Vers une réutilisabilité totale des algorithmes de traitement d'images

Cet article présente l'évolution des techniques de programmation d'algorithmes de traitement d'images et discute des limites de la réutilisabilité de ces algorithmes. En particulier, nous montrons qu'en C++ un algorithme peut s'écrire sous une forme générale, indépendante aussi bien du type des données que du type des structures de données sur lesquelles il peut s'appliquer. Une réutilisabilité totale des algorithmes peut donc être obtenue ; mieux, leur écriture est plus naturelle et elle n'introduit pas de surcoût significatif en temps d'exécution

Composants logiciels et algorithmes de minimisation exacte d'énergies dédiées au traitement des images

Cette thèse traite principalement de l'optimisation exacte et rapide d'énergies utilisées pour résoudre des problèmes de traitement des images ou de vision par ordinateur. En fonction du type d'énergies considérées, différentes approches sont retenues. Le calcul de coupures minimales, vu comme technique d'optimisation, est la souche commune aux méthodes d'optimisation proposées dans ce manuscrit. Nous présentons tout d'abord un algorithme de minimisation exacte de la variation totale avec une attache aux données modélisée par unefonction convexe. L'idée de notre approche consiste à reformuler cette énergie avec des champs de Markov binaires associés à chaque ensemble de niveaux d'une image. Nous généralisons ensuite cette approche aux cas des énergies dites "nivellées". Une seconde généralisation, différente de la précédente, considère le cas où les termes de régularisation sont convexes. Nous présentons ensuite un algorithme original et rapide pour le cas des modèles dont les attaches aux données et les termes de régularisation sont des fonctions convexes. Le cas particulier de la variation totale avec une attache aux données de type L^1 est étudié en détail. Nous montrons en particulier que sa minimisation conduit à un filtre invariant par changement de contraste. Cette invariance est une propriété fondamentale des filtres morphologiques. Ce modèle est alors utilisé pour définir un filtre morphologique vectoriel auto-dual.Résumé anglais :This thesis mainly concerns itself with fast and exact optimization of energies used in many image processing and computer vision problems. Several approaches are considered for different classes of energies. Minimum cuts are the common part of the optimization methods proposed in this thesis. First, we present an algorithm which computes a global minimizer for the Total Variation minimization problem with convex data fidelity terms. Our approach consists in reformulating this energy as binary Markov random fields associated with each level sets of an image. Then we generalize this approach to the case of "levelable" energies. A second generalization, different from the first one, deals with the case where priors are convex functions. Then, we present an efficient minimization algorithm for energies where both data fidelities and priors are convex functions. The special case of the Total Variation minimization with L^1 data fidelity is studied in detail. We show that its minimization yields a filter which is invariant with respect to any change of contrast. This invariance is the main property of morphological filters. This model is used to propose a morphological and auto-dual filter.PARIS-Télécom ParisTech (751132302) / SudocSudocFranceF

Les lectures de l'"Apocalypse" dans la littérature française de la Renaissance

AMIENS-BU Lettres (800212104) / SudocSudocFranceF

Design Patterns for Generic Programming in C++

Generic programming is a paradigm whose wide adoption by the C community is quite recent. In this scheme most classes and procedures are parameterized, leading to the construction of general and efficient software components. In this paper, we show how some design patterns from Gamma et al. can be adapted to this paradigm. Although these patterns rely highly on dynamic binding, we show that, by intensive use of parametric polymorphism, the method calls in these patterns can be resolved at compile-time. In intensive computations, the generic patterns bring a significant speed-up compared to their classical peers

Parallel Computation of Component Trees on Distributed Memory Machines

Component trees are region-based representations that encode the inclusion relationship of the threshold sets of an image. These representations are one of the most promising strategies for the analysis and the interpretation of spatial information of complex scenes as they allow the simple and efficient implementation of connected filters. This work proposes a new efficient hybrid algorithm for the parallel computation of two particular component trees—the max- and min-tree—in shared and distributed memory environments. For the node-local computation a modified version of the flooding-based algorithm of Salembier is employed. A novel tuple-based merging scheme allows to merge the acquired partial images into a globally correct view. Using the proposed approach a speed-up of up to 44.88 using 128 processing cores on eight-bit gray-scale images could be achieved. This is more than a five-fold increase over the state-of-the-art shared-memory algorithm, while also requiring only one-thirty-second of the memory

Algorithme de calcul de l'arbre des composantes avec applications à la reconnaissance des formes en imagerie satellitaire

Cet article présente un nouvel algorithme de calcul de l'arbre des composantes d'une image. Vis-à-vis de l'état de l'art, cet algorithme ne fait pas un usage excessif de la mémoire et travaille efficacement sur les images dont les valeurs ont une forte quantification et sur les images à valeurs à virgule flottante. Nous décrivons également une application de cet algorithme à l'identification d'objets pertinents dans des images d'astronomie