis is therefore to examine the changing relationship between personal security and public safety in the context of 'augmented' aerial drones for public safety. The study analyses the impact of the use of this technology on rights and freedoms, before looking at the possible strengthening of their guarantees in the era of 'augmented' public safety surveillance technologies

Une carte électronique a été réalisée à l'Institut de chimie et physique industrielles de Lyon utilisant quatre processeurs à architecture à flot de données et programmable liant ainsi puissance et souplesse d'utilisation. Pour valider cette architecture pour le traitement et l'analyse d'image, l'approche a été double : - mise en oeuvre d'algorithme à la fois coûteux et originaux scientifiquement : algorithme de Danielson, suppression de flou, reconstruction 3D. - implantation sur site industriel avec prise en compte des contraintes de temps et intégration dans une chaine complète de contrôle