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Méthodes algorithmiques de traitement d'images en holographie digitale

Monnom, Olivier 14 September 2006 (has links)
Le présent travail traite de problèmes particuliers en traitement de signal soulevés par l'holographie digitale. Le premier chapitre présente l'holographie et l'holographie digitale. Le deuxième chapitre aborde le problème des artéfacts apparaissant sur le bord des hologrammes lorsque ceux-ci sont propagés numériquement. Le troisième chapitre propose une méthode automatique pour éliminer la phase de fond d'un hologramme. Le quatrième chapitre montre comment améliorer la visibilité des hologrammes en supprimant les objets diffractants. Le cinquième chapitre expose un logiciel d'aide à l'analyse des hologrammes enregistrés dans le temps. On montre la capacité du logiciel à effectuer du tracking d'objets en trois dimensions à posteriori. Le sixième chapitre traite de la reconnaissance de forme dans les hologrammes, le problème de la reconnaissance de particules micrométriques est abordé. Des conclusions et perspectives terminent le travail.
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Modélisation, détection et classification d'objets urbains à partir d’images photographiques aériennes / Modeling, detection and classification of urban objects from aerial images

Pasquet, Jérôme 03 November 2016 (has links)
Cette thèse aborde des problèmes liés à la localisation et reconnaissance d'objets urbains dans des images aériennes de très haute définition. Les objets urbains se caractérisent par une représentation très variable en terme de forme, texture et couleur. De plus, ils sont présents de multiples fois sur les images à analyser et peuvent être collés les uns aux autres. Pour effectuer la localisation et reconnaissance automatiquement des différents objets nous proposons d'utiliser des approches d'apprentissage supervisé. De part leurs caractéristiques, les objets urbains sont difficilement détectables et les approches classiques de détections n'offrent pas de performances satisfaisantes. Nous avons proposé l'utilisation d'un réseau de séparateurs à vaste marge (SVM) afin de mieux fusionner les informations issues des différentes résolutions et donc d'améliorer la représentativité de l'objet urbain. L'utilisation de réseau de SVM permet d'améliorer les performances mais à un coût calculatoire important. Nous avons alors proposé d'utiliser un chemin d'activation permettant de réduire la complexité sans perdre en efficacité. Ce chemin va activer le réseau de manière séquentielle et stoppera l'exploration lorsque la probabilité de détection d'un objet est importante. Dans le cas d'une localisation basée sur l'extraction de caractéristiques puis la classification, la réduction calculatoire est d'un facteur cinq. Par la suite, nous avons montré que nous pouvons combiner le réseau de SVM avec les cartes de caractéristiques issues de réseaux de neurones convolutifs. Cette architecture combinée avec le chemin d'activation permet une réduction théorique du coût d'activation pouvant aller jusqu'à 97% avec un gain de performances d'environ 8% sur les données utilisées. Les méthodes développées ont pour objectif d'être intégrées dans un logiciel de la société Berger-Levrault afin de faciliter et d'améliorer la gestion de cadastre dans les collectivités locales. / This thesis deals with the problems of automatic localization and recognition of urban objects in high-definition aerial images. Urban object detection is a challenging problem because they vary in appearance, color and size. Moreover, there are many urban objects which can be very close to each other in an image. The localization and the automatic recognition of different urban objects, considering these characteristics, are very difficult to detect and classical image processing algorithms do not lead to good performances. We propose then to use the supervised learning approach. In a first time, we have built a Support Vector Machine (SVM) network to merge different resolutions in an efficient way. However, this method highly increases the computational cost. We then proposed to use an “activation path” which reduces the complexity without any loss of efficiency. This path activates sequentially the network and stops the exploration when an urban object has a high probability of detection. In the case of localizations based on a feature extraction step followed by a classification step, this may reduce by a factor 5 the computational cost. Thereafter, we show that we can combine an SVM network with feature maps which have been extracted by a Convolutional Neural Network. Such an architecture associated with the activation path increased the performance by 8% on our database while giving a theoretical reduction of the computational costs up to 97%. We implemented all these new methods in order to be integrated in the software framework of Berger-Levrault company, to improve land registry for local communities.
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Méthodologies et outils de portage d’algorithmes de traitement d’images sur cibles hardware mixte / Methodologies and tools for embedding image processing algorithms on heterogeneous architectures

Saussard, Romain 03 July 2017 (has links)
Les constructeurs automobiles proposent de plus en plus des systèmes d'aide à la conduite, en anglais Advanced Driver Assistance Systems (ADAS), utilisant des caméras et des algorithmes de traitement d'images. Pour embarquer des applications ADAS, les fondeurs proposent des architectures embarquées hétérogènes. Ces Systems-on-Chip (SoCs) intègrent sur la même puce plusieurs processeurs de différentes natures. Cependant, avec leur complexité croissante, il devient de plus en plus difficile pour un industriel automobile de choisir un SoC qui puisse exécuter une application ADAS donnée avec le respect des contraintes temps-réel. De plus le caractère hétérogène amène une nouvelle problématique : la répartition des charges de calcul entre les différents processeurs du même SoC.Pour répondre à cette problématique, nous avons défini au cours de cette thèse une méthodologie globale de l’analyse de l'embarquabilité d'algorithmes de traitement d'images pour une exécution temps-réel. Cette méthodologie permet d'estimer l'embarquabilité d'un algorithme de traitement d'images sur plusieurs SoCs hétérogènes en explorant automatiquement les différentes répartitions de charge de calcul possibles. Elle est basée sur trois contributions majeures : la modélisation d'un algorithme et ses contraintes temps-réel, la caractérisation d'un SoC hétérogène et une méthode de prédiction de performances multi-architecture. / Car manufacturers increasingly provide Advanced Driver Assistance Systems (ADAS) based on cameras and image processing algorithms. To embed ADAS applications, semiconductor companies propose heterogeneous architectures. These Systems-on-Chip (SoCs) are composed of several processors with different capabilities on the same chip. However, with the increasing complexity of such systems, it becomes more and more difficult for an automotive actor to chose a SoC which can execute a given ADAS application while meeting real-time constraints. In addition, embedding algorithms on this type of hardware is not trivial: one needs to determine how to spread the computational load between the different processors, in others words the mapping of the computational load.In response to this issue, we defined during this thesis a global methodology to study the embeddability of image processing algorithms for real-time execution. This methodology predicts the embeddability of a given image processing algorithm on several heterogeneous SoCs by automatically exploring the possible mapping. It is based on three major contributions: the modeling of an algorithm and its real-time constraints, the characterization of a heterogeneous SoC, and a performance prediction approach which can address different types of architectures.
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Méthodes algorithmiques de traitement d'images en holographie digitale

Monnom, Olivier 14 September 2006 (has links)
Le présent travail traite de problèmes particuliers en traitement de signal soulevés par l'holographie digitale. Le premier chapitre présente l'holographie et l'holographie digitale. Le deuxième chapitre aborde le problème des artéfacts apparaissant sur le bord des hologrammes lorsque ceux-ci sont propagés numériquement. Le troisième chapitre propose une méthode automatique pour éliminer la phase de fond d'un hologramme. Le quatrième chapitre montre comment améliorer la visibilité des hologrammes en supprimant les objets diffractants. Le cinquième chapitre expose un logiciel d'aide à l'analyse des hologrammes enregistrés dans le temps. On montre la capacité du logiciel à effectuer du tracking d'objets en trois dimensions à posteriori. Le sixième chapitre traite de la reconnaissance de forme dans les hologrammes, le problème de la reconnaissance de particules micrométriques est abordé. Des conclusions et perspectives terminent le travail. / Doctorat en sciences appliquées / info:eu-repo/semantics/nonPublished

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