Thèse

Titre : « Calculs parallèles pour le traitement des images satellites »

Résumé :

    L’étude réalisée dans cette thèse met en relation deux domaines scientifiques, a priori distincts, que sont la géologie et l’informatique. En effet, le contexte de ce travail est de concevoir une chaîne complète de traitements parallèles sur les images satellites allant de la reconstruction tridimensionnelle à la visualisation des terrains ainsi reconstitués. Ce travail a donc fait l’objet d’une coopération étroite avec le département de géologie de l’École Normale Supérieure de Lyon.
    Nous proposons d’une part, la parallélisation d’un algorithme de reconstruction tridimensionnelle de relief à partir d’un couple d’images satellite, et d’autre part, un algorithme parallèle de visualisation de terrains avec texture. Ces travaux font donc appel à plusieurs domaines de l’informatique tels que le parallélisme, la vision stéréoscopique et la synthèse d’images. Une étude méthodologique plus générale sur les algorithmes de transformation géométrique des images est également présentée.
    Au niveau séquentiel, nous proposons pour chacun des algorithmes abordés et lorsque cela est pertinent, différentes optimisations originales permettant des améliorations en termes de complexité et donc de temps de calculs, ainsi que des choix d’outils calculatoires pouvant améliorer la qualité des résultats, point très sensible dans un domaine comme la vision stéréoscopique. Dans le cadre du parallélisme, nous nous focalisons sur les stratégies de communications et d’équilibrage des charges pouvant être mises en \oe uvre pour tirer le meilleur parti des machines parallèles. En comparant nos problèmes avec ceux déjà traités dans la littérature, nous sommes arrivés à la conclusion qu’un équilibrage des charges dirigé par les données était préférable à toute autre technique. De plus, que l’on se place dans la partie vision ou synthèse, l’équilibrage des charges peut être abordé exactement de la même manière. On peut donc appliquer la même stratégie sur ces différents algorithmes. Enfin, une étude théorique de la complexité de l’algorithme parallèle de vision stéréoscopique nous permet de déduire les points clés influençant les performances et donc d’estimer a priori le nombre de processeurs nécessaires pour obtenir les meilleures performances absolues pour un ensemble connu de données.
    Des expérimentations menées sur différentes machines parallèles, Volvox, Cray T3D ou Cray T3E nous permettent de vérifier le bon comportement de nos algorithmes parallèles et de confirmer leur efficacité.

Mots clés : Algorithmique parallèle, vision stéréoscopique, équilibrage de charge, analyse et traitement d’image, partitionnement rectilinéaire, synthèse d’image.

Lien HAL (avec le PDF)

Illustrations
Image initiale gauche Image initiale droite
Terrain reconstruit
Visualisation texturée

Une extension intéressante de cette application est son adaptation au modèle de caméra conique de façon à pouvoir l’utiliser avec des images aériennes ou pour la reconstruction de scènes en robotique par exemple.
Cette adaptation nécessite la détermination précise de la géométrie épipolaire pour un couple d’images non calibrées.
J’ai personnellement abordé ce problème en utilisant une approche nouvelle basée sur des algorithmes génétiques qui donne des résultats très encourageants. Ces travaux sont actuellement en suspend du fait de mes autres activités de recherche.