Segmentation d'image au sens contour

et methodes de parallelisation

Janvier 1997

Participants

Suiveur: Mohamed Akil

Présentation du projet

La segmentation d'images par extraction des contours est un traitement puissant qui s'inscrit dans le domaine de la vision artificielle. Les travaux que nous avons effectues dans ce projet sont relatifs a la creation d'une chaine de segmentation d'image en niveaux de gris sous Khoros et a une etude des methode de parallelisation de cette chaine a l'aide de l'outil PVM (Parallel Virtual Machine).

Presentation d'une chaine de segmentation

	Image originale: buro.xv 256x256
	Image de la norme du gradient obtenue apres utilisation d'un filtre de Deriche Ce filtre est obtenu par l'application de plusieurs traitements recursifs: une derivation horizontale de l'image originale suivie d'un lissage vertical un lissage horizontal de l'image originale suivie d'une derivation verticale et un calcul de norme a partir des deux resultats precedents.
	Points de contours obtenus apres chainage par hysteresis et utilisation d'un algorithme d'extraction de contours decrit en details dans notre rapport.
	Approximation de ces contours par des segments de droite.

Cette chaine a ete implementee et integree a l'environnement Khoros et se presente de la facon suivante:

Parallelisation

La seconde partie de ce projet consistait a etudier des methodes de parallelisation de cette chaine sur machines paralleles a memoire distribuee, a l'aide de l'outil PVM. PVM est une librairie qui permet de simuler une telle machine avec le reseau de stations de travail.

Deux modeles apparentes au type SPMD (Single Program Multiple Data) ont ete mis en oeuvre. Le principe est que chaque programme effectue le meme traitement sur une portion des donnees.

Le premier modele propose inclue un superviseur qui se charge de separer et regrouper les sous-images. Le traitement du filtre de Deriche (details de l'architecture du filtre) alterne une operation recusive sur les lignes et une sur les colonnes. Par consequent ce superviseur ce charge alors entre ces deux operations de regrouper les bandes horizontales puis ensuite de separer l'image en bandes verticales. Les etudes faites ave PVM montrent que, comme on pouvait s'y attendre, cette operation est un veritable goulot d'etranglement.

Dans le second modele que nous avons propose, les communications ne passent plus par ce superviseur, mais sont directement effectuees entre chaque process de calcul, l'image etant alors divisee en petits carres, chacun faisant partie d'une bande horizontale et d'une verticale.

Modele sans superviseur Modele avec superviseur