Analyse du mouvement dans les séquences d'images par une méthode récursive de filtrage spatio-temporel sélectif PDF Download
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Author: Sébastien Ambellouis
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Dans cette these, nous presentons la forme generale d'un filtre recursif oriente vitesse dont les parametres permettent de regler sa selectivite vis-a-vis d'une vitesse donnee. Une architecture de filtrage, composee d'un ensemble de filtres orientes pour un ensemble de vitesses donnees, est appliquee a une sequence d'images. L'analyse des reponses de chaque filtre nous permet de definir le champ des vitesses apparentes de la sequence. Dans un premier temps, en rapprochant les methodes d'estimation du mouvement qui exploitent le principe de correlation et la structure biologique du systeme visuel animal, nous decrivons la structure non recursive d'un filtre selectif. Nous validons de maniere theorique la propriete de selectivite du filtre en etudiant la transformee de fourier de son expression mathematique. Afin de reduire le nombre d'operations elementaires necessaires au calcul de la reponse d'un filtre, nous modifions la definition precedente afin d'aboutir a une formulation recursive. Nous implantons une architecture de filtrage fonde sur une structure particuliere des filtres recursifs. Nous precisons les demarches a suivre pour concevoir un banc de filtres qui nous permette de rechercher un ensemble fini de vitesses. Nous appliquons la methode sur plusieurs sequences d'images de synthese dont certains champs des vitesses apparentes presentent des discontinuites.
Author: Sébastien Ambellouis
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Dans cette these, nous presentons la forme generale d'un filtre recursif oriente vitesse dont les parametres permettent de regler sa selectivite vis-a-vis d'une vitesse donnee. Une architecture de filtrage, composee d'un ensemble de filtres orientes pour un ensemble de vitesses donnees, est appliquee a une sequence d'images. L'analyse des reponses de chaque filtre nous permet de definir le champ des vitesses apparentes de la sequence. Dans un premier temps, en rapprochant les methodes d'estimation du mouvement qui exploitent le principe de correlation et la structure biologique du systeme visuel animal, nous decrivons la structure non recursive d'un filtre selectif. Nous validons de maniere theorique la propriete de selectivite du filtre en etudiant la transformee de fourier de son expression mathematique. Afin de reduire le nombre d'operations elementaires necessaires au calcul de la reponse d'un filtre, nous modifions la definition precedente afin d'aboutir a une formulation recursive. Nous implantons une architecture de filtrage fonde sur une structure particuliere des filtres recursifs. Nous precisons les demarches a suivre pour concevoir un banc de filtres qui nous permette de rechercher un ensemble fini de vitesses. Nous appliquons la methode sur plusieurs sequences d'images de synthese dont certains champs des vitesses apparentes presentent des discontinuites.
Author: Sébastien Ambellouis
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Author: Fabien Dekeyser
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Pages : 183
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Nous abordons le développement de nouvelles méthodes pour la restauration de séquences d'images en exploitant explicitement la redondance d'information existant entre les images successives, ce qui implique la connaissance du mouvement apparent.Nous orientons particulièrement notre attention sur l'amélioration du rapport signal-à-bruit de la séquence d'images et sur la création d'une image de résolution supérieure à partir d'une séquence d'images fournies par un capteur (super-résolution). Dans la première partie de ce travail, nous comparons quelques-unes des approches classiques de filtrage de séquences d'images. Cette étape aboutit à la conception d'un schéma de filtrage spatio-temporel adaptatif compensé en mouvement à la fois efficace et rapide. Celui-ci est basé sur un filtrage de Wiener dont le gain est calculé localement. Le coût de calcul est considérablement diminué par le recours, original dans ce contexte, aux modèles paramétriques 2D de mouvement dominant.Nous proposons également un schéma de filtrage spatio-temporel basé sur le seuillage des coefficients de la transformée en ondelettes. Il permet une réduction efficace du bruit, sans faire apparaître les artefacts couramment observés avec les filtres traditionnels.La seconde partie est consacrée aux traitements de super-résolution. Nous avons à nouveau basé nos traitements sur l'estimation robuste d'un modèle paramétrique de mouvement, en utilisant une carte de détection du mouvement qui permet de ne pas introduire d'artefacts dans les zones non conformes au mouvement dominant estimé. Nous proposons également une version multi-échelle temporelle de notre algorithme de super-résolution. Cet algorithme pyramidal permet la réalisation de la restauration et de l'estimation du mouvement de façon conjointe. Nous poursuivons nos travaux sur les traitements conjoints en formalisant le problème par la définition d'une fonctionnelle à minimiser dans un contexte markovien-bayésien.
Author: Marc-Aurèle Njonkou Fankam
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Pages : 200
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LE CADRE GENERAL DE CETTE THESE EST L'ANALYSE DU MOUVEMENT DANS LES SEQUENCES D'IMAGES. ELLE SE COMPOSE DE DEUX PARTIES : LA PREMIERE PARTIE S'INTERESSE AU FILTRAGE LINEAIRE RECURSIF. LA DEUXIEME ET PRINCIPALE PARTIE ABORDE L'ETUDE DU MOUVEMENT A TRAVERS SES PRINCIPAUX THEMES : ESTIMATION, DETECTION ET SEGMENTATION. LA PREMIERE PARTIE S'OUVRE SUR UN RAPPEL DES PRINCIPES DE BASE DU FILTRAGE LINEAIRE RECURSIF QUI CONSTITUE UN PREALABLE POUR L'ETUDE DU MOUVEMENT ET CONDITIONNE FORTEMENT LA QUALITE DES TRAITEMENTS EFFECTUES EN AVAL. NOUS DECRIVONS ENSUITE UNE METHODE ORIGINALE DE TRAITEMENT DU PROBLEME DES EFFETS DES BORDS QU'IL ENGENDRE. ELLE EST FONDEE SUR L'UTILISATION DES PROPRIETES DES SUITES RECURRENTES CONVERGENTES. LES RESULTATS PRESENTES MONTRENT QUE L'ELIMINATION DES EFFETS DE BORDS A UN EFFET BENEFIQUE SUR LA PERFORMANCE DES FILTRES. DANS LA SECONDE PARTIE, NOUS MOTIVONS TOUT D'ABORD L'INTERET DE L'ETUDE DU MOUVEMENT ET RAPPELONS DIVERSES METHODES EXISTANTES. POUR L'ESTIMATION DU MOUVEMENT, NOUS PROPOSONS UNE APPROCHE MULTIRESOLUTION FONDEE SUR LA DEFINITION D'UN MODELE D'ENERGIE MINIMISEE A CHAQUE NIVEAU DE RESOLUTION PAR UNE METHODE VARIATIONNELLE. CE MODELE PREND EN COMPTE LES DISCONTINUITES PAR L'INTRODUCTION D'UNE VARIABLE DE CONTROLE. LE TROISIEME CHAPITRE PRESENTE LA METHODE QUE NOUS AVONS DEVELOPPEE, QUI PERMET DE RECONSTRUIRE LES MASQUES DES OBJETS MOBILES DANS LA SCENE, A PARTIR DU CHAMP DES VECTEURS VITESSES ESTIME PRECEDEMMENT. CETTE APPROCHE COMBINE DES TECHNIQUES DE DETECTION DE CONTOURS, DE MORPHOLOGIE MATHEMATIQUE BINAIRE ET DE REMPLISSAGE DE FORMES. DANS LE CHAPITRE QUATRE, L'APPROCHE DE SEGMENTATION DU MOUVEMENT QUE NOUS AVONS RETENUE EST LIEE AUX PHASES DU FLUX OPTIQUE. ELLE EST REALISEE EN DEUX ETAPES : UNE SEGMENTATION GROSSIERE FONDEE SUR LA MESURE DES CONCAVITES DE L'HISTOGRAMME DES PHASES DU FLUX OPTIQUE, SUIVIE D'UNE SEGMENTATION FINE FONDEE SUR UNE MODELISATION MARKOVIENNE DU CHAMP DES ETIQUETTES PRECEDEMMENT GROSSIEREMENT ESTIME.
Author: Olivier Bremond
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Nous proposons une méthode pour le traitement des séquences d'images appliqué à des domaines aussi variés que la restauration, le codage et l'analyse de scène dynamique. Cette étude peut être considérée comme une généralisation tri-dimensionnelle de la méthodologie pyramidale du professeur Granlund, présentée dans ce document. La première partie de l'étude est consacrée à l'extraction, par filtrage spatio-temporel, de primitives de mouvement. L'estimation locale de l'orientation 3D dominante où se concentre l'énergie spatio-temporelle, permet de quantifier le mouvement local des lignes et contours en direction et en vitesse. La seconde partie consiste à exploiter le champ dense d'orientation pour concevoir des traitements de niveau supérieur. Pour l'application de restauration, le champ d'orientation nous fournit des informations contextuelles permettant l'élaboration d'un filtrage 3D non-stationnaire et anisotropique qui élimine le bruit spatio-temporel et améliore les structures significatives. En ce qui concerne le codage, la prédiction s'effectue à partir de l'image précédente au moyen d'une estimation causale des déplacements locaux. Le champ d'orientation est une information pertinente pour le calcul de champs de vecteurs vitesse. Partant d'un modèle cinématique structurel, nous nous sommes efforcés de résoudre deux problèmes de l'analyse de scène dynamique: la détection d'objets mobiles avec une caméra mobile ; l'estimation de la position 3D (x,y,z) d'un objet fixe par rapport à une caméra de mouvement connu
Author: PASCAL ALICE.. CAPLIER
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Pages : 182
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CE TRAVAIL ABORDE LE PROBLEME DE L'ANALYSE DU MOUVEMENT DANS LES SEQUENCES D'IMAGES ET SE FOCALISE PLUS PRECISEMENT SUR LA DETECTION DE MOUVEMENT: L'OBJECTIF EST DE LOCALISER LES OBJETS MOBILES D'UNE SCENE FILMEE AVEC UNE CAMERA FIXE, LA SEULE INFORMATION DE MOUVEMENT PRISE EN COMPTE ETANT LA DIFFERENCE ENTRE DEUX IMAGES SUCCESSIVES. LE CADRE MATHEMATIQUE GENERAL EST LA THEORIE DES CHAMPS DE MARKOV. LES INFORMATIONS CONTENUES DANS UNE SEQUENCE D'IMAGES EVOLUANT AU COURS DU TEMPS, UNE DETECTION DE MOUVEMENT N'EST PERTINENTE QUE SI ELLE EST FAITE EN TEMPS REEL. PAR AILLEURS, A PARTIR D'UNE IMAGE ISOLEE D'UNE SEQUENCE, AUCUNE INFORMATION DE MOUVEMENT N'EST DISPONIBLE. IL FAUT AU MINIMUM DEUX IMAGES SUCCESSIVES POUR POUVOIR CALCULER LA VITESSE D'UN OBJET ET TROIS IMAGES SONT NECESSAIRES POUR EVALUER SON ACCELERATION. CET EXEMPLE ILLUSTRE LE FAIT QUE SI ON INTEGRE LES INFORMATIONS CONTENUES DANS UN PLUS GRAND NOMBRE D'IMAGES CONSECUTIVES, LA CARACTERISATION DU MOUVEMENT EST PLUS COMPLETE. LES ALGORITHMES DE DETECTION DE MOUVEMENT PRESENTES DANS CE RAPPORT S'EFFORCE DE RESPECTER CES DEUX CONTRAINTES: CADENCE DE TRAITEMENT RAPIDE ET INTEGRATION DE L'INFORMATION TEMPORELLE BIEN QU'ELLES SOIENT CONTRADICTOIRES (PLUS ON PREND EN COMPTE D'IMAGES, PLUS LA QUANTITE DE CALCULS EST IMPORTANTE). LE PREMIER ALGORITHME PROPOSE (APPELE ALGORITHME SPATIAL) NE PREND EN COMPTE QUE TROIS IMAGES SUCCESSIVES DE LA SEQUENCE. LA RECHERCHE DU CHAMP DES ETIQUETTES CACHEES A LIEU A UN INSTANT DONNE. APRES AVOIR VALIDE LE BON COMPORTEMENT DE L'ALGORITHME GRACE A DES TESTS SUR UNE STATION DE TRAVAIL, NOUS NOUS SOMMES INTERESSES A SA MISE EN UVRE SUR DES MATERIELS SPECIFIQUES DISPONIBLES AU JOUR D'AUJOURD'HUI AFIN D'EN ACCELERER LA CADENCE DE FONCTIONNEMENT. TROIS SOLUTIONS MATERIELLES ONT ETE ENVISAGEES: PROGRAMMATION D'UNE MACHINE PARALLELE, MAPPING DE L'ALGORITHME SUR UN RESEAU RESISTIF VLSI ANALOGIQUE ET UTILISATION D'UNE CARTE A BASE DE DSP. LA CADENCE DE TRAITEMENT ATTEINTE LORS DU TRAITEMENT D'IMAGES DE TAILLE 128 X 128 EST ENCOURAGEANTE (ENTRE 3 ET 10 IMAGES/SECONDE SELON LE CAS). POUR LE SECOND ALGORITHME PROPOSE (APPELE ALGORITHME SPATIO-TEMPOREL), LA SEQUENCE D'IMAGES N'EST PLUS CONSIDEREE COMME UNE SUCCESSION D'IMAGES MAIS COMME UN VOLUME DE PIXELS QUI EST DECOUPE EN TRANCHES TEMPORELLES DE N IMAGES SUCCESSIVES (N 5). SUR UNE TRANCHE D'IMAGES DONNEE, ON RECHERCHE LE VOLUME D'ETIQUETTES LE PLUS PROBABLE ETANT DONNE LE VOLUME DES OBSERVATIONS ASSOCIE. LA RELAXATION A LIEU SUR TOUT LE VOLUME CONSTITUE PAR LES N IMAGES. CETTE FORMULATION PRESENTE L'AVANTAGE D'INTEGRER L'INFORMATION TEMPORELLE SUR UN HORIZON PLUS ETENDU CE QUI S'AVERE PARTICULIEREMENT EFFICACE POUR L'ANALYSE DE SEQUENCES BRUITEES OU POUR LA RECONSTRUCTION COMPLETE DES ZONES DE GLISSEMENT DES OBJETS SUR EUX-MEMES. NOUS AVONS POUR FINIR INSERE L'ALGORITHME DE DETECTION SPATIO-TEMPOREL DANS UN CADRE MULTI-RESOLUTION SPATIO-TEMPORELLE. LA STRUCTURE HIERARCHIQUE DES DONNEES CONSISTE A CONSTRUIRE UNE PYRAMIDE DE SEQUENCES AU MOYEN D'UNE SERIE DE FILTRAGES PASSE-BAS ET DE SOUS-ECHANTILLONNAGES DANS CHACUNE DES TROIS DIRECTIONS X, Y, ET T. IL EN RESULTE UNE AMELIORATION DES PERFORMANCES DE L'ALGORITHME POUR LA DETECTION DES MOUVEMENTS TRES LENTS ET DES OBJETS PEU TEXTURES. CELLE-CI PROVIENT DE L'AMELIORATION DES OBSERVATIONS PRISES EN COMPTE PAR LE MODELE
Author: LAID.. ABDELLAH
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Languages : fr
Pages : 225
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LA CONSIDERATION DES SEQUENCES D'IMAGES NUMERIQUES INTRODUIT UN CHAMP SPECIFIQUE D'INVESTIGATION EN ANALYSE D'IMAGE, A SAVOIR L'EXTRACTION D'INFORMATION DE MOUVEMENT ET PLUS GENERALEMENT D'INFORMATION SPATIO-TEMPORELLE. CE TYPE D'ETUDE A EMERGE AU TRAVERS D'APPLICATIONS VARIEES TELLES QUE LA COMPRESSION DES DONNEES, LA METEOROLOGIE, LE SUIVI DE CIBLE, LA ROBOTIQUE ET LE BIOMEDICAL. LES TECHNIQUES ALORS EMPLOYEES POSSEDENT LEURS CARACTERISTIQUES PROPRES, LIEES AUX CONTRAINTES ET CRITERES DE L'APPLICATION CONSIDEREE. POUR LE CODAGE, LA QUALITE VISUELLE DE L'IMAGE INTENSITE RECONSTRUITE EST PRIMORDIALE MAIS LES LIMITATIONS HARDWARE IMPOSENT DE NE CONSIDERER QUE LES DEPLACEMENTS TRANSLATIONNELS. CECI RESTE UN COMPROMIS DIFFICILE A REALISER POUR LES APPLICATIONS A TRES BAS DEBIT ET IL EST BESOIN DE CONCEVOIR DES METHODES D'AVANT-GARDE EFFICACES, ROBUSTES ET CAPABLES DE PRENDRE EN COMPTE UN LARGE EVENTAIL DE MOUVEMENT. DANS CETTE APPROCHE ALGORITHMIQUE, NOUS CHERCHONS A DEFINIR UN ENSEMBLE DE METHODES QUI NE SOIT PAS FONCIEREMENT DEPENDANT D'UNE APPLICATION OU D'UN TYPE DE SCENE PARTICULIER (TOUT EN RESTANT QUAND MEME PRINCIPALEMENT LIE AU CODAGE) ET QUI TRAITE AUSSI BIEN LES ASPECTS D'ESTIMATION DU MOUVEMENT QUE DE SEGMENTATION. LA FORMULATION PROPOSEE DANS CETTE ETUDE POSSEDE UN CARACTERE METHODOLOGIQUE GENERAL ET POURRA FACILEMENT ETRE ADAPTEE A DES PROBLEMES CONCRETS D'ESTIMATION SPATIO-TEMPORELLE. LE PRINCIPE GENERAL QUI A ORIENTE ET GUIDE CETTE ETUDE EST FONDE SUR LA RECHERCHE D'UNE UTILISATION OPTIMALE DE DESCRIPTEURS GLOBAUX DU MOUVEMENT EN VUE DE L'EXTRACTION DE L'INFORMATION REDONDANTE EXISTANT ENTRE DEUX IMAGES SUCCESSIVES D'UNE SEQUENCES D'IMAGES. CECI NOUS A CONDUIT A IMPLEMENTE LES QUATRE PHASES SUIVANTES: 1) UN MODULE DE SEGMENTATION SPATIALE BASE SUR UNE EBAUCHE 2D1/2 DES IMAGES ET PARTITIONNE LES IMAGES EN OBJETS APPARTENANT A LA MEME COUCHE DE PROFONDEUR. 2) UNE PHASE DE SEGMENTATION SPATIO-TEMPORELLE PERMETTANT L'OBTENTION DE PARTITIONS RELIEES DANS LE TEMPS. LE SCHEMA DE SEGMENTATION EST INITIALISE PAR UN MASQUE SPATIO-TEMPOREL, ET REPOSE SUR APPROCHE STATISTIQUE PAR MODELISATION MARKOVIENNE. IL N'IMPLIQUE PAS DE CONNAISSANCE A PRIORI SUR LE NOMBRE DE REGIONS ET N'IMPOSE AUCUNE HYPOTHESE RESTRICTIVE SUR LA NATURE DU MOUVEMENT 3D. 3) MISE AU POINT ET IMPLANTATION D'UNE NOUVELLE METHODE D'ESTIMATION GLOBALE (OU PAR REGION) DU MOUVEMENT. LA REPRESENTATION DU MOUVEMENT UTILISE PRINCIPALEMENT LES TERMES TRANSLATIONNELS, ROTATIONNELS, DE DIVERGENCE, HYPERBOLIQUES ET QUADRATIQUES. 4) ADAPTATION DES MODELES DE MOUVEMENT AUX DIFFERENTES REGIONS DE L'IMAGE EN UTILISANT DES CRITERES DE SELECTION ADAPTATIVE. L'ETUDE EST ORIENTEE OBJET ; ELLE COMBINE SEGMENTATION SPATIALE ET DETECTION DU MOUVEMENT ; ELLE PREND EN COMPTE LE MOUVEMENT DU CAPTEUR ET ELLE EST BASEE SUR UN MODELE POLYNOMIAL DE PARAMETRES. L'IDENTIFICATION DES PARAMETRES DU MOUVEMENT EST FAITE PAR L'ALGORITHME DE LA REGION DE CONFIANCE. LES APPLICATIONS VISEES SONT LE CODAGE DES SEQUENCES D'IMAGES ET L'INTERPRETATION DU MOUVEMENT POUR LA NAVIGATION ROUTIERE
Author: Florence Germain
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Languages : fr
Pages : 161
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LA PERCEPTION DU MOUVEMENT DANS UNE SEQUENCE D'IMAGES EST UN ELEMENT CLE DE LA COMPREHENSION D'UNE SCENE DYNAMIQUE. L'INFORMATION DE MOUVEMENT EST PARTIELLEMENT OBSERVABLE GRACE AUX VARIATIONS SPATIO-TEMPORELLES DE L'INTENSITE LUMINEUSE. LE CARACTERE PARTIEL DE CETTE OBSERVATION, AINSI QUE LA PRESENCE DE FRONTIERES DE MOUVEMENT, CONSTITUENT DEUX DES PRINCIPALES DIFFICULTES MAJEURES LIEES A L'ESTIMATION DU CHAMP DES VITESSES. DANS LA GRANDE MAJORITE DES APPROCHES EXISTANTES, LA FUSION DES OBSERVATIONS EST EFFECTUEE SPATIALEMENT, A UN INSTANT DONNE. LE PLUS SOUVENT, LE CHAMP DE VECTEURS ESTIME EST ALORS SEULEMENT RECONDUIT D'UN INSTANT A L'AUTRE. PEU DE TRAVAUX EXPLOITENT LA DEMARCHE DUALE, CONSISTANT A FUSIONNER TEMPORELLEMENT L'INFORMATION OBSERVABLE. CETTE DEMARCHE, PARTICULIEREMENT SEDUISANTE EN CE QU'ELLE PERMET D'ASSIMILER LE PROBLEME DES FRONTIERES DE MOUVEMENT A LA DETECTION D'INSTATIONNARITES FORTES SUR L'ETAT D'UN SYSTEME DYNAMIQUE, CONSTITUE LA BASE DE NOTRE APPROCHE. NOUS PROPOSONS UN ESTIMATEUR SEQUENTIEL DU MOUVEMENT IMAGE, BASE SUR LE FILTRE DE KALMAN. LE VECTEUR VITESSE IMAGE EST ESTIME INDEPENDAMMENT EN CHACUN DES PIXELS DE L'IMAGE, EN FONCTION DU TEMPS. LA DETECTION DES FRONTIERES DE MOUVEMENT REPOSE SUR UNE ANALYSE EN LIGNE DES STATISTIQUES DU SIGNAL D'INNOVATION. CETTE APPROCHE EST REPRISE DANS LE CAS OU L'ON NE DISPOSE QUE DE DEUX IMAGES. ON DERIVE ALORS UN ESTIMATEUR RECURSIF, OBTENU PAR APPROXIMATION DE L'ESTIMATEUR RECURSIF OPTIMAL, POSSEDANT DE BONNES PROPRIETES DE CONVERGENCE ET DE STABILITE. LE COMPORTEMENT ASSYMPTOTIQUE DE L'UN ET L'AUTRE DE CES ESTIMATEURS EST EVALUE SUR LA BASE DE SEQUENCES DE SYNTHESE ET DE SEQUENCES REELLES. DANS LE CAS D'UN DEPLACEMENT DE FAIBLE AMPLITUDE, LA NATURE LINEAIRE DE L'OBSERVATION GARANTIT L'OPTIMALITE DE L'ESTIMATION PAR LE FILTRE DE KALMAN. AFIN D'ETENDRE L'ESTIMATION AU CAS DES GRANDS DEPLACEMENTS, CARACTERISES PAR UNE OBSERVATION NON LINEAIRE, ON DEFINIT UNE VARIANTE SOUS-OPTIMALE A ITERATIONS LOCALES DU FILTRE DE KALMAN ETENDU. ON RETROUVE LA UNE FORMULATION EN CONTEXTE OPTIMAL DE L'APPROCHE MULTI-RESOLUTION DE TYPE DESCENDANT, CLASSIQUE EN VISION PAR ORDINATEUR
Author: Franck Luthon
Publisher: Editions Ellipses
ISBN: 2340059313
Category : Computers
Languages : fr
Pages : 288
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Book Description
Le livre comporte une première partie de cours sur les images statiques (traitement spatial, détection de contours, couleur, forme) et sur les séquences vidéo (dimension temporelle, mouvement), suivie d'une deuxième partie applicative avec soixante exercices corrigés, et des sujets de travaux pratiques de programmation d'algorithmes simples. Il s'adresse aux étudiants de master sciences et technologie, ou élèves-ingénieurs de toute discipline, ainsi qu’à tout enseignant demandeur d’un manuel de cours contenant des sujets d'exercices et de programmation, à proposer à ses étudiants.
Author: SEYED MOHAMMAD MEHDI.. MOSTAFAVI GORJI
Publisher:
ISBN:
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Languages : fr
Pages : 165
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Book Description
CE MEMOIRE PRESENTE UNE METHODE DE SEGMENTATION SPATIO-TEMPORELLE DE SEQUENCES D'IMAGES, BASEE SUR UNE ANALYSE ROBUSTE DU MOUVEMENT. LA METHODE PEUT S'EMPLOYER DANS UN CONTEXTE DE CODAGE A BAS DEBIT OU POUR L'OBTENTION D'UNE DESCRIPTION DU CONTENU DES SEQUENCES D'IMAGES. LA SEGMENTATION DE CHAQUE IMAGE CONDUIT A DEUX TYPES DE REGIONS : LES REGIONS AVEC ANTECEDENT DANS L'IMAGE PRECEDENTE ET LES AUTRES REGIONS (SANS ANTECEDENT). LA SEGMENTATION S'OPERE EN DEUX ETAPES : UNE ETAPE D'INITIALISATION PUIS UNE ETAPE DE SUIVI TEMPOREL. L'ETAPE D'INITIALISATION SE FAIT A PARTIR DE DEUX IMAGES NON SEGMENTEES. UNE IMAGE COURANTE SE VOIT SEGMENTEE A PARTIR D'UNE IMAGE ANTERIEURE. L'ETAPE DE SUIVI TEMPOREL S'APPUIE TOUJOURS SUR DEUX IMAGES : UNE COURANTE ET UNE ANTERIEURE MAIS EN SUPPLEMENT ELLE NECESSITE DE DISPOSER DE LA SEGMENTATION DE L'IMAGE ANTERIEURE. LA PARTIE LA PLUS IMPORTANTE DE NOTRE TRAVAIL A PORTE SUR LA PHASE D'INITIALISATION. LE SUIVI TEMPOREL SE FONDE PRINCIPALEMENT SUR LES PROCEDURES DEFINIES ET UTILISEES DANS LA PHASE D'INITIALISATION. DANS CETTE PHASE DE SUIVI, L'UTILISATION DE LA SEGMENTATION DE L'IMAGE ANTERIEURE GARANTIT UNE MEILLEURE COHERENCE ENTRE LES SEGMENTATIONS SPATIO-TEMPORELLES DES IMAGES SUCCESSIVES. LA PHASE D'INITIALISATION OPERE PAR UNE RECHERCHE SEQUENTIELLE DES REGIONS AVEC ANTECEDENT APPELEES EGALEMENT REGIONS HOMOGENES AU SENS DU MOUVEMENT. LA RECHERCHE D'UNE REGION HOMOGENE AU SENS DU MOUVEMENT CONSISTE EN DES ITERATIONS SUCCESSIVES DE DEUX PROCEDURES PRINCIPALES JUSQU'A CONVERGENCE. LA PREMIERE PROCEDURE RECHERCHE UNE REGION CORRESPONDANT A UN JEU DE PARAMETRES DE MOUVEMENT. LA SECONDE RECHERCHE UN JEU DE PARAMETRES DE MOUVEMENT POUR UNE REGION DONNEE. BIEN EVIDEMMENT, LA COOPERATION DE CES DEUX PROCEDURES FOURNIT EN DEFINITIVE UNE REGION ET LE JEU DE PARAMETRES DE MOUVEMENT ASSOCIE. LA METHODE DEVELOPPEE EST ILLUSTREE PAR APPLICATION SUR DIFFERENTES SEQUENCES. PARMI LES POINTS FORTS DE NOTRE APPROCHE, SOULIGNONS LA POSSIBILITE D'APPREHENDER DE GRANDS MOUVEMENTS ET LA POSSIBILITE DE TRAITEMENT DE SEQUENCES SOUS-ECHANTILLONNEES TEMPORELLEMENT.
