Le code à effacement Mojette : Applications dans les réseaux et dans le Cloud

Dans ce travail, je présente l'intérêt du code correcteur à effacement Mojette pour des architectures de stockage distribuées tolérantes aux pannes. De manière générale, l'approche par code permet de réduire d'un facteur 2 le volume de données stockées par rapport à l'approche standard par réplication qui consiste à copier la donnée en autant de fois que l'on suppose de pannes. De manière spécifique, le code à effacement Mojette présente les performances requises pour la lecture et l'écriture de données chaudes i.e très régulièrement sollicitées. Ces performances en entrées/sorties permettent par exemple l'exécution de machines virtuelles sur des données distribuées par le système de fichier RozoFS. En outre, j'effectue un rappel de mes contributions dans le domaine des réseaux auto-organisés de type P2P et ad hoc mobile en présentant respectivement les protocoles P2PWeb et MP-OLSR. L'ensemble de ce travail est le fruit de 5 encadrements doctoraux et de 3 projets collaboratifs majeurs

Noise behavior of Spline Mojette FBP reconstruction

International audienceThe goal of this paper is to characterize the noise properties of a spline Filtered BackProjection (denoted as FBP) reconstruction scheme. More specifically, the paper focuses on angular and radial sampling of projection data and on assumed local properties of the function to be reconstructed. This new method is visually and quantitatively compared to standard sampling used for FBP scheme. In the second section, we recall the sampling geometry adapted to the discrete geometry of the reconstructed image. Properties of the discrete zero order Spline Ramp filter for classic angles and discrete angles generated from Farey"s series reconstruction are used to generate their equivalent representations for first order Spline filters. Digital phantoms are used to assess the results and the correctness of the linearity and shift-invariantness assumption for the discrete reconstructions. The filter gain has been studied in the Mojette case since the number of projections can be very different from one angle to another. In the third section, we describe the Spline filter implementation and the continuous/discrete correspondence. In section 4, Poisson noise is added to noise-free onto the projections. The reconstructions between classic angle distribution and Mojette acquisition geometry are compared. Even if the number of bins per projections is fixed for classic FBP while it varies for the Mojette geometry (leading to very different noise behavior per bin) the results of both algorithms are very close. The discussion allows for a general comparison between classic FBP reconstruction and Mojette FBP. The very encouraging results obtained for the Mojette case conclude for the developments of future acquisition devices modeled with the Mojette geometry