Bibliographie & annexes
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Auteur(s)
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Jean-Paul DUBUS : Ingénieur du Conservatoire national des arts et métiers - Docteur ès sciences - Professeur à l’université des sciences et technologies de Lille
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Lire l’articleINTRODUCTION
Aans le domaine de la productique, comme en mesure et interprétation ou en sécurité et en surveillance, on doit généralement résoudre des problèmes d’analyse statistiques, texturelles et spectrales des images comme techniques préliminaires à l’analyse de données qui conduit à la caractérisation, à la reconnaissance ou au codage de l’information contenue dans les images.
Dans le domaine de l’audiovisuel, on met en œuvre pratiquement les mêmes techniques de traitement d’image qu’en productique. Mais dans ce domaine il faut ajouter des techniques de restauration d’image, de rehaussement de contraste, et de compressions de données.
Dans un premier chapitre nous présentons l’analyse multirésolution des images qui tend à fournir des caractéristiques conjointes spatiales et spectrales. Nous décrivons une application empruntée à la reconnaissance des formes proposée dans le cadre de l’analyse d’une scène routière et une application en compression des images.
En terme de compression d’images, la valeur du taux de compression ne se détermine qu’en tenant compte de la qualité de l’image restituée. C’est la raison pour laquelle, dans un second chapitre, nous décrivons deux procédures de tests normalisés ayant fait l’objet, pour l’une de recommandations de l’UER (Union européenne de Radiodiffusion), pour l’autre d’une convention professionnelle en radiologie.
En conclusion nous citons quelques documents qui développent d’autres exemples d’application de l’analyse du contenu d’une image dont la liste pourrait être très importante.
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Analyse multirésolution3. Conclusion
Les méthodes d’analyse que nous venons de présenter peuvent être utilisées hors ligne pour caractériser le signal image. Dans ce cas, le traitement s’effectue sur une station de travail ou un micro-ordinateur. On utilise généralement une base d’outils constituée par un logiciel de traitement. Sans être exhaustif, on peut citer quelques logiciels parmi les plus connus tels que MATLAB© , MATHEMATICA© , VISILOG©...
Nous avons vu que les méthodes d’analyse participaient aussi, dans certains cas, à l’exécution en ligne des traitements utilisés dans les applications. Dans ce cas, l’exécution des tâches doit se faire en temps réel. On peut choisir deux filières de traitement temps réel : une filière câblée ou une filière programmée. La filière câblée met en jeu des circuits numériques réalisés par intégration monolytique ou à l’aide de composants du type FPGA (Field Programmable Gate Array). Mais, en général, les traitements nécessitent un nombre important de données et d’opérations à exécuter. Il est alors nécessaire de mettre en œuvre des architectures numériques programmées composées de processeurs de traitement de signal puissants et rapides. Aujourd’hui, un seul processeur ne suffit plus. On a recours à des architectures multiprocesseurs qui exécutent les calculs sous forme parallèle.
Les images peuvent provenir d’une caméra ou d’une banque d’images récupérées sur un réseau. Lorsqu’elles proviennent d’une caméra, le signal vidéo qu’elle fournit est échantillonné à l’aide d’un numériseur. Il existe un grand nombre de cartes d’acquisition d’images proposées par plusieurs constructeurs. Ces cartes d’acquisition possèdent des processeurs internes qui exécutent des prétraitements tels que des tables de conversion de niveau de gris pour augmenter la dynamique des valeurs des échantillons pris sur le signal vidéo d’entrée. Certaines possèdent une mémoire permettant de stocker les images acquises, d’autres stockent directement les images dans la mémoire vive du sytème de traitement, micro-ordinateur ou architecture multiprocesseur par accès direct mémoire.
Enfin, les applications de traitement d’images ne manquent pas, notamment en robotique ou en télésurveillance. Dans le domaine de la mesure, on peut citer, par exemple, quelques applications...
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Conclusion
BIBLIOGRAPHIE
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(1) - LIU (W. Y.), MAGNIN (I. E.), GIMENEZ (G.) - Un nouvel opérateur pour la détection de ruptures dans les signaux bruités - . Traitement du signal, vol. 12, no 3, 1995.
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(2) - REBOUL (S.) - Étude d’une méthode de segmentation d’images obtenues en résonance magnétique, en vue d’une quantification. - Thèse de l’Université du Littoral, Électronique, 12 décembre 1995.
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(3) - COCQUEREZ (J. P.), PHILIP (S.) - Analyse d’images : filtrage et segmentation. - Masson 1995.
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(4) - HARALICK (R. M.), SHANMUGAM (K.), DINSTEIN (I.) - Textural features for image classication. - IEEE Transactions on System, Man, and Cybernetics, vol. SMC3, no 6, nov. 1973.
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(5) - UNSER (M.) - Sum and difference histograms for texture. - IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, vol. PAMI-8, no 1, janv. 1986.
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