Compensation de mouvement par réseaux neuronaux cellulaires. Application en imagerie médicale

Abstract

Ce travail concerne l\u27estimation et la compensation de mouvement à partir de séquences d\u27images. L\u27originalité de cette thèse consiste dans les solutions proposées pour l\u27implantation rapide de l\u27interpolation et de la compensation du mouvement sur un support physique existant de réseaux neuronaux cellulaires (RNC). Pour améliorer la précision des méthodes classiques d\u27estimation du mouvement, on a développé des approches avec prise en compte des discontinuités. Les algorithmes déterministes de minimisation de l\u27énergie par Maximum a Posteriori implantés sont l\u27ICM et le recuit en champ moyen. La compensation du mouvement implantée sur le RNC s\u27appuie sur le champ de mouvement estimé précédent. Ceci est facilité par la similitude entre le voisinage au sens de Markov et la structure physique des RNC. Les performances des algorithmes proposés, ont été testées sur des images médicales échographiques et tomographiques X. Les gains en temps obtenus sont de plusieurs ordres de grandeur (jusqu\u27à 103) et constituent une alternative extrêmement intéressante aux solutions conventionnelles