An improvement of Canny-Deriche filter for ramp edge detection

We present in this paper a generalization of the Canny-Deriche filter for ramp edge detection. The optimisation criteria are those used by Canny (Signal ta noise ratio, Localization and multiple response) . The recursive implementation of the filter gives a stable third order filter and its performances show an increasing of the signal to noise ratio about 20% in the case of blurred and noisy images in comparison with the Deriche filter.Nous présentons dans cet article une généralisation du filtre de Canny-Deriche pour des contours d'images non idéaux. Les critères d'optimisation pour le calcul du filtre sont ceux développés par Cunny (rapport signal sur bruit, localisation et réponse multiple), mais appliqués à un modèle de contour de type exponentiel. Le filtre obtenu est de type récursif d'ordre 3, ss performances illustrent une amélioration de 20% par rapport au filtre de Deriche en ce qui concerne le rapport signal sur bruit d'uns le cas d'images floues et bruitée

Contrôle qualité de radiogrammes de soudure par traitement d'images

Cet article porte sur la conception d'un système automatique d'analyse de radiogrammes de soudure. Le but de l'étude est d'extraire des défauts de type cavités qui se présentent sur les images originales, présentant de très fortes inhomogénéités, par des taches sombres. Plusieurs méthodes de rehaussement ont été étudiées. La segmentation se fait finalement grâce à des techniques de morphologie mathématique. Les temps de calculs étant prohibitifs, les algorithmes ont été implantés sur une architecture parallèle

Real time faces localisation and recognition with a RBF neural network: Algorithm and architecture

This paper describes a real time vision system, allowing to localize faces in video sequences and to recognize their identity. These processes are based on combining techniques of image processing and neural network approach. The robustness of this system has been evaluated quantitatively on 8 video sequences. We have tested our model using the ORL database in order to compare performances with other systems. The system has also been implanted on electronic architectures based on dedicated chip ZISC and FPGA. We analyse the algorithm complexity and we present results of hardware implementations in terms of used resources and processing speed.Cet article décrit un système de vision temps réel permettant de localiser des visages dans des séquences vidéo ainsi que de reconnaître leur identité. Ces processus sont effectués en combinant des techniques de traitements d'images et des méthodes de réseaux de neurones. La robustesse du système a été évaluée quantitativement sur un corpus de 8 séquences vidéo. Dans le but de comparer les performances avec les autres méthodes existantes, nous avons également testé notre modèle en utilisant la banque de visages standard ORL. Le système a aussi été implanté sur deux architectures électroniques à base de composants spécialisés ZISC et de FPGA. Nous analysons la complexité de l'algorithme et nous présentons les résultats des implantations architecturales en termes de ressources matérielles et de vitesse de traitement

Asic implementation of the optimized Canny-Deriche edge detector

We present in this paper the design and the implementation of the optimized Canny-Deriche edge detector. After a brief reminder of the filter's equations, we expose different techniques to speed up the sampling rate of the IIR filter . In particular, to improve throughput rate of the IIR filter, we present a look-ahead with a decomposition technique . This method leads us to design a first chip, which performs over 20 Mhz sampling rate with a silicon area of 60 mm2 . Using a local register retiming method, we have designed a second circuit, which is able to process a pixel in 33 MHz with a silicon area of 30 mm 2 . These two approaches are compared . This work leads us to an ASIC designed in a CMOS 1 p,m technology and succesfully tested .Nous présentons dans cet article l'implantation d'un processeur dédié intégrant le détecteur de contours de Canny-Deriche optimisé. Après un bref rappel des équations du filtre, nous exposons différentes techniques d'accélération des filtres récursifs et notamment une technique d'accélération de calcul par anticipation. Cette méthode nous a amené à la conception d'un premier circuit dont la fréquence de fonctionnement est de l'ordre de 20 Mhz pour une surface de silicium de 60 mm2. En utilisant une méthode de redistribution locale des registres, nous avons réalisé un second circuit, capable de traiter un pixel à une fréquence de 33 MHz pour une surface en silicium inférieure à 30 mm2. Les deux approches sont alors comparées. Cette étude a conduit à la fabrication d'un processeur dédié réalisé en technologie CMOS 1μm, et testé avec succès

Development of a fast panoramic face mosaicing and recognition system

In this article, we present some development results of a system that performs mosaicing of panoramic faces. Our objective is to study the feasibility of panoramic face construction in real-time. This led us to conceive of a very simple acquisition system composed of 5 standard cameras and 5 face views taken simultaneously at different angles. Then, we chose an easily hardware-achievable algorithm: successive linear transformation, in order to compose a panoramic face of 150° from these 5 views. The method has been tested on hundreds of faces. In order to validate our system of panoramic face mosaicing, we also conducted a preliminary study on panoramic faces recognition, based on the «eigenfaces» method. Experimental results obtained show the feasibility and viability of our system. This allows us to envisage later a hardware implantation. We also are considering applying our system to other applications such as human expression categorization using movement estimation and fast 3D face reconstruction.Dans cet article, nous présentons quelques résultats sur le développement d’un système de mosaïquage de visages panoramiques. Notre objectif est d’étudier la faisabilité de construction de visages panoramiques en temps réel. Ceci nous a conduit tout d’abord à concevoir un système d’acquisition très simple, composé de 5 caméras standards qui réalise la prise de 5 vues simultanément sous différents angles. Puis, nous avons choisi un algorithme facilement implantable sur des systèmes embarqués. Cet algorithme est basé sur des transformations linéaires successives, pour composer un visage panoramique de 150 ° à partir de ces 5 vues. La méthode a été testée sur une centaine de visages. Nous avons aussi effectué une étude préliminaire sur la reconnaissance de visages panoramiques dans le but de valider notre système de mosaïquage de visages. La reconnaissance est basée sur le modèle de « visages propres ». Les résultats expérimentaux ont montré la faisabilité et la viabilité du système proposé permettant d’envisager une future implantation matérielle. Nous pensons aussi utiliser notre système de mosaïquage dans d’autres applications comme la reconstruction rapide de visages 3D et la catégorisation des expressions basée sur le mouvement

Application de la reconfiguration dynamique des FPGAs : Décodeur arithmétique de JPEG2000

- Cet article a pour sujet l'implantation d'une partie de l'algorithme du standard JPEG2000 (le décodeur arithmétique) dans un FPGA avec l'utilisation de la reconfiguration dynamique. L'implantation sera faite sur l'architecture ARDOISE

Real-time flaw detection on complex part: study of svm, boosting and hyperrectangle based method

We present in this paper our works on the classification of industrial parts based on «Support Vector Machine» method. We present the practical frame in which are made the operations, flaws types to detect as well as feature extraction techniques. Then we introduce the three classification techniques we implemented. We explain our learning method and how we obtain optimum classifier parameters. We compare the results obtained using feature space based on a priori knowledge and on space extracted from sequential selection algorithm.Nous présentons dans cet article une application complète des « Support Vector Machine » au contrôle qualité par vision artificielle de pièces à géométrie complexe. Nous précisons le cadre pratique dans lequel s'effectuent les opérations, la nature des défauts à détecter ainsi que les techniques d'extraction des paramètres discriminants. Nous présentons ensuite les trois méthodes de classification utilisées. Nous définissons le protocole d'apprentissage, ainsi que la méthode de recherche des paramètres optimum du classifieur. Nous comparons les résultats obtenus à partir d'un espace de description défini a priori ainsi que ceux issus d'une sélection de paramètres via un algorithme séquentiel

Canny-Deriche optimized algorithm adequation on DSP's architecture using SynDEx environment

The edge detection is an important process of the image analysis . The parallel programming, easier with the SynDEx software, allows to speed up the implementation of these algorithms . This paper shows a few parallelization schemes of the Canny-Deriche optimised algorithm . These software descriptions are analysed and the speed up according to the number of processor is presented . These schemes are implemented on DSP TMS320C40 for a comparison between experimental and theoretical results .La détection de contour est un processus important de l'analyse d'image. La programmation parallèle, facilitée par l'outil SynDEx, permet d'accélérer l'implantation de ces algorithmes. L'article expose plusieurs schémas de parallèlisation de l'algorithme de Canny-Deriche optimisé. Ces descriptions logicielles sont analysées et l'accélération selon le nombre de processeurs est présentée. Ces schémas sont ensuite portés sur une carte à base de DSP TMS320c40 pour une comparaison des résultats expérimentaux et théoriques

Détection de défauts temps réel sur des objets à géométrie complexe : étude par SVM et hyperrectangles

Nous présentons dans cet article une application complète des « Support Vector Machine » au contrôle qualité par vision artificielle de pièces à géométrie complexe. Nous précisons le cadre pratique dans lequel s'effectuent les opérations, la nature des défauts à détecter ainsi que les techniques d'extraction des paramètres discriminants. Puis nous présentons les deux méthodes de classification utilisées. Nous définissons le protocole d'apprentissage, ainsi que la méthode de recherche des paramètres optimum du classifieur. Nous comparons les résultats obtenus sur différents espaces de description définis a priori ainsi que ceux issus d'une sélection de paramètres via un algorithme séquentiel

Multi-views Face Recognition System

Nous présentons des résultats de développement concernant un nouveau système de reconnaissance de visages multi vues. L'objectif est double, il s'agit d'augmenter les performances de reconnaissance et en même temps le niveau de sécurité informatique. Nous avons d'abord construit un système d'acquisition simple, bas coût et composé de 5 caméras standard. Il est capable de capter simultanément 5 vues d'un visage humain avec différents angles d'observation. Ensuite, une base de données de visages multi vues contenant 3600 images a été établie. Nous avons effectué des études préliminaires de la reconnaissance de visages sur cette base de données en utilisant deux méthodes d'analyse statistique : PCA et ICA. Les résultats expérimentaux montrent une augmentation de 5,5% des performances de reconnaissance avec notre système de multi vues