Mathematical morphology for grey-tone functions, structuring elements 2D and 3D, processor in video real-time

This work is dedicated to two new mathematical morphology algorithms. The first take over the "top hat transformation" but discriminate the grey topes . The second is general and develop the volumic structuring elements, the third dimension is the grey tone . A large part of this study is also reserved to develop a programmable mathematical morphology processor in video real time, it includes : 8 binary cells, 2 operators treating images with 64 grey tones and look-up tables for calculs .On présente 2 nouveaux algorithmes de morphologie mathématique. Le premier reprend la «transformation par chapeau haut de forme» en discriminant les niveaux de gris, le second concerne les éléments structurants volumiques, la troisième dimension est représentée par l'intensité lumineus

SKiPPER : un environnement de programmation parallèle fondé sur les squelettes et dédié au traitement d'images

Les travaux présentés dans cet article s'inscrivent dans le cadre de la méthodologie "Adéquation Algoritme Architecture - (A3)". Ils concernent la conception et le développement de l'environnement de programmation paralléle SKiPPER, fondé sur les squellettes fonctionnels et permettant de faire du prototypage rapide d'applications parallèles de vision artificielle (VA) sur des architectures de type MIMD à mémoire distribuée

Evaluation of the SynDEx software for fast prototyping of image processing applications on a MIMD-DM architecture

The goal of this paper is to evaluate the SynDEx system-level CAD tool in order to estimate its usefulness for fast prototyping of image processing applications on a MIMD-DM architecture. This software can assist the programmer during the implementation of image processing applications in his constrained search for an efficient matching between algorithm and architecture . Two main conclusions were drawn from this work . First, the implementation of a connected component labeling algorithm on a multitransputer architecture allowed us to quantify the gap between the estimated performances predicted by SynDEx and the effective performances measured on the generated executives . This gap - initially pointed out in the v3 release - is largely reduced in the v4. As part of this work, the v4 executive has been ported to T800 and T9000 targets . Second, the strong impact of the process granularity both on the easiness of the specification and the efficiency of the implementation has been evidenced. From a pragmatic point of view, this second conclusion clearly shows the advantages of a tool such as SynDEx, allowing to quickly evaluate these criterions at many granularity levels . From a more prospective point of view, the formalisation of some recurrent graph transformation rules, appearing when searching an optimal granularity, led us to the concept of algorithmic skeletons.Cet article a pour objectif d'évaluer l'outil de distribution-ordonnancement statique SynDEx en vue d'estimer ses performances de prototypage rapide d'applications dans le domaine du traitement d'images à fortes contraintes temporelles sur une machine MIMD-MD. Les retombées de ce travail sont de plusieurs ordres. Premièrement, l'implantation d'un algorithme d'étiquetage en composantes connexes sur multi-transputer a permis de quantifier l'écart attendu entre prédictions de performances, calculées à partir du modèle d'exécutif de SynDEx, et mesures de performances, obtenues à partir des exécutifs générés par SynDEx, Cet écart - initialement observé avec la version v3 - est nettement réduit avec la version v4, dont l'exécutif a fait l'objet d'un portage sur Transputer dans le cadre de ce fravail. Deuxièmement, il a été mis en évidence le rôle crucial joué par la granularité de traitement tant au niveau de la facilité d'expression des algorithmes que de l'efficacité des implantations résultantes. Cet aspect confirme l'intérêt d'un outil permettant d'évaluer rapidement ces critères pour plusieurs niveaux de granularité. D'un point de vue plus prospectif, la formalisation de certaines opérations de transformation de graphe associées à cette recherche d'une granularité optimale nous a d'ailleurs conduits à la notion de squelettes de parallélisation

Road detection and vehicles tracking by vision for ACC

This article deals with a process designed first to extract the lane of vehicle by on-board monocular vision. This detection process is based upon a recursive updating of a statistical model of the lane obtained by a training phase. Once the lane has been located, a reconstruction algorithm computes the vehicle location on its lane and the 3D shape of the road. Thereafter, we are focus at the detection, location and tracking of front vehicles equipped with specific visual markers in order to achieve an accurate determination of the location and speed of these vehicles. Merging these various informations allows to point out the most dangerous obstacle. Each of these three processes is detailed significant examples are provide.Cet article présente, dans un premier temps, un procédé permettant de détecter la voie de circulation d'un véhicule par vision monoculaire embarquée. Ce processus de détection est basé sur une mise à jour récursive d'un modèle statistique de la voie obtenu par une phase d'apprentissage. Après avoir localisé la voie, un algorithme de reconstruction détermine la position du véhicule dans sa voie de circulation et le profil 3D de la route. Par la suite, nous nous intéressons à la détection, la localisation et surtout le suivi des véhicules situés à l'avant et équipés de marques visuelles afin de déterminer avec précision la position et la vitesse relative de ces véhicules. La combinaison de ces différentes informations permet de déterminer le véhicule le plus dangereux. La description détaillée de chacune des étapes de notre algorithme est suivie d'exemples significatifs

Amélioration de la précision et réduction des zones masquéees de capteurs à ultrasons grâce à l'utilistation de séquences complémentaires de Golay

Les systèmes sensoriels basés sur les capteurs à ultrasons présentent certaines contraintes qui ont tendance à réduire leur performance. Parmi les problèmes typiques, nous pouvons citer la faible précision des mesures et l'existence à l'avant des capteurs de zones masquées, zones où les réflecteurs ne peuvent pas être détectés si les capteurs sont utilisés comme émetteurs et récepteurs. Dans le but d'améliorer la précision des mesures réalisées par ces capteurs, les émissions sont le plus souvent codées par des séquences binaires. Les distances peuvent être alors déterminées en faisant appel à des techniques de corrélation. Dans ce cadre, ce travail présente les résultats obtenus lors de l'utilisation de séquences complémentaires de Golay, lesquelles permettent d'augmenter de manière significative la précision obtenue à partir d'un capteur à ultrasons isolé. Elles permettent également d'éliminer les zones masquées précédemment citées grâce à leurs caractéristiques d'autocorrélation. Ces deux fonctions seront très intéressantes dans l'optique d'une utilisation de capteurs à ultrasons dans le cadre d'associations sensorielles plus complexes.Sensorial systems based on ultrasonic transducers present some constraints, which reduce their performances. Typical problems are low precision in measurements, and the existence of a blind zone in front of transducers, where reflectors can not be detected if transducers are used as emitters and receivers. In order to improve the precision achieved by these transducers, binary sequences are often used to code the emission, so afterwards, distances can be determined using correlation techniques. The usage of Golay complementary sequences allows to increase remarkably the precision obtained by an isolated ultrasonic transducer. Also, it permits to eliminate the mentioned blind zone, thanks to their auto-correlation characteristics. These two features are very interesting in order to use ultrasonic transducers in more complex sensorial associations

Détermination DE la position d'un objet manufacture en temps réel vidéo par processeurs cables

THEME : T8, A2 Dans cet article est exposée l'implantation d'un algorithme de déterminati.on de la position d'un objet isolé par traitement d'image vidéo à l'aide de processeurs de traitement câblés. Ces processeurs évoluent en temps réel à la vitesse vidéo et permettent d'obtenir l'orientation et le pile/face de l'objet en 60 ms. Ce temps, qui comprend l'acquisition et la numérisation de l'image, le traitement et la transmission du résultat à un bras manipulateur, est ainsi pratiquement transparent pour toutes opérations industrielles de manutention. Les processeurs de traitement mis en place opèrent sur des images ayant une définition de 256 pels x 256 pels x 8 bits : PROCESSEUR "EXTRACTION DE CONTOUR" PROCESSEUR "BARYCENTRE DU CONTOUR" 20 ms PROCESSEUR "TRANSLATION D'IMAGE" 20 ms PROCESSEUR "COINCIDENCE LOGIQUE D'IMAGES" Le temps de calcul à partir des informations recueillies à l'aide de ces processeurs est de 16 ms. Le PRIVE (Processeur d'Images Vidéo d'Evaluation) conçu et réalisé au LERM est le système de traitement d'images utilisé pour développer cette application câblée

Fast Prototyping of Embedded Image Processing Application on Homogeneous System: A parallel Particle Filter Tracking Method on Homogeneous Network of Communicating Processors (HNPC)

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A Real Time Car Tracker

This paper details a vehicle detection and localization algorithm from a single perspective view. A video camera, embedded in a car, provides a grey scale image of a lead car. This lead vehicle is equipped with three visual marks to make easier low and high level processes. The algorithm is designed for real time implementation. It is conceived from a direct 3D localization method coupled with a tracking method based on a rigidity criteria of the trajectories of N points. The processes are implemented on a specialized hardware architecture to satisfy real time constraints. Keywords : computer vision, real time implementation, car tracking.

Segmentation spatio-temporelle sur la machine parallèle de vision transvision

Cet article traite de la parallélisation d'un algorithme de segmentation spatio-temporelle en régions basé sur une modélisation statistique markovienne. L'algorithme mis en oeuvre est un algorithme de relaxation globale associé à une procédure d'estimation des paramètres du modèle. Ce type de processus étant intégré dans des chaînes de traitement plus complexes à contraintes temporelles sévères, une parallélisation de cet algorithme est proposée sur une machine de vision à architecture hétérogène reposant sur deux modèles d'exécution pipe-line et MIMD

Processeur d'images video d'evaluation prive 2

Ce système permet l'évaluation matérielle et logicielle de problèmes de vision industrielle. Son architecture a été définie afin de réaliser deux types de traitement : - par logiciel - par processeurs câblés Ainsi, pour l'exécution d'un traitement sur l'image, l'utilisateur définit un logiciel. Celui-ci peut appeler des sous-programmes issus d'une bibliothèque générale ou spécialisée. Il peut aussi faire appel à un ensemble de processeurs de traitement câblés qui permettent d'accroître la rapidité du système. L'architecture du PRocesseur d'Images Vidéo d'Evaluation 2 (PRIVE 2) fait intervenir une structure de bus indépendants, conférant ainsi une grande souplesse d'emploi. Sa structure est de type modulaire. Chaque module : Acquisition, Restitution, Processeurs de traitement, Plan Mémoire Image possède un flot de données de sortie de 8, 16 ou 32 bits. Chaque module est connecté à une unité centrale (Motorola 68000) via le bus VME. Du fait de cette architecture, les processeurs peuvent accéder séquentiellement aux informations (temps réel vidéo) : flots de données issus du capteur et/ou de plans mémoire image à la cadence de 125 ns/pel. Le système est alors en configuration PIPE-LINE (système MISD). Les modules sont synchronisés par le flot de données. L'enchaînement des modules est programmable. Cette gestion est assurée sur chaque module par un interface intelligent relié à l'unité centrale. D'autre part, par l'utilisation du protocole VME, certains processeurs peuvent accéder aléatoirement aux informations mémorisées dans les plans mémoire image. Le système se trouve alors configuré en mode multi-processeurs