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41	Modélisation géométrique de scènes urbaines par imagerie satellitaire / Geometric modeling of urban scenes from satellite imagery Duan, Liuyun 21 April 2017 (has links) La modélisation automatique de villes à partir d’images satellites est l'un des principaux défis en lien avec la reconstruction urbaine. Son objectif est de représenter des villes en 3D de manière suffisamment compacte et précise. Elle trouve son application dans divers domaines, qui vont de la planification urbaine aux télécommunications, en passant par la gestion des catastrophes. L'imagerie satellite offre plusieurs avantages sur l'imagerie aérienne classique, tels qu'un faible coût d'acquisition, une couverture mondiale et une bonne fréquence de passage au-dessus des sites visités. Elle impose toutefois un certain nombre de contraintes techniques. Les méthodes existantes ne permettent que la synthèse de DSM (Digital Surface Models), dont la précision est parfois inégale. Cette dissertation décrit une méthode entièrement automatique pour la production de modèles 3D compacts, précis et répondant à une sémantique particulière, à partir de deux images satellites en stéréo. Cette méthode repose sur deux grands concepts. D'une part, la description géométrique des objets et leur assimilation à des catégories génériques sont effectuées simultanément, conférant ainsi une certaine robustesse face aux occlusions partielles ainsi qu'à la faible qualité des images. D'autre part, la méthode opère à une échelle géométrique très basse, ce qui permet la préservation de la forme des objets, avec finalement, une plus grande efficacité et un meilleur passage à l'échelle. Pour générer des régions élémentaires, un algorithme de partitionnement de l'image en polygones convexes est présenté. / Automatic city modeling from satellite imagery is one of the biggest challenges in urban reconstruction. The ultimate goal is to produce compact and accurate 3D city models that benefit many application fields such as urban planning, telecommunications and disaster management. Compared with aerial acquisition, satellite imagery provides appealing advantages such as low acquisition cost, worldwide coverage and high collection frequency. However, satellite context also imposes a set of technical constraints as a lower pixel resolution and a wider that challenge 3D city reconstruction. In this PhD thesis, we present a set of methodological tools for generating compact, semantically-aware and geometrically accurate 3D city models from stereo pairs of satellite images. The proposed pipeline relies on two key ingredients. First, geometry and semantics are retrieved simultaneously providing robust handling of occlusion areas and low image quality. Second, it operates at the scale of geometric atomic regions which allows the shape of urban objects to be well preserved, with a gain in scalability and efficiency. Images are first decomposed into convex polygons that capture geometric details via Voronoi diagram. Semantic classes, elevations, and 3D geometric shapes are then retrieved in a joint classification and reconstruction process operating on polygons. Experimental results on various cities around the world show the robustness, scalability and efficiency of the proposed approach. Reconstruction 3D Modélisation de villes Imagerie satellite Scène urbaine Stéréoscopie Partitionnement d'images Classification sémantique Minimisation d'énergie Optimisation de contours Vision par ordinateur Géométrie computationnelle 3D reconstruction City modeling Satellite imagery Urban scene Stereovision Image partitioning Semantic classification Contour optimization Energy minimization Computer vision Computational geometry
42	Phase Unwrapping MRI Flow Measurements / Fasutvikning av MRT-flödesmätningar Liljeblad, Mio January 2023 (has links) Magnetic resonance images (MRI) are acquired by sampling the current of induced electromotiveforce (EMF). EMF is induced due to flux of the net magnetic field from coherent nuclear spins with intrinsic magnetic dipole moments. The spins are excited by (non-ionizing) radio frequency electromagnetic radiation in conjunction with stationary and gradient magnetic fields. These images reveal detailed internal morphological structures as well as enable functional assessment of the body that can help diagnose a wide range of medical conditions. The aim of this project was to unwrap phase contrast cine magnetic resonance images, targeting the great vessels. The maximum encoded velocity (venc) is limited to the angular phase range [-π, π] radians. This may result in aliasing if the venc is set too low by the MRI personnel. Aliased images yield inaccurate cardiac stroke volume measurements and therefore require acquisition retakes. The retakes might be avoided if the images could be unwrapped in post-processing instead. Using computer vision, the angular phase of flow measurements as well as the angular phase of retrospectively wrapped image sets were unwrapped. The performances of three algorithms were assessed, Laplacian algorithm, sequential tree-reweighted message passing and iterative graph cuts. The associated energy formulation was also evaluated. Iterative graph cuts was shown to be the most robust with respect to the number of wraps and the energies correlated with the errors. This thesis shows that there is potential to reduce the number of acquisition retakes, although the MRI personnel still need to verify that the unwrapping performances are satisfactory. Given the promising results of iterative graph cuts, next it would be valuable to investigate the performance of a globally optimal surface estimation algorithm. phase unwrapping computer vision cine MRI NMR flow measurements velocity encoding venc energy minimization magnetic resonance cardiac MRI sinotubuar junction pulmonary artery ascending/descending aorta laplacian algorithm iterative graph cuts IGC TRW-S velocity to noise ratio VNR retrospective wrapping energy formulation Signal Processing Signalbehandling Medical Image Processing Medicinsk bildbehandling Software Engineering Programvaruteknik Subatomic Physics Subatomär fysik
43	Energy-aware scheduling : complexity and algorithms / Ordonnancement sous contrainte d'énergie : complexité et algorithmes Renaud-Goud, Paul 05 July 2012 (has links) Dans cette thèse, nous nous sommes intéressés à des problèmes d'ordonnancement sous contrainte d'énergie, puisque la réduction de l'énergie est devenue une nécessité, tant sur le plan économique qu'écologique. Dans le premier chapitre, nous exhibons des bornes strictes sur l'énergie d'un algorithme classique qui minimise le temps d'exécution de tâches indépendantes. Dans le second chapitre, nous ordonnançons plusieurs applications chaînées de type « streaming », et nous étudions des problèmes contraignant l'énergie, la période et la latence. Nous effectuons une étude de complexité exhaustive, et décrivons les performances de nouvelles heuristiques. Dans le troisième chapitre, nous étudions le problème de placement de répliques dans un réseau arborescent. Nous nous plaçons dans un cadre dynamique, et nous bornons à minimiser l'énergie. Après une étude de complexité, nous confirmons la qualité de nos heuristiques grâce à un jeu complet de simulations. Dans le quatrième chapitre, nous revenons aux applications « streaming », mais sous forme de graphes série-parallèles, et nous tentons de les placer sur un processeur multi-cœur. La découverte d'un algorithme polynomial sur un problème simple nous permet la conception d'heuristiques sur le problème le plus général dont nous avons établi la NP-complétude. Dans le cinquième chapitre, nous étudions des bornes énergétiques de politiques de routage dans des processeurs multi-cœurs, en comparaison avec le routage classique XY, et développons de nouvheuristiques de routage. Dans le dernier chapitre, nous étudions expérimentalement le placement d'applications sous forme de DAG sur des machines réelles. / In this thesis we have tackled a few scheduling problems under energy constraint, since the energy issue is becoming crucial, for both economical and environmental reasons. In the first chapter, we exhibit tight bounds on the energy metric of a classical algorithm that minimizes the makespan of independent tasks. In the second chapter, we schedule several independent but concurrent pipelined applications and address problems combining multiple criteria, which are period, latency and energy. We perform an exhaustive complexity study and describe the performance of new heuristics. In the third chapter, we study the replica placement problem in a tree network. We try to minimize the energy consumption in a dynamic frame. After a complexity study, we confirm the quality of our heuristics through a complete set of simulations. In the fourth chapter, we come back to streaming applications, but in the form of series-parallel graphs, and try to map them onto a chip multiprocessor. The design of a polynomial algorithm on a simple problem allows us to derive heuristics on the most general problem, whose NP-completeness has been proven. In the fifth chapter, we study energy bounds of different routing policies in chip multiprocessors, compared to the classical XY routing, and develop new routing heuristics. In the last chapter, we compare the performance of different algorithms of the literature that tackle the problem of mapping DAG applications to minimize the energy consumption. Minimisation d'énergie Puissance Ordonnancement Complexité Heuristique Algorithmes optimaux Algorithme glouton Travaux indépendants Processeurs parallèles Placement Applications concurrentes Plate-forme hétérogène Partage de ressources Énergie Latence Période Placement de répliques Réseau arborescent Stratégies de mise à jour Algorithme de programmation dynamique Graphe série-parallèle Routage Multiprocesseur Manhattan Chemin unique Chemin multiples DAG Energy minimization Power Scheduling Complexity Makespan Heuristics Optimal algorithms Greedy algorithm Independent jobs Parallel processors Mapping Concurrent streaming applications Heterogeneous platforms Resource sharing Energy Latency Period Workflow Replica placement Tree networks Update strategies Dynamic programming algorithms Series-parallel graph Routing Chip multiprocesseur Manhattan Single path Multiple paths Slack reclamation DAG

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