GRETSI, Groupe d’Etudes du Traitement du Signal et des Images
Abstract
La segmentation d'images en temps réel pose encore à l'heure actuelle des problèmes d'implantations et de performances. Les méthodes utilisant une modélisation du système visuel biologique présentent de bonnes performances mais restent pénalisantes en termes de calculs sur machines séquentielles. Dans cet article, on propose un algorithme utilisant une architecture visuelle biologique pour réaliser une détection de contours. Notre travail a consisté à évaluer, en vue d'une implantation DSP, chaque opérateur en terme de coût de calculs, mémoires et communications. Leur répartition est étudiée pour un environnement multiprocesseurs. La solution matérielle proposée répond aux besoins temps réel nécessaires aux applications embarquées où l'on recherche un opérateur homogène, performant et sans réglage de paramètres de vision s'accommodant aux différentes caractéristiques des images naturelles
