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
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