Détection d’objets d’intérêt à l’aide de la technologie des

beamlets

Par Lukasz Czuban

Supervisé par Marek Zaremba

Projet de fin d’étude

[Hiver 2003]

Plan de présentationPlan de présentation

Par Lukasz Czuban

Supervisé par Marek Zaremba

o Situation du problème

o Cheminement vers solution

o Présentation de la solution

o Bilan

o Conclusions et recommandations

Recherche d’algorithme

- Ondelettes(Wavelets)

- Bleamlets

Cheminement vers solutionCheminement vers solution

Cheminement vers solutionCheminement vers solutionProblème avec Beamlets

- 3D => O(n5log(n))

temps estimé (image 22’000x20’000x1’800 ) = 3200 siècles

+ mémoire de 19 Peta-Octets

- 2D = O(n3log(n)) 

temps estimé (image 22’000x20’000x1’800 ) = 26 jours + mémoire de 10,4 Mega-Octets

Cheminement vers solutionCheminement vers solution

Identification des faiblesses des beamlets

o Traitement du « vide »o Traitement général(non-local)

Présentation de la solutionPrésentation de la solution

Image de départ Points proches

Chaîne de points Régression linéaire

Présentation de la solutionPrésentation de la solution

Préparation des données Tri Filtrage

Recherche de segments de droite

Régression linéaire

Traitement (version améliorée)

Présentation de la solutionPrésentation de la solution

Détection de plans sûrs

Ax + By + Cz + D = 0

Présentation de la solutionPrésentation de la solution

Interpolation

Plans parfaits Plan interpolé

Présentation de la solutionPrésentation de la solutionInterpolation

Présentation de la solutionPrésentation de la solutionExtrapolation

Présentation de la solutionPrésentation de la solution

Filtrage

Présentation de la solutionPrésentation de la solution

Interpolation linéairedouble

Présentation de la solutionPrésentation de la solution

Bilan

Complexité algorithmique O(n) 

temps de calcul = 1 sec, pour la même image qu’au début

=> Gain de l’ordre de 1013

ConclusionConclusion

o Amélioration par rapport aux beamletso Points forts(synthèse, design et implémentation)o Faiblesses (tests, paramètres)o Importance de la performance

BibliographieBibliographie

Sources provenant de livres : 

AMIOT, Esther. Introduction aux probabilités et à la statistique ; Éditions Gaëtan Morin,Montréal, 1990, 478 pages  BURDEN, Richard L. Numerical Analysis ; An International Thomson Publishing Company, Etats-Unis, 1997, 812 pages  CHARRON, Gilles. Algèbre linéaire et vectorielle :géométrie ; Éditions Études Vivantes, Canada, 1992, 428 pages  TRUCHETET, Frédéric. Ondelettes pour le signal numérique ; Éditions Hermes, Collection traitement du signal, Paris, 1998, 156 pages  VINING, G. Geoffrey. Statistical Methods for Engineers ; An International Thomson Publishing Company, Etats-Unis, 1998, 213 pages 

 Sources provenant de l’Internet : 

http://cas.ensmp.fr/%7Echaplais/Wavetour_presentation/Wavetour_presentation_fr.htmlhttp://cas.ensmp.fr/~chaplais/Wavetour_presentation/Wavetour_presentation_US.htmlhttp://donut.99.free.fr/En-vrac/tipe/ondelettes.htmhttp://icg.harvard.edu/~sa60/Handouts/regression.PDFhttp://ltswww.epfl.ch/~coursti/slides2001-2002/compression.pdfhttp://netlib.bell-labs.com/cm/ms/who/wim/cascade/index.htmlhttp://tcts.fpms.ac.be/cours/1005-08/codage/xcodim1.pdfhttp://tcts.fpms.ac.be/cours/1005-08/codage/xcodim3.pdfhttp://tcts.fpms.ac.be/cours/1005-08/codage/xcodim2.pdfhttp://www.cmi.univ-mrs.fr/~torresan/universalis/ondel.htmlhttp://www.image-etc.com/faq/wavelet/Index.htmhttp://www.iro.umontreal.ca/~paquete/Download/ondelettes.pdfhttp://www.ni.com/pdf/manuals/322142b.pdfhttp://www.ruses.com/Pages/0001000G.htmhttp://www.sciences.ch/dwnldbl/ondelettes.pdfhttp://www-stat.stanford.edu/~beamlab/http://www-stat.stanford.edu/~wavelab/http://www.supelec-rennes.fr/ren/perso/jweiss/wavelet/intro.htmhttp://www.unilim.fr/pages_perso/jean.debord/math/reglin/reglin.htm

RemerciementsRemerciements

Marek Zaremba

François Labrie et François Sarault