Discriminateur de maxima à circuit simulant la fonction diode idéale

On décrit un appareillage « traduisant » les maxima d'un signal électrique par des impulsions dont l'amplitude et la position dans le temps correspondent à celles des maxima. Le principe de cette discrimination de maxima repose sur les propriétés des circuits à diodes et capacités. L'emploi des circuits à diodes réelles manquant de précision pour cette fonction, nous proposons un montage simulant les propriétés d'une diode idéale dont les qualités peuvent être ajustées selon la précision et la réponse désirées. On expose enfin les résultats obtenus

Classification de textures naturelles. Evaluation des paramètres optimaux par analyse en composantes principales

Dans cette communication nous nous intéressons aux propriétés de texture associées à des images naturelles, plus spécialement à des échantillons de cuir dont nous voulons caractériser l'aspect. Ce type d'image doit être considéré comme la réalisation d'un processus aléatoire bidimensionnel et on sait que les propriétés de texture peuvent être exprimées à partir d'une statistique de 2e ordre. On sait également qu'il est possible de ne considérer qu'une statistique du 1er ordre à la condition que l'image ait été préalablement décorrélée. Diverses méthodes ont été suggérées pour cette opération, celles reposant sur le calcul du bilaplacien ou du gradient nous intéressent particulièrement dans la mesure où elles peuvent être réalisées en temps réel. Afin de déterminer le meilleur opérateur de décorrélation, et les paramètres statistiques les plus informants, nous avons procédé à une Analyse en Composantes Principales de la distribution du vecteur de caractéristiques formé des quatre premiers moments associé à l'histogramme de niveaux de gris de l'image décorrélée par l'opérateur Laplacien et par l'opérateur de gradient de Sobel. Nous présentons quelques résultats obtenus à partir d'un problème "académique" et un problème réaliste

Systeme de vision stereoscopique en temps reel d'extraction de segments

Nous proposons un ensemble de vision stéréoscopique embarqué, destiné à la navigation d'un robot mobile. Ce système, basé sur l'extraction de segments, doit être robuste même en environnement perturbé, rapide conformément à la vitesse de déplacement du robot et de faible volume. Toutes ces contraintes, liées à la robotique mobile ne peuvent être respectées que par le développement d'algorithmes et d'architectures spécifiques et parfaitement adaptées aux traitements mis en oeuvre. Nous présentons une réalisation et les résultats obtenus d'une étude faite dans le cadre EUREKA EU110 (MITHRA) de robot mobile

Processeur adaptatif de traitement d'image basé sur un modèle de réseau nerveux

Ce processeur est destiné au prétraitement de caractères alphanumériques non standards en vue de leur reconnaissance. Il s'applique à des images binaires sur-échantillonnées afin de conserver de manière sûre tous les détails graphiques riches en information. La réduction d'information au minimum utile à la reconnaissance fait appel à un algorithme tiré des propriétés des réseaux nerveux à inhibitions latérales récurrentes : sous certaines conditions, ce type de réseau se comporte comme un échantillonneur spatial adaptatif et optimal. La maille d'échantillonnage n'est pas rigide, elle s'adapte automatiquement aux dimensions spatiales de la forme d'entrée et se cadre sur les discontinuités de celle-ci. Le processeur câblé simule un réseau de 4096 neurones à 400 000 interconnexions et traite une image de 4096 pels en quelques millisecondes

Algorithme d'approximation polygonale dédié à la robotique mobile

En robotique mobile, les systèmes de vision embarqués sont sujets à de sévères contraintes de fonctionnement (traitement en temps réel, volume, consommation...). Pour la modélisation 3D de l'environnement, les systèmes de vision doivent utiliser des indices visuels permettant un codage compact, précis et robuste de la scène observée. En réponse à ce type de problème, nous proposons une méthode d'approximation polygonale permettant d'optimiser la description des contours d'objet

A new algorithm for image processing based on the properties of neural nets

Starting from the properties of a neural network with backward lateral inhibitions, we define a new algorithm suitable for non-linear image processing. From a convenient choice of the network parameters we obtain, after an initial smoothing effect, either a sharpening effect, or a spatial sampling adapted to the singularities of the input pattern.En partant des propriétés d'une structure de réseau nerveux à inhibitions latérales récurrentes, on définit un nouvel algorithme de traitement non linéaire d'images. Par le choix convenable des paramètres du réseau, on obtient, après un premier effet de lissage, soit une amélioration de contraste, soit un échantillonnage spatial s'adaptant aux singularités de la forme traitée