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Motion estimation in image sequences is a fundamental issue in many applications as for instance in artificial vision and three-dimensional scene reconstruction. Among all the existing techniques, we are particularly interested in methods using Gabor filters, which are known to furnish quality results but usually require intensive calculation. A new, fast energy-based method is presented, which combines in a direct manner the energetic responses of Gabor spatio-temporal filters organized in triads. An implementation of this technique on a general purpose Digital Signal Processor (DSP) board is described and the advantages compared with Very Large Scale Integration (VLSI) and parallel machine approaches. Our hardware implementation attains a reasonably fast output rate (several images/second) for a better resolution than in the most recent VLSI implementation s. These results open interesting perspectives for real-time implementations (such as in mobile robotics) and for the obtention of higher-level results by combining different Gabor filter techniques (for motion, edge detection, texture analysis, etc.).

Les outils de synthèse comportementale, grâce au haut niveau d'abstraction des spécifications, permettent d'envisager de nouvelles perspectives à l'adéquation entre algorithme et architecture: d'une part l'algorithmicien fournit un ensemble de spécifications génériques, flexibles et réutilisables, d'autre part le concepteur de systèmes VLSI intêgre cet algorithme dans un environnement applicatif en précisant les différents paramètres. Cette approche, basée sur la notion de composants virtuels fait l'objet d'un projet RNRT (réseau national de recherche en télécommunications) entre les trois partenaires auteurs de cette présentation.

Thanks to recent progress in the iterative decoding of concatenated codes, several new fields of investigation have appeared. In this paper, we present a first approach of the iterative decoding of Reed-Solomon (RS) product codes:

Cybernetique des reseaux neuronaux traite d'un concept d'actualite : le reseau de neurones artificiels. Cette structure est bien adaptee au traitement de l'information et des signaux. Les aspects les plus importants de cetet nouvelle approche sont presentes dans l'ouvrage. Il s'agit des proprietes essentielles du neurone biologique (et notamment l'aspect dynamique), des modeles de perception artificelle dont l'olfaction et la vision , ainsi que des applications a l'identification et la commande de processus.

La conduite et la maintenance de procedes industriels necessitent nl 'analyse de leur comportement tel qu'il est percu par les divers capteurs. nIl s'agit essentiellement de detecter, localiser et diagnostiquer toute ndeviation par rapport a un comportement de reference. Nous presentons des nmethodes statistiques du traitement du signal et des methodes de l'intelligence nartificielle permettant la generation des alarmes et leur interpretation. nNous les illustrons par des exemples tires d'applications industrielles. nNous nous efforcons de montrer la complementarite de ces approches.

On s'intéresse au diagnostic de pannes dans des systèmes hybrides numériques/symboliques. L'objectif est la conception systématique d'algorithmes de diagnostic utilisant conjointement les graphes de défaillances provenant d'études de fiabilité et le traitement des données des capteurs embarqués. On propose une nouvelle approche, basée sur les idées des hmm et l'algorithme de Viterbi. On en donne des résultats expérimentaux pour un système mécanique simulé. On discute des extensions possibles pour tenir compte d'un contrôleur discret d'une part et de la concurrence entre pannes d'autre part.

On considère le problème de la détection et du diagnostic de pannes modélisées par des changements de la structure propre d'un système dynamique linéaire. Dans cet article sont décrits et analysés de nouveaux algorithmes de détection et diagnostic de telles pannes, basés sur les méthodes récentes d'identification par sous-espaces et sur l'approche statistique locale. L'application à la surveillance vibratoire des structures mécaniques et machines tournantes est discutée. Ces méthodes sont comparées conceptuellement à un autre algorithme basé sur la méthode d'identification par variables instrumentales, et proposé précédemment par deux des auteurs.

Cet article contient les développements de l'exposé présenté en séance plénière lors du 11ème Symposium IFAC/IFORS sur Identification and System Parameter Estimation (SYSID'97) qui s'est tenu à Kitakyushu, Japon, du 8 au 11 Juillet 1997. On décrit les principes fondamentaux et des exemples d'application réels d'une théorie unifiée de conception de traitements embarqués pour la détection précoce et le diagnostic de pannes de composants. De tels traitements sont nécessaires pour la surveillance de systèmes en vue de leur maintenance conditionnelle. On met en évidence le fait que la principale tâche pour la conception de tels algorithmes consiste en la sélection d'une fonction d'estimation convenable. Les méthodes d'identification du maximum de vraisemblance, des moindres carrés, des variables instrumentales, et de type sous-espaces, sont discutées dans cette perspective.

The aim of this paper is to validate a compression scheme applied on a medical nimage data base of digitized wrist radiographs. The compression scheme adapts nitself to local statistical properties of the images. The diagnostic quality nof the reconstructed images is evaluated using a ROC protocol involving five nmedical experts. The results of this evaluation enable us to validate the ncompression scheme on this data base with a compression ratio of 40 n (0.2 bits per pixel).

This article presents an overview of several measures for speaker recognition. These measures nrelate to second-order statistical tests, and can be expressed under a common formalism. nAlternate formulations of these measures are given and their mathematical properties are studied. nIn their basic form, these measures are asymmetric, but they can be symmetrised in various way. nAll measures are tested in the framework of text-independent closed-set speaker identification. nSymmetrisation appears to be a factor of improvement, especially when little speech material is navailable . The use of some of the proposed measures as a reference benchmark to evaluate the nintrinsic complexity of a given database under a given protocol is finally suggested as a conclusion nto this work.

This paper deals with the analysis of the convergence of iterative methods for bearings-only tracking. A geometric and unified framework is developed . Explicit sufficient conditions ensuring convergence of iterative methods for maximization of the likelihood functional are then derived.

This paper deals with the optimization of the observer trajectory for target motion analysis. The observations are made of estimated bearings. The problem consists in determining the sequence of controls (e.g.: the observer headings) which maximizes a cost functional. This cost functional is generally a functional of the sc fim matrix associated with the estimation of the source trajectory parameters. Further, note that these parameters are only partially observed. The determinant of the Fisher Information Matrix sc fim matrix has all the desirable properties, the monotonicity property excepted. This is a fundamental difference with "classical" optimal control. The analysis is thus greatly complicated. So, a large part of this paper is centered around a direct analysis of the fim determinants. Using them, it is shown that, under the long-range and bounded controls hypotheses, the sequence of controls lies in the general class of bang-bang ones. These results demonstrate the interest of maneuver diversity. More generally, they provide a general framework for devising a strategy for optimizing the observer trajectory, only based on the observations (i.e. the bearing-rates).

Version électronique, 1998, revue et augmentée de la note interne 96-11 sur le meme sujet. Sont brièvement présentées et commentées, avec une bibliographie pour chacune, un certain nombre de représentations bidimensionnelles dont la plupart sont des représentations conjointes temps-fréquence . Un petit nombre sont des paramétrisations : portrait de phase [amplitude, vélocité], représentation directe du signal analytique [signal, signal en quadrature], reptigramme [logarithme du pas de mesure, logarithme de la longueur de la courbe] par exemple. La majorité d'entre elles ont eu au moins une application à la parole. L'avant dernier chapitre recense les articles concernant plusieurs représentations. Le dernier chapitre est consacré au rappel de quelques définitions de base, avec bibliographie. Un index orienté parole a été ajouté. Cette base de références comporte plus de 1000 titres.

Multiplicative Abrupt Changes (AC's) have been considered in many applications. These applications include image processing (speckle) and random communication models (fading). Previous authors have shown that the Continuous Wavelet Transform (CWT) has good detection properties for AC's in additive noise. This work applies the CWT to AC detection in multiplicative noise. CWT translation invariance allows to define an AC signature. The problem then becomes signature detection in the time-scale domain. A second-order contrast criterion is defined as a measure of detection performance. This criterion depends upon the first and second order moments of the multiplicative process's CWT. An optimal wavelet (maximizing the contrast) is derived for an ideal step in white multiplicative noise. This wavelet is asymptotically optimal for smooth changes and can be approximated for small AC amplitudes by the Haar wavelet. Linear and quadratic suboptimal signature-based detectors are also studied. Closed form threshold expressions are given as functions of the false alarm probability for three of the detectors. Detection performance is characterized using Receiver Operating Characteristic (ROC) curves computed from Monte-Carlo simulations.

In the field of mobile robotics, range sensing is the most important point of any autonomous system. The navigation of a mobile robot depends on the accuracy of its perception system. The localization of an indoor autonomous robots with maps produced by 2D laser rangefinders is a real problem. Indoor environments are mainly made of connected or non-connected planes (e.g. walls, doors, desks...). Data consist in a set of points belonging to straight lines. Thus polygonal approximation is the more suitable model for those data. Therefore, classical methods are not convenient for this kind of data. This paper proposes a new method of segmentation, including polygonal approximation and fusion of segments. We also present experimental results that demonstrate successful map building. n

The paper deals with a fuzzy classification algorithm. It is applied to the interpretation of aerial images and to simulated data, in a supervised and partially supervised environment. nA membership grade assigned to the classes allows a correct classification even if the classes overlap.

As an image cannot be well segmented by only one segmentation method, nthe paper deals with a new paradigm, called segmentation tree. nThis structure allows the application of several operators on the same image. nAnother principle is the cooperation between high level and low level processes in image analysis. nThe segmentation process is controlled by the interpretation quality.

L'article presente un systeme de vision qui, par une comparaison locale entre plusieurs segmentations/interpretations determine la meilleure segmentation d'une image. nLes deux points importants sont la construction d'un arbre qui contient les segmentations possibles d'une image et la comparaison des resultats de segmentation, a partir de l'interpretation des regions. nDes donnees symboliques (dediees a une application,ici les images aeriennes) et numeriques sont exploitees conjointement. nLa capacite d'apprentissage des objets d'une scene par des techniques de reconnaissance des formes, ainsi que la capacite de generaliser l'apprentissage a des objets non appris sont etudiees.

Beaucoup d'efforts de recherche en imagerie médicale 3D ont été dirigés vers la définition d'outils efficaces et rapides de traitement, de mise en correspondance et de visualisation. Des résultats très encourageants sont disponibles pour améliorer l'accès et l'utilisation médicale du contenu des images. L'objectif de mon travail a été d'étendre le champ d'utilisation des méthodes de fusion de données à des fins d'applications précises (radiothérapie, chirurgie de l'épilepsie, neurochirurgie conventionnelle, neuro-imagerie cognitive, etc.). L'amélioration de l'utilisation des données 3D conduit à un effort de recherche plus poussé dans le domaine de la fusion d'informations. Le problème de fusion de données est posé ici dans un contexte d'aide à l'interprétation des images où l'utilisateur intervient dans la boucle de décision. Il est abordé à la fois sous l'angle de la combinaison d'images et/ou de données génériques: problème du recalage multimodalités et la mise en correspondance d'images entre individus (modèles de déformation appliqués au cerveau humain), sous l'angle de l'identification de structures anatomiques présentes sur les images (segmentation et étiquetage sémantique) et enfin sous l'angle de la représentation 3D des différentes informations. Cette problématique est appliquée et illustrée dans le domaine de l'imagerie cérébrale à la fois sous son aspect d'aide à la clinique (neurochirurgie, neuroradiologie) que sous son aspect d'aide à la recherche en neurosciences cognitives. Des perspectives sont enfin tracées concernant les besoins en matière de coopération entre méthodes numériques d'analyse d'images et méthodes de représentation symboliques du contenu de ces images.

Description d'un modele deformable surfacique applique a l'extraction ndes surfaces du coeur (endocarde et epicarde)

Ces travaux concernent l'utilisation de la modélisation autorégressive en analyse de textures. Dans un premier temps, nous nous sommes attachés à déterminer automatiquement le support spatial du modèle AR de manière à ce qu'il soit adapté à la texture étudiée. Nous proposons 3 techniques différentes d'identification du support, fondées sur des mesures de corrélation et corrélation partielles, estimées sur un large voisinage. La sélection du support peut être réalisée en utilisant les critères d'information de Schwarz ou Akaike. L'évaluation des modèles adaptés obtenus montre qu'ils améliorent conjointement la représentation de la texture et leur pouvoir discriminant. Dans un second temps, nous avons utilisé ces modèles adaptés dans un algorithme original de segmentation d'images texturées. Le déroulement de cet algorithme s'inspire du schéma simplifié de la vision humaine : une étape d'initialisation rapide permet de déterminer grossièrement les différentes régions texturées, puis une étape itérative concentrée sur les zones de frontières permet de localiser plus précisément les contours des différentes régions. L'image est structurée en arbre quaternaire et chaque bloc est classé selon un critère original prenant en compte, à la fois le contexte lié à la texture, par le biais de la modélisation autorégressive, et à la fois le contexte lié à la connexité des blocs dans l'image. Enfin, nous proposons un module indépendant d'estimation du nombre et du type de textures présentes dans l'image originale qui, utilisé avec l'algorithme de segmentation, permet d'obtenir une méthode de segmentation non supervisée d'images de textures. Des résultats sur des mosaïques de textures de l'album de Brodatz sont donnés comparativement à 4 autres méthodes de segmentation tirées de la littérature, et permettent de mieux situer notre approche dans le domaine vaste de l'analyse de textures.

We present classification methods, which have been adapted to the pattern recognition problem in the domain of aerial imagery. Three methods based on different mecanisms have been developped : rule-based system, neural network and fuzzy classification. Our contributions are the adaptation of these methods to the concrete case of aerial images, and the quantitative comparison between the three types of methods.

Static linear mixtures with fewer sensors than sources are considered. They are encountered for instance in downlink radio communications, if the spectral efficiency is attempted to be improved. The blind source extraction problem is addressed by forming virtual sensor measurements, in order to make it possible to invert linearly the observation model. Virtual measurements are a non linear function of actual measurements, and the choice of this non-linearity depends on the source distribution, assumed to be known and discrete. Two numerical algorithms are proposed, depending on the fact that the mixture is known (or beforehand identified) or not. Computer results are run with both BPSK and MSK sources, and compared to the ultimate separation performances.

Blind equalization of non minimum phase FIR channels requires prior identification, for stability reasons. We present a novel algorithm able to identify a channel in presence of an unknown MSK modulated input (which can be viewed as an approximation of the GMSK modulation used in GSM mobile systems), by resorting only to output second order moments. Blind identification is made possible because the input is not circular. It is shown that this approach leads to a system of L quadrics in L unknowns, if L denotes the number of taps of the unknown FIR channel. This system is then solved with the help of an original algorithm based on resultant techniques. Performances in terms of Bit Error Rates are eventually reported.

Notre travail porte sur l'analyse d'images aériennes de résolution décimétrique (images IGN) en vue de détecter et de modéliser les bâtiments. Les scènes urbaines traitées étant très complexes, nous avons retenu une approche hiérarchique, reposant sur une analyse globale de la scène, suivie d'une modélisation locale dédiée au bâti. Nous avons basé notre analyse globale sur l'exploitation de l'information de profondeur, très pertinente pour ce genre de scènes. C'est pourquoi nous avons tout d'abord élaboré un schéma de mise en correspondance répondant aux exigences de densité et de fiabilité des cartes altimétriques. La méthode repose sur une corrélation de gradients utilisant des masques adaptatifs, une pondération géodésique, et elle s'intègre dans un processus multi-résolution contrôlé par une validation symétrique. Nous montrons ensuite comment une telle information de profondeur permet de détecter et de classer les différents objets de la scène selon trois thèmes génériques : bâti, végétation (du sursol), et sol. Après une segmentation altimétrique par agrégation locale, nous avons effectué une classification séparant le sursol du sol, à l'aide de règles propagées dans un graphe d'adjacence de régions 3D. Au sein de la classe sursol, nous avons séparé le bâti de la végétation en analysant localement les orientations des normales aux surfaces 3D. A l'issue de cette étape globale, nous avons modélisé les régions bâti selon deux approches complémentaires : vectorisation des limites des bâtiments et reconstruction 3D des toits. La vectorisation utilise conjointement informations radiométrique et altimétrique pour détecter et fusionner les segments d'une des vues. Le groupement final est contraint par la frontière 3D et vectorisé en minimisant les déformations géométriques. Pour modéliser les toits, nous avons suivi une approche statistique. A cette fin, nous avons introduit un modèle paramétrique multi-plans des données et nous avons développé un algorithme stochastique permettant de séparer et d'identifier simultanément les différents pans du toit.

Cette communication présente un exemple d'application du logiciel SynDEX d'aide à l'implantation d'algorithmes sur des architectures multiprocesseurs. L'application choisie est une méthode de compression d'images, elles est portée sur un réseau de transputers.

This work is a contribution to adequation between algorithm and architecture. It presents an example of application made with SynDEX, a software environment to implement signal processing or automatic algorithms on multiprocessors networks. It is shown that a conditional data flow graph is enough to realize the implementation.

This paper presents a new scheme for fractal image compression based on adaptive nDelaunay triangulation. Such a partition is computed on an initial set of points nobtained with a split and merge algorithm in a grey level dependent way. The ntriangulation is thus fully flexible and returns a limited number of blocks nallowing good compression ratios. Moreover, a second original approach is the nintegration of a classification step based on a modified version of the Lloyd nalgorithm (vector quantization) in order to reduce the encoding complexity. n -the vector quantization algorithm is implemented on pixel histograms directly ngenerated from the triangulation. The aime is to reduce the number of comparisons nbetween the two sets of blocks involved in fractal image compression by keeping nonly the best representative triangles in the domain blocks set. Quality ncoding results are achieved at rates between 0.25-0.5 bpp depending on the nnature of the original image and on the number of triangles retained. n

This paper presents a system for automatically selecting images in an image database to be used as illustrations of an image method or analysis process. This problem is related to the teleteaching of image processing which uses already implemented libraries of algorithms. This is in the context of a teleteaching European project. We first give a Bayesian approach to this problem, by using an image basis. Then we show how to use the Haar transform for this purpose. Finally we give examples and discuss our approach.

Les filtres de Gabor sont largement utilisés dans de nombreux domaines du traitement d'images tel que líanalyse de textures, la détection de contours ou la reconnaissance de formes, mais rarement pour líanalyse du mouvement. Nous présentons une méthode d'estimation du mouvement qui combine la puissance des bancs de filtres de Gabor avec une méthode différentielle. Chaque image est décomposée par un banc de N filtres de Gabor de manière à obtenir N représentations spectrales de l'information. L'équation de contrainte du mouvement apparent est appliquée sur chacune de ces représentations. Nous obtenons de la sorte un système multi-contraint permettant díextraire le flux optique. Nous proposons deux versions de líalgorithme, monorésolution et multirésolution, répondant à des besoins différents en terme de dynamique de vitesse et de coût de calculs. Une telle architecture offre la possibilité à terme de combiner divers indices visuels pour líanalyse des séquences d'images complexes.

Le présent papier est consacré à l'étude du problème de la séparation aveugle d'un mélange instantané de sources gaussiennes autorégressives, sans bruit additif, par la méthode du maximum de vraisemblance exact. La maximisation de la vraisemblance est décomposée, par relaxation, en deux sous-problèmes d'optimisation, également traités par des techniques de relaxation. Le premier consiste en l'estimation de la matrice de séparation à structure autorégressive des sources fixée. Le second est d'estimer cette structure lorsque la matrice de séparation est fixée. Le premier problème est équivalent à la maximisation du déterminant de la matrice de séparation sous contraintes non linéaires. Nous donnons un algorithme de calcul de la solution de ce problème pour lequel nous précisons les conditions de convergence. Puis nous analysons, par simulation, les performances de l'estimateur ainsi défini et nous montrons l'amélioration qu'il apporte à la procédure de quasi-maximum de vraisemblance.

Les filtres numériques à mémoire longue se prêtent difficilement à une mise sous forme d'état classique. Cependantm une réalisation d'ordre 1 sur un espace d'état de dimension infinie est proposée pour l'exemple de (1-z^-1)^- alpha . Ce modèle d'état révèle la nature dissipative du filtre et permet de construire une fonction de Lyapunov discrète. Une généralisation de cette étude préliminaire est envisagée et permet l'introduction des représentations diffusives à temps discret.

Ce travail est consacré à l'étude des propriétés au second ordre, en termes d'autocorrélations partielles, d'un mélange instantané de sources colorées, sans bruit additif. Nous introduisons la notion d'innovations partielles canoniques récursives symétriques. Alors leurs composantes, pour le processus d'observation, coïncident avec celles du processus des sources, dès l'ordre pour lequel les modèles autorégressifs sous-jacents aux sources sont distincts. Cette propriété conduit à une nouvelle méthode de séparation basée sur la version empirique des matrices d'autocorrélation partielle associées à ces innovations. Des résultats de simulation montrent une amélioration notable des performances de cette approche par rapport à celles d'autres méthodes de même nature.

This work deals with content-based video indexing. Our viewpoint is semi-automatic analysis of compressed video. We consider the possible applications of motion analysis and moving object detection : assisting moving object indexing, summarising videos, and allowing image and motion queries. We propose an approach based on interest points. As first results, we test and compare the stability of different types of interest point detectors in compressed sequences.

This work deals with content-based video indexing. Our viewpoint is semi-automatic analysis of compressed video. We consider the possible applications of motion analysis and moving object detection : assisting moving object indexing, summarising videos, and allowing image and motion queries. We propose an approach based on interest points. As first results, we test and compare the stability of different types of interest point detectors in compressed sequences.

Cet article s'intéresse à la fusion de sources définies sur des référentiels non exhaustifs différents. C'est le cas par exemple des sources S1 et S2 définies respectivement sur les référentiels H1,H2,H3 et H2,H3,H4. Une source prise isolément est insatisfaisante car ne permet de discerner toutes les hypothèses. La fusion de ces sources apparaît alors comme une solution intéressante pour obtenir un discernement d'un plus grand nombre d'hypothèses et d'autre part de tirer profit de la complémentarité de discernement sur les hypothèses communes. Toutefois, les processus de combinaison fournis par les différents formalismes ne sont pas applicables dans un tel cas de fugure. On propose donc différentes solutions permettant de réaliser une telle fusion. Comme cadre d'application privilégié de ce problème, nous avons choisi la reconnaissance dans le cas d'un apprentissage incomplet.

Cet article s'intéresse à la fusion de sources définies sur des référentiels non exhaustifs différents. C'est le cas par exemple des sources S1 et S2 définies respectivement sur les référentiels H1,H2,H3 et H2,H3,H4. Dans ce cas, une source prise isolément est insatisfaisante car elle ne considère pas toutes les hypothèses. La fusion de ces sources apparaît alors comme une solution intéressante pour obtenir un discernement d'un plus grand nombre d'hypothèses et de tirer profit de la complémentarité de discernement sur les hypothèses communes. Toutefois, les processus de combinaison fournis par les formalismes existants ne sont pas applicables ici. On propose donc différentes solutions pour réaliser une telle fusion. Un cadre privilégié de ce problème est la reconnaissance dans le cas d'un apprentissage incomplet.

Cet article donne des généralités sur la fusion de données dans le cadre d'un problème de reconnaissance. De façon générale, sont exprimés les besoins propres à ce problème. Nous définissons notamment quelles sont les informations à considérer et les traitements que celles-ci doivent subir pour mener à bien le problème traité. Nous montrons également l'intérêt d'utiliser une solution multi-sources, en particluier, dans certains cadres d'application où les informations disponibles sont souvent imparfaites. Dans ce contexte, un panorama des méthodes ou théories, utilisées comme formalisme de modélisation, est proposé en montrant les inconvénients et les avantages de chacune d'elles.

Les travaux présentés dans cette thèse se situent dans le cadre d'une collaboration entre le centre de lutte contre le cancer Léon Bérard de Lyon et le pôle Images du laboratoire ERIC de l'Université Lyon 2. Il s'agit de réaliser une étude de la faisabilité d'un système automatique d'aide au positionnement de patients dans le contexte d'une technique particulière de radiothérapie appelée radiothérapie conformationnelle. Les appareils utilisés dans ce projet sont déjà en fonction quotidiennement pour le traitement de patients. Nous proposons un système respectant les contraintes médicales et dont le but est de s'insérer, sans engendrer de modifications notables, au sein des protocoles existants. L'étude que nous présentons est divisée en quatre étapes. Dans un premier temps, nous réalisons le processus de calibrage du système d'imagerie. Cette procédure de calibrage est faite à partir d'un fantôme construit spécialement pour l'occasion. Nous montrons que le calibrage peut se réduire à une procédure d'optimisation associée à une prise de mesures dans un examen scanner et une image acquise. Dans un second temps, nous nous intéressons à des techniques de rendu volumique pour la création d'images simulant les images acquises sous l'appareil d'irradiation. L'étude présentée se focalise sur le rendu volumique à base de lancer de rayons et propose d'utiliser diverses formules d'accumulation pour la génération d'images. Dans un troisième temps, nous procédons au recalage entre des images acquises sous l'appareil d'irradiation et des images simulées. Nous utilisons pour cela des techniques de recalage à base de distributions d'intensité. Nous fournissons également une étude comparative de deux mesures de similarité. Dans un quatrième et dernier temps, nous mettons en oeuvre la précédente procédure de recalage suivant divers plans d'acquisition et nous proposons une mise en commun de ces informations pour déduire un mouvement à appliquer au patient afin de faire correspondre sa position actuelle avec sa position théorique. Des expérimentations sur le fantôme de calibrage démontrent la faisabilité d'un système d'aide au positionnement basé sur ces techniques. Nous obtenons une précision de l'ordre du millimètre là où les procédures actuelles fournissent un positionnement qui n'est précis qu'au centimètre près.

Many blind or semi-blind equalizers are implemented with the help of iterative algorithms, and therefore may require long convergene times or suffer from local minima. Closed-form block blind equalizers are attractive, even if they are suboptimal, since they can serve to initialize them. But they can perform better in time-varying contexts, that is on very short data blocks. It is focused here mainly on PSK modulations, including MSK and QPSK. The proposed algorithms are based on known instantaneous properties of such modulations.

Ces dernières années, l'égalisation aveugle de canaux de communication a suscité un grand intér^et, entre autres parce qu'elle permet d'accroître le débit. De nombreux algorithmes itératifs ont été proposés mais bon nombre d'entre eux souffrent de minima locaux. L'approche semi-aveugle, où une partie du signal émis est connue, semble très prometteuse et les problemes de convergence sont moins aigus. Dans cette article, nous proposons une méthode analytique de calcul de l'égaliseur dans les contextes aveugles et semi-aveugles, basée sur le caractère discret de la distribution des sources. Les performances de cette méthode se comparent favorablement à celles des égaliseurs par For c cage à Zéro et au sens des Moindres Carrés.

In this paper, we study the advantage of the use of the mathematical morphology tools in grey levels in the detection of microcalcifications in digital mammograms. nWe will detail the novel technique developed to separate the microcalcifications which appear as clusters in the picture.

Dans les zones non texturées et non bruitées d'une image, un détecteur haute-échelle donne des contours plutôt longs , isolés et bien localisés, alors que dans les zones texturées et/ou bruitées, il fournit des contours nombreux, courts ou ramifiés, proches. Pour formuler ces caractéristiques, nous avons défini des attributs sur les contours et leurs voisinages (construits avec le diagramme de Voronoï). Les attributs sont géométriques, topologiques ou relatifs à la texture. Des algorithmes suppriment les contours dus au bruit ou à la texture et prolongent les autres. Des cartes de texture/bruit sont générées. Eles peuvent servir pour une coopération de méthodes de segmentation.

Instead of choosing one segmentation method, we take the best of each method by performing competition. The segmented images are interpreted by a multi-scale fuzzy classifier. Several fusion operators are the compared which give solutions to the interpretation and segmentation of aerial images.

Algorithm of multi-scale fuzzy classification, used on comple data (multi-modal, various size classes, ...). The method uses potential functions, correspondind to membership degrees to classes. It introduces a scale factor, specific of each class, to weight these functions.

Global system for the fusion of images segmented and interpreted by a fuzzy classifier. A set of complementary segmentation operators is applied to the image. Each region of the segmented images is interpreted by the fuzzy classifier, through membership degrees to classes. Classes are automatically built from a set of examples, even for complex data sets (multimodal or overlapping classes). The fusion of the interpreted images improves the segmentation and gives solutions to segmentation and interpretation evaluation.

La lithotritie consiste à fragmenter les calculs (lithiases) urinaires et biliaires afin de permettre leur évacuation par les voies naturelles. Le succès du traitement est lié entre autres à la capacité à faire coïncider la lithiase et le foyer du générateur d'ondes de choc acoustiques. L'objectif du travail présenté est de suivre la lithiase dans les images fournies par l'échographe intégré au lithotriteur, afin de déplacer automatiquement le générateur d'ondes suivant les mouvements de la lithiase. L'algorithme choisi s'appuie sur une mesure de corrélation et utilise une stratégie de recherche multigrille à resserrage de maille.

Le travail de cette thèse s'inscrit dans le cadre de la modélisation et de la reconnaissance d'objets par leur apparence et par des descripteurs locaux. Nous partons, dans une première partie de cette thèse, d'images d'où sont extraits des contours puis des segments approchant ces derniers. À partir de ces segments, nous calculons des descripteurs locaux, appelés quasi-invariants, qui ont la particularité d'être très stables par rapport à des changements modérés de point de vue. En stockant ces quasi-invariants dans une structure adaptée, et en modélisant un objet 3D par un ensemble limité de vues 2D, nous montrons qu'il est possible de reconnaître des objets sous tout angle de vue. La reconnaissance est obtenue en deux étapes. D'abord les quasi-invariants locaux entre image et modèles sont mis en correspondance en utilisant une méthode d'indexation. Ensuite, une vérification globale exprimant une cohérence géométrique permet de filtrer des appariements erronés et de sélectionner le modèle le plus semblable à l'image. Constatant des faiblesses dans l'extraction et dans le pouvoir discriminant des descripteurs initiaux, nous étendons ensuite notre approche pour fournir une méthode d'intégration avec toute une classe de méthodes locales existantes. Les résultats expérimentaux fournis par cette extension forment une validation complète de notre travail. Dans un deuxième temps, nous analysons le problème de la complexité algorithmique soulevé par le genre d'approches utilisées. En effet, nous montrons formellement que certaines méthodes d'indexation sont très mal adaptées à la reconnaissance par descripteurs locaux dès lors que ces descripteurs évoluent dans un espace de dimension élevée. La complexité est telle, que, dans certains cas, elle peut dépasser celle d'une comparaison séquentielle de tous les modèles et leurs descripteurs. Nous montrons quels sont ces cas, et ce qui peut être fait pour les éviter.

Dans ce travail nous abordons les problemes de l'estimation de mouvement et du recalage de signaux et d'images sous hypothese de conservation des niveaux d'intensite. Dans une premiere partie nous introduisons une nouvelle hypothese de rigidite du mouvement et une pyramide multiéchelle adaptée permettant d'ecrire une nouvelle équation de contrainte du mouvement valide aux échelles grossieres. Nous en deduisons des conditions suffisantes de convergence d'un algorithme itératif d'estimation/ recalage au sens de la disparition du flot optique résiduel et du recalage de l'image d'étude vers l'image cible, en dimension quelconque. Dans une seconde partie nous discutons la mise en oeuvre de l'algorithme et tentons l'approche par ensembles de niveaux en dimension 1 et 2. Ensuite nous obtenons des résultats satisfaisants en utilisant l'algorithme du gradient conjugue. Nous illustrons l'approche à l'aide de nombreux exemples synthétiques ou réels en dimension 1 (y compris sur paire stéréo) et 2.

The objective of the project is to design a system of interpretation of images issued from different sources. nIt needs the dynamic generation of optimal sequences of image processing algorithms, adapted to the current context. nAn original approach for a pertinent qualification of existing image processing algorithms, based on Dempster-shafer theory is proposed.

In this paper, we focus on the TM image processing dealing with the left ventricle's motion in the short axis view. Our goal is an automatic extraction of the endocardial contour over time, in order to compute its motion parameters. We propose a novel algorithm combining spatial discontinuity detection and temporal smoothing. The discontinuities are extracted from each TM-line , by means of a robust detector which measures the degree of the local non-stationarity of the signal. The ventricle's cavity is approximately extracted by an adaptive thresholding so as to help the selection of the endocardial contours from the detected set of discontinuity lines. These contours are then approximated by cubic splines. Instantaneous velocities of the heart walls are finally computed by derivating the obtained temporally smooth curves.

Cette thèse présente une contribution aux méthodologies de programmation pour líimplantation díalgorithmes de traitement díimages en temps-réel sur des architectures de type DSP parallèles. Nous nous intéressons plus particulièrement aux architectures TMS320 C80 et C62 de Texas Instruments. Pour ces DSP, nous présentons un éventail de techniques logicielles qui permettent líoptimisation de líimplantation des opérateurs algorithmiques de traitement ainsi quíune méthodologie originale pour la gestion des flux de données 2D. Cette méthode vise líautomatisation et líoptimisation de líutilisation du paradigme matériel couplant les co-processeurs de transfert (DMA) avec les mémoires internes. Dans le contexte multi-processeurs du C80, nous cherchons plus précisément à automatiser la parallélisation SPMD des flux en optimisant le partitionnement des données pour le paramétrage et líencapsulation synchrones des requêtes de transfert DMA. Avec cette methodologie, nous avons réalisé une librairie de traitement díimages bas niveau pour le C80. Cette librairie innove dans sa conception qui rend transparente la mise en úuvre du DMA. Elle est paramétrable sur le plan de la taille des images traitées et du nombre de processeurs affectés au traitement SPMD, reconfigurable dynamiquement et générique dans líéventail des algorithmes bas niveau quíelle permet díimplanter. Deux applications développées avec líoutil sont étudiées : un algorithme de détection de contours optimal et une technique de détection de mouvement markovienne. Les performances temps-réel (TR) obtenues pour le 1er algorithme sur C80 et C60 montrent líintérêt de notre démarche pour la gestion des flux et líapport des techniques díoptimisation utilisées dans la programmation des opérateurs. Pour le 2ème algorithme, les performances TR obtenues sur le C80 nous permettent díexploiter la détection de mouvement dans un algorithme original de compression de séquences díimages qui fait líobjet du dépôt díun brevet industriel.

This paper deals with the major factors influencing the detection of urban fabrics in ERS-SAR images. Data, in SLC and PRI format, were acquired over the city of Nantes (West of France). The analysis of the data was performed in conjunction with aerial photographs, maps, meteorological data, as well as a field survey. The way urban fabrics and its environment, the data processing techniques, and the weather conditions affect the radar signal was examined and discussed. It was found that large effects originate from the geometry of urban features, as well as their orientation relative to the spacecraft orbit. This investigation adds evidence of the fact that the specular scattering prevails over the diffuse scattering in urban area. Practical conclusions concerning the capabilities and the limitations of ERS-SAR imagery are drawn.

The paper presents some experiments for speaker verification using a single layer perceptron. The speaker information is transmitted in a speech segment by the dependent and independent phoneme information. The experiments confirm the possibility of speaker verification using the speaker information contained in the short time spectrum.

In the paper, the reconstruction of finite signals and images from the noisy Fourier transform phase is addressed. The problem is pointed out to be ill-posed with respect to distortion in the phase. Regularizing reconstruction algorithms are proposed which significantly improve estimates of a signal or image reconstructed from the noisy phase. Depending on the way in which the solution to the reconstruction problem is regularized, the developed methods represent global and local regularizing algorithms. Both algorithms use the variance of the additive noise present in phase as the a priori information. The local regularizing algorithm allows for the usage of information concerning the distribution of error along samples of a normalized solution to the reconstruction problem obtained from noisy phase using conventional direct reconstruction algorithm. To gain this information, the expression for a correlation matrix of the first-order error vector in the solution obtained from the noisy phase is derived. As experiments show, the regularizing procedures produce far more acceptable solutions compared to those of the known conventional direct algorithm.

In the paper, we develop a new algorithm for interferometric Synthetic Aperture Radar (SAR) phase unwrapping based on the first Green's identity with the Green's function representing a series in the eigenfunctions of the two-dimensional Helmholtz homogeneous differential equation. This provides closed-form solutions using one- or two-dimensional Fast Fourier Transforms. The algorithm is elaborated using adaptive regularization of the interferometric phase gradient estimation. To diminish underestimation of the unwrapped phase typical of the linear phase unwrapping algorithms, the bias in the measured interferometric SAR phase is calculated in terms of the probability density function of the error in the processed interferometric SAR phase.

In the paper, we develop a new algorithm for interferometric Synthetic Aperture Radar (SAR) phase unwrapping based on the first Green's identity with the Green's function representing a series in the eigenfunctions of the two-dimensional Helmholtz homogeneous differential equation. This provides closed-form solutions using one- or two-dimensional Fast Fourier Transforms. The algorithm is elaborated using adaptive regularization of the interferometric phase gradient estimation. To diminish underestimation of the unwrapped phase typical of the linear phase unwrapping algorithms, the bias in the measured interferometric SAR phase is calculated in terms of the probability density function of the error in the processed interferometric SAR phase.

We derive and analyze the contribution of a transversal component of the interferometric phase gradient field when the phase is unwrapped by using the first Green's identity. The Green's function is expressed in the form of a series of the Helmholtz equation eigenfunctions and for homogeneous Neumann boundary conditions imposed on the unwrapped phase in a rectangular two-dimensional domain.

The main goal of the work herein presented was to develop a fast and reliable method of stenosis quantification in 3D magnetic resonance angiography (MRA) images. The first step towards this goal is an extraction of the vessel axis. The vessel is assumed to be represented by a succession of spatially oriented cylinders, and its axis is obtained by the concatenation of the principal axes of inertia of the constituent cylinders. An approximation of the vessel diameter is computed along the axis, using the moments of inertia and it provides an estimate of stenosis severity. Experimental results are presented in 3D vascular images of the lower limbs, carotid bifurcation and abdominal aorta.

In extra-corporeal shock wave lithotripsy (ESWL), focused acoustic waves are used to fragment urinary stones. The success of the treatment depends on coincidence between the stone position and the point of convergence of the waves. However, the stone may move during the treatment. We developed a software called Echotrack which performs a real time tracking of the stone in ultrasound images and automatically adjusts the position of the generator of shock waves. Clinical tests carried out in 65 patients showed that the Echotrack is able to track the stones as long as they are visible in the images. The number of shocks necessary to fragment the stones is reduced by 40 %.

Purpose : The goal of this work was to reduce the number of shocks necessary to fragment renal stones during extra-corporeal shock-wave lithotripsy (ESWL), by automatically taking into account the movements of the stones. Materials and Methods : A software, Echotrackô, was developed and implemented on a Sonolith 4000+TM lithotriptor. The software consists of two modules. The first module uses image processing to detect the instantaneous location of the stone on ultrasound images generated by the imaging system of the lithotriptor. The second module uses the detected locations of the stone to control the position of the shock-wave generator : it automatically adjusts the position of the generator so as to improve coincidence between its focal volume and the stone. The reliability of the tracking algorithm was clinically tested in 65 patients with renal stones. These in-vivo tests were qualitative and their goal was to assess the ability of the software to track the stones during actual treatments. A quantitative evaluation of the reduction of the number of shocks necessary for fragmentation, was performed in-vitro : artificial stones were moved according to computer-generated trajectories. Each trajectory was applied twice : with and without automatic adjustment of the position of the generator. Results : The in-vivo tests demonstrated the ability of the software to track the stones as far as they were visible in the images. During in-vitro tests, automatic adjustments of the position of the generator reduced, by a factor of 1.64, the number of shocks necessary to fragment the stones completely. Conclusion : Image-based renal stone tracking used to automatically adjust the position of the shock-wave generator, according to the displacement of renal stones, was found to be very useful during ESWL. Treatment time was significantly shorter.

Résumé En urologie, la lithotritie extracorporelle par ondes de choc utilise des ondes acoustiques focalisées, afin de fragmenter les calculs urinaires. Le succès du traitement dépend de la coïncidence entre le calcul et le point de convergence des ondes. Cependant, les calculs, notamment rénaux, peuvent bouger lors du traitement. On estime que plus de la moitié des chocs ratent leur cible. Le but de notre travail était de prendre en compte ces mouvements, afin de réduire le nombre de chocs nécessaires pour fragmenter les calculs. Pour ce faire, nous avons développé et implanté sur un lithotriteur Sonolith 4000+TM, un logiciel appelé EchotrackTM. Ce logiciel s'appuie sur un suivi automatique du calcul à traiter, en temps réel, dans des images échographiques. Les tests cliniques, sur 65 patients, ont montré qu'EchotrackTM est capable de suivre le calcul tant que celui-ci est visible dans les images. Ceci permet de corriger automatiquement la position du générateur d'ondes de choc en fonction de la position du calcul et de réduire ainsi le nombre de chocs nécessaires pour fragmenter le calcul. Cette réduction, évaluée in vitro, est de l'ordre de 40 % en moyenne. La correction automatique de la position du générateur d'ondes de choc est une première mondiale sur le marché de la lithotritie.

This paper deals with a preprocessing technique of magnetic resonance angiography (MRA) images, applied before maximum-intensity-projection (MIP). The purpose was to recover small low-intensity vessels, visible in individual slices, but lost in MIP images that usually have higher background level than the individual slices. The authors have developed a nonlinear three-dimensional spatial filtering technique (called HD filter) based on anisotropic smoothing. The filter first searches for the local orientation of the vessel. It then performs a nonlinear smoothing in the vesselís local direction so as to avoid blurring its boundaries. Noise level reduction, contrast enhancement, and improved small vessel visibility achieved by this filter are illustrated on dynamic contrast-enhanced subtraction MRA images of the lower limbs.

Although the M-mode echocardiography is limited to one spatial dimension, it provides rich information about the heart local contractility, with good time-resolution. The M-mode images are therefore currently used in clinical practice. However, except some point-wise measures (e.g. heart-wall thickening and shortening fractions), a manual extraction of the quantitative information relative to the heart-wall motion is too tedious and physician-dependent. Very few attempts to extract this information automatically, by means of image processing, have yet been reported in literature. We recently proposed an algorithm designed to automatically locate the endocardial boundaries in M-mode echocardiography images and estimate their instantaneous velocities. This algorithm combines spatial discontinuity detection, region growing and temporal smoothing. The discontinuities are located using a statistic-based detector which measures the degree of the local non-stationarity of the signal. The robustness of this detector has been proven for echography noisy images. The ventricular cavity is roughly extracted by region growing and the previously detected discontinuities closest to the regions contour, are considered as the endocardial boundaries. These boundaries are then temporally smoothed, using B-spline curves, so as to allow a reliable computation of their temporal derivatives. In order to evaluate the performance of this (and other) algorithm(s), we recorded, digitized and commented an echocardiography image sequence data base which is now available on a double CD-ROM. The selected sequences correspond to 21 healthy patients and to 14 patients with one of the following pathologies : ischemia (akinesia or hypokinesia), hypertrophic or dilated cardiomyopathy. The M-mode sequences represent the left ventricle (LV) in the short axis view. Each sequence consists of 25 to 50 overlapping frames, each frame representing approximately 4 heart beats. We present a comparison between the automatically extracted and interactively drawn boundaries of the LV cavity, and between automated and manual measures of the shortening fraction. The variability of the velocity curve form within each sequence (intra-patient) and from one healthy patient to another (inter-patient) is discussed. A preliminary comparison between the healthy and pathological cases is also presented.

The problem under consideration is to separate an unknown mixture of unknown nrandom signals. The key property that makes separation possible is statistical nindependence of the sources, which means both second order and higher order ndecorrelation properties. This paper is concerned with self-adaptive such system. nStarting with a recursive network controled with the Hérault-Jutten updating rule, nwe present two other linear structures, the direct one and the mixed direct/ nrecursive one, which do not raise realizibility problem. For two sources it is nproved that the three structures always possess at least one stable stationary npoint that is a separating state, under a condition of globally sub-gaussian nsources . The performance comparison between them shows that the mixed structure nis the best one because, for the same separation achievement in steady-state, its nconvergence speed has the best robustness against the variations of the mixture.

This paper provides a general theory for the problem of tracking the variations of an nunknown filter with an adaptive filter: LMS, normalized LMS, signed LMS, RLS etc... nWithout the unrealistic assumptions of independence, infinitesimal forgetting rate, or nwhite noise input, we evaluate the tracking performance thanks to a general Markov nformalism which splits the adaptive filter deviation into its transient, noise and lag nparts . In the specific random walk case, LMS and RLS exhibit a trade-off forgetting rate nwhich compromizes between noise and lag misadjustments. Their tracking achievements ncan be in favour of LMS or RLS. With an order 1 Markov model, it is shown for LMS that na trade-off between lag and misadjustment occurs only if the output noise in the bandwidth nof this Markov process is smaller than the output signal power -up to a fixed factor. nOtherwise it is preferable to switch off adaptation after the acquisition period.

Part 1: THE LMS THEORY OF ADAPTIVE TRANSVERSAL FILTERS; Introduction - The Optimal Filter; Adaptivity and Recursivity: the LMS Filter; The LMS Case with Independent Input Vectors; A More Realistic Model to Prove Convergence; Transient Error and the Speed Convergence; Fluctuations in Steady-state and Misadjustment. nPart 2: IMPLEMENTATION CONSIDERATIONS; Complexity and Precision of the LMS algorithm; The Simplified Sign Algorithms. nPart 3: TRACKING THE TIME-VARIATIONS; Adaptive Filtering in Presence of Time Variations; Tracking Bounded Time Variations; Tracking Random Time Variations; The Digital Phase Tracking Loop. nPart 4: SOME LMS ADAPTIVE RECURSIVE (HR) FILTERS: Recursive Filtering and Prediction in Transmission; LMS Recursive Predictors; Stability of Adaptive Recursive Prediction.

In this paper we propose a new adaptive algorithm to separate a linear mixture of nsources using an extended Anti-Hebbian rule. This solution can be viewed as a nstochastic gradient way to minimize certain output high order statistics. The nsystem is modular: it is decomposed into parallel and independent sub-systems. nEach one is capable of extracting one source with negative kurtosis out of the nmixture , provided the number of observations is greater or equal to the number nof sources and provided it is appropriately initialized. n

In the classical methods of unsupervised source separation, the a priori hypothesis nis independence of sources. In certain applications, there is some additional nknowledge on the sources (statistics, distributions, alphabet...). It is the case nwith discrete sources with known alphabet. Then we can improve separation. nInitialization of adaptation is done according to some known algorithm, e.g. thanks nto an extended anti-Hebbian algorithm, provided there are not less sensors than nsources . As soon as the separation performance index has reached some preassigned nlevel , a second part which involves the output decision error is introduced in the nincrement . In a noiseless environment, this method allows complete cancellation of nsteady state adaptation fluctuations and perfect source recovery.

L'utilisation de structures linéaires et de lois d'adaptation mettant en jeu des nnon linéarités d'ordre quatre a été à l'origine de nombreux résultats intéressants nen séparation non supervisée de sources. Ces performances n'auraient pas été natteintes sans que des hypothèses a priori sur les distributions des sources et nleur indépendance soient faites. Dans cet article, on utilise une structure à base nde neurones non linéaires bouclés. En rajoutant l'hypothèse de sources binaires, la nqualit é de séparation se voit améliorée et la robustesse du système vis-à-vis des nfluctuations des paramètres du mélange et de la présence d'un bruit additif est nnettement augmentée.

The phase diversity technique is studied as a wave-front sensor to be implemented with widely extended sources. The wave-front phase expanded on the Zernike polynomials is estimated from a pair of images (in focus and out of focus) by use of a maximum-likelihood approach. The propagation of the photon noise in the images on the estimated phase is derived from a theoretical analysis. The covariance matrix of the phase estimator is calculated, and the optimal distance between the observation planes that minimizes the noise propagation is determined. The phase error is inversely proportional to the number of photons in the images. The noise variance on the Zernike polynomials increases with the order of the polynomial. These results are confirmed with both numerical and experimental validations. The influence of the spectral bandwidth on the phase estimator is also studied with simulations.

In applications digital recursive filter coefficients have no distinct values, therefore the test of an entire family of polynomials is required in order to be sure of the filter stability. The edge theorem by Bartlett, Hollot and Lin states that a polytope is stable, if and only if, the exposed edges are stable. In this paper, this last condition is transformed into an equivalent one that can be tested in a finite number of arithmetic operations and from which an algorithm is derived. It is shown that the condition, which has been established, is optimal i.e., it can neither be avoided, nor simplified.

The navigation of underwater vehicles (UV) encounters numerous constraints due to the hostil ity of the deep sea environment to communication as to human intervention, and remains technologi cally behind land- and airborne applications. UV localization implies deployment of navigation equipment, and the operation is limited to the short maximum range of signal transmission. This paper presents map-based navigation of UV that aims to enhance the localization without external aid. Bathymetric profiles given by a multibeam echosounder are matched to a refer ence depth map (RDM). The RDM is an existing chart or is constructed from a UV survey at high altitude. The echosounder data obtained close to the bottom are integrated in a local depth map (LDM). The matching algorithm uses contour-like points extracted after image filtering and restoration. Differential attributes allow to identify possible rough matches that initialize the iterative position and orientation estimator. The paper presents new results of the study started in 1994. Major improvements concern image res toration, estimator initialization, and in-line eval uation of statistical parameters, making completely automated position estimation possi ble. First results on real bathymetric data are pre sented.

This paper derives an identification solution of the optimal linear predictor of n ARMA type, as a time varying lattice of arbitrarily fixed dimension, for a nprocess whose output signal only is known. The projection technique used leads nto an hereditary algorithm which is the adaptive extension to raw data of our nprevious results on lattice realization from given autocorrelation functions. nIt produces a minimum phase linear model of the signal whose n-th order n

A new nonlinear technique is developped by means of infinite impulse response nVolterra functionals. It yields the projection onto the closed class of finite nVolterra series with separable kernels of arbitrary degree k. If the original nsystem model is bilinear, the computation of the kernel is finitely recursive nthrough higher moments of degree 2k.

This paper is concerned with the problem of separating independent non-Gaussian nsources . This is done adaptively maximizing a contrast function based on fourth- norder cumulants of the (mixed) observations. The first class of solutions involves na first stage where the signal vector is adaptively whitened. In order to implement nin the second stage the proper separating task, new contrast functions are proposed, nespecially when all the source kurtosises have the same sign. These contrasts ninvolve only self-cumulants of the outputs. The second class of solutions requires na single separating stage. However, the associated contrasts involve cross-cumulants nin addition to self-cumulants. They essentially apply to correlated vectors with nnormalized powers (rather than to white vectors). The resulting adaptive one-stage nand two-stage systems achieve satisfactory separation performance independently of nthe statistics of sources and of the kind of linear mixture. n

L estimation du mouvement à partir de séquences d images bidimensionnelles s appuie sur deux hypothèses de base : l hypothèse de conservation de la luminance des objets au cours de leurs mouvements et l hypothèse de continuité spatiale, temporelle ou spatio-temporelle, du champ de vitesses apparentes. Cette dernière hypothèse est valable localement, "à l intérieur" des objets, mais elle provoque un lissage indésirable au voisinage des frontières entre les projections, dans le plan image, des objets animés de mouvements différents. Ces frontières sont appelées discontinuités de mouvement. Le sujet principal de cet article est la revue des techniques visant à estimer le champ de vitesses apparentes en évitant de lisser les discontinuités de mouvement. La première partie de l article présente les méthodes s appuyant sur l hypothèse selon laquelle les discontinuités de mouvement coïncident spatialement avec certaines frontières photométriques. La deuxième partie rapporte les méthodes de segmentation du champ estimé courant en régions homogènes au sens du mouvement. La troisième partie s intéresse aux méthodes qui réalisent simultanément l estimation du champ de vitesses et la détection des ruptures locales de continuité de ce champ. Ceci permet d inhiber localement le lissage, dans les zones susceptibles de contenir une discontinuité de mouvement. Cette inhibition peut être obtenue par introduction d un "processus de ligne" binaire, grâce à l utilisation d un "estimateur robuste", ou dans un schéma de diffusion anisotrope. La dernière partie est consacrée à la gestion des occultations. Les estimations obtenues dans les zones d occultation sont erronées à cause de la violation des deux hypothèses de base : conservation des propriétés photométriques et continuité.

When displaying three-dimensional (3D) magnetic-resonance angiography (MRA) images by maximum-intensity-projection (MIP), some vessels may be invisible, partially or completely, although they are visible in individual slices. Indeed, the MIP technique tends to increase the mean level of the background, since it "gathers" the highest noise level along the projection ray path. In this paper, we present a 3D anisotropic non-linear filter which improves the visibility of small low-intensity vessels and preserves larger structures (e.g. large arteries, aneurisms) with their exact boundaries. The 2D version of the proposed filter significantly increased the visibility of small vessels. Since the 3D version exploits the vessel continuity between adjacent slices, further improvement is expected for data having isotropic voxel dimensions. However, the filter is designed to remove noise, while preserving larger structures. This limits its capability of removing stationary background and artifacts. Vessel-like artifacts may even be enhanced.

The aim of the presented work is to improve the visibility of the vessels in magnetic resonance angiography (MRA) images. The proposed technique is designed to filter out noise, to enhance small low-intensity vessels and to preserve larger structures (e.g. aneurisms) with their exact boundaries. It is based on anisotropic smoothing, applied to the data volume before the maximum intensity projection (MIP). The first stage of the filter extracts the local orientation of the vessel. The second stage performs a non-linear smoothing in the vesselís local direction so as to avoid blurring its boundaries. The noise level reduction, the contrast enhancement and the resulting small vessel visibility improvement achieved by this filter are illustrated on dynamic contrast-enhanced subtraction (DCS) MRA images of the lower limbs. These results show that the orientation-based filtering has great benefits for the visibility of the low-intensity vessels in MIP images of MRA data.

The method tries to take the best of two segmentation approaches : a high resolution edge detector and a texture measure to decide whether to suppress the portion of edge or to keep it and prolong it. n The method is composed of two steps, both of them exploiting distances between textures. The first step erases the false contours in texture areas. The second step closes the remaining contours.

The ARSIS concept is meant to increase the spatial resolution of an image without modification of its spectral contents by merging structures extracted from a higher resolution image of the same scene but in a different spectral band. It makes use of wavelet transforms and multiresolution analysis. It is currently applied in an operational way with dyadic wavelet transforms that limit the merging of images whose ratio of their resolution is a power of two. Nevertheless, provided some conditions, rational discrete wavelet transforms can be numerically approximated by rational filter banks which would enable a more general merging: indeed, in theory, the ratio of the resolution of the images to merge is a power of a certain family of rational numbers. The aim of this article is to examine whether the use of those approximations of rational wavelet transforms are efficient within the ARSIS concept. This work relies on a particular case: the merging of a 10 m SPOT Panchromatic image and a 30 m Landsat Thematic Mapper multispectral image to synthesize 10 m multispectral image called TM-HR.

La transmission d'images numériques est de plus en plus assurée par des protocoles de transport de paquets à hauts débits relaxant le contrôle d'intégrité du canal de transmission vers la source et la destination. Dans cette thèse, nous avons élaboré un schéma de codage conjoint source-canal multirésolution en adéquation d'une part avec le protocole de communication (la gestion des pertes) et d'autre part par l'offre à l'utilisateur d'une qualité de service au niveau de la restitution des images. La transformation Mojette (transformation de Radon discrète exacte) est une transformation unitaire qui représente l'image à l'aide d'un ensemble plus ou moins redondant de projections. En réglant ce taux de redondance, on est capable sous certaines conditions, de reconstruire exactement l'image en temps réel même en cas de pertes de projections. Grâce à la morphologie mathématique et à la représentation de la transformation Mojette sous une forme matricielle, nous avons généralisé les conditions de reconstructibilité en présence d'un ensemble insuffisant de projections. Le théorème de décomposition en images fantômes permet de retrouver dans le domaine spatial (respectivement dans le domaine fréquentiel) une partie des corrélations propres de l'image (resp. du signal fréquentiel) sans modifier celles des projections. La multirésolution peut être appliquée soit directement dans le domaine de l'image soit sur les projections du domaine Mojette. Nous avons concrétisé et validé ces différentes approches sur des images test ce qui nous a permis de mettre en oeuvre différents schémas multirésolutions qui se projettent sur des canaux à Qualité de Service multiple. En perspectives de ce travail, nous avons abordé l'étude de la quantification de la source et étudié comment utiliser la transformation Mojette comme un code correcteur d'erreurs pour le canal.

In this article are presented compression results obtained by using the three dimensional discrete cosine transform. The key aspects of the paper concern the adaptation to the 3D case of transform coding algorithms that are most often used in the 2D case. This work focussed on two particular aspects that are the original contribution of this paper: (i) the adaptation to the 3D case of transform coefficients quantization method; (ii) the apply of an octree analysis algorithm before transform. The algorithm was especially designed for tomographic images issued from scintigraphic measures, we finally obtained a compression rate of 100 for a quality measured by a 40 dB PSNR.

This paper presents a low complexity block turbo decoder for product codes. This new decoder, which has been derived from the near-optimum block turbo decoder described in [1], is a very good compromise between complexity and performance. For performance evaluation, we have considered the [BCH(64,57,4)]2 product code transmitted over a Gaussian channel using a QPSK modulation. The complexity of the new block turbo decoder is about ten times less than that of the near-optimum block turbo decoder for a coding gain degradation of only 0.7 dB.

In this paper, we present a gray-level modification method which allows us to enhance the image contrast as well as to improve the homogeneity of the regions in the image. It is based on an optimal classification of the image gray-levels, followed by a local parametric gray-level transformation applied to the obtained classes. By means of two parameters representing, respectively a homogenization coefficient (r) and a desired number (n) of classes in the output image, we introduce a new family of monotonic gray-level transformations ranging from the simple linear transformation of the input histogram to the multi-level thresholding function. The proposed method is compared to the usual image enhancement methods.

In this paper, we present a discrete dynamic contour model which simulates a liquid expansion on homogeneous flat surface and the outlining of encountered obstacles. It is implemented as a radial expansion of an initial closed curve which determines a reference region. The curve is locally stopped when it attempts to expand in regions which do not exhibit the same features as the reference region. The main interesting properties of this model are : it does not require an initialization close to the solution, it is able to detect several objects of an image just by performing the initialization on the background of the image and it allows short processing times compared to methods based on optimization procedures. Nevertheless, this approach involves some delicate algorithmic problems that are exposed and solved. Experimental results on real and synthetic images are presented.

Ce travail concerne l'inversion des problèmes linéaires mal posés typiquement rencontrés en restauration et en reconstruction de signaux n-D. Nous nous situons dans un contexte bayesien en faisant appel à une estimation au sens du maximum a posteriori. Les objets recherchés, continus par morceaux, sont modélisés par des champs markoviens à partir desquels un processus de ligne peut être défini de manière implicite. Le calcul de l'estimateur, le minimum global d'une fonctionnelle multimodale, est particulièrement délicat. Nous portons toute notre attention sur les algorithmes de recuit de type Metropolis, réputés pour leur extrême lenteur, et nous montrons que certaines techniques permettent d'améliorer significativement leur convergence sans altérer leurs remarquables propriétés théoriques. Il s'agit de la distorsion concave de la fonctionnelle d'énergie, pour laquelle nous établissons de nouveaux résultats, et de la restriction à un espace localement borné. Parallèlement, nous proposons d'effectuer la minimisation sur l'espace de la transformée en ondelettes discrète et nous fournissons un moyen élégant de prolonger les contours via l'introduction de contraintes sur les sous-bandes haute fréquence. Les expériences correspondantes sont menées avec succès dans le cadre de la restauration d'images. Dans un deuxième temps, nous considérons le problème de la reconstruction 3-D à partir d'un nombre très restreint de projections (inférieur ou égal à 7) obtenues sous une incidence limitée. L'application visée s'inscrit dans le cadre des recherches en contrôle non destructif menées à Électricité de France. Les données réelles (issues de blocs de tests) dont nous disposons nécessitent une étude et des traitements complexes auxquels nous apportons des solutions adaptées. Finalement, la mise en úuvre finale d'un algorithme de type recuit permet de valider définitivement les techniques d'accélération mentionnées.

La consommation des circuits intégrés, en particulier dans le domaine du traitement de signal embarqué, est devenue une contrainte de conception primordiale. Il est donc nécessaire de mettre en oeuvre des outils de conception haut-niveau spécifiques au problème de la basse consommation, aussi bien pour les applications portables que pour les applications hautes performances. Dans cet article nous présentons notre outil d'estimation de la consommation au niveau architectural, PowerCheck, intégré dans l'environnement BSS (Breizh Synthesis System, http://archi.enssat.fr/bss). PowerCheck est situé en aval de la synthèse architecturale et estime la consommation de l'application à partir des caractéristiques de l'architecture et de l'assignation temporelle de l'algorithme sur ladite architecture. L'intérêt principal de notre approche est la prise en compte des propriétés du signal, à savoir les corrélations spatiale et temporelle, et de l'architecture complète.

We propose a new approach for the representation and recognition of patterns. The primitives extraction process is based on the properties of an original contour profile. Corners, curves and lines can easily be detected. The main characteristics of the method are the possible overlap among primitives and the construction of a rich description graph.

Recently, Albanese et al. introduced Priority Encoding Transmission ( sc pet) for sending hierarchically organized messages over lossy packet-based computer networks [abel-pet-96]. In a sc pet system, each symbol in the message is assigned a priority which determines the minimal number of codeword symbols that is required to recover that symbol. %In [abel-pet-96], sc pet systems are shown to satisfy a %generalization of the Singleton bound called here %the sc pet inequality. This note revisits the sc pet approach using tools from Network Information Theory. We first outline that Priority Encoding Transmission is intimately related with the Broadcast Erasure Channel with Degraded Message Set. Using the information spectrum approach, we provide an informational characterization of the capacity region of general Broadcast Channels with Degraded Message Set. We show that the sc pet inequality has an information-theoretical counterpart: the inequality defining the capacity region of the broadcast erasure channel with degraded message sets. Hence the sc pet approach which consists in timesharing and interleaving classical erasure resilient codes achieves the capacity region of this channel. Moreover, we show that the PET approach may achieve the sphere packing exponents. Finally we observe that on some simple non-stationary broadcast channels, time-sharing may be outperformed. The impact of memory on the optimality of the PET approach remains elusive.

End-to-end Internet connections are carried by a lossy packet-switched channel. If an unreliable transport pr otocol like UDP is used, Error-Control-Coding appears as a way to ensure reliable transmission. The simplicity of erasure correction allows to envision rather long codes (say several hundreds of symbols). Is it reasonable to trade latency for reliability. To answer such a question, we investigate the capabilities of Markovian erasure channels. In its basic version, the Channel Coding Theorem asserts that the capabilities of the discrete memoryless channel (DMC) are fully characterized by the input/output transition probab ilities, the maximal rate of reliable ommunication is defined as the solution of an optimization problem (channel capacity). Moreover, up to the order in the exponents, the rate at which decoding error probability declines toward s 0 which block length is precisely described by the Random Coding bound (upper bound) and by the Sphere Packing bound. Markovian channels (MC) are Markov chains which state spaces are constituted by input/output transition probability matrices (i.e. each state may be identified with the transition proba bility matrix of a DMC). For many applications (wireless channels, lossy channels as packet-switched computer networks) Mark ov Channels may be regarded more faithful but less tractable pictures of real systems than DMC. For most of those Markovian channels, despite the fact that Markov channels do have a con cise description, no single letter characterization is known, and little is known about coding exponents. We deal here with the simplest Markovian channel: the erasure Markovian channel and single out the relationship between coding exponents and Large Deviation Theory. The simple Markovian Erasure Channel is described precisely : random coding and sphere packing exponents are described, and a (natural) large dev iation interpretation is provided. This allows to assess the merits of interleaving strategies for coping with channel memor y. Fianlly we assess those theoretical observations on traces of Internet connections, and we observe that for a class of no isy connections where loss rate exceeds 5% and may reach 30%, the simplest Markovian models prove to be qualitatively correct.

Líendommagement en service, de composants métalliques, organes stratégiques au bon fonctionnement díun équipement industriel, a de lourdes répercussions sur la garantie constructeur et sur son image de marque. La connaissance des mécanismes díévolution de líendommagement est un atout industriel indéniable. La réalisation en laboratoire de simulations sur simple éprouvette, dans les conditions díexploitation, contribue à líamélioration de la conception des bureaux díétudes pour le choix des matériaux. Afin díéviter les tâches manuelles, longues et fastidieuses et remplacer la subjectivité díun opérateur, líanalyse díimages est un outil adapté à la caractérisation quantitative (numérique) et qualitative (position, orientation...) de líendommagement. A travers les deux grands thèmes que sont líendommagement par piqûres de corrosion et líendommagement par fluage, nous avons abordé plusieurs techniques díanalyse díimages, qui touchent líensemble de la chaîne de traitement. Les techniques mises en place dans le cadre de líévaluation de líendommagement, síarticulent toujours selon la démarche suivante : la préparation des échantillons, líacquisition des images, líextraction de líinformation pertinente par analyse díimages, la reconnaissance et la classification des formes ou des données. La préparation de líéchantillon, en vue díune quantification par analyse díimages, est une étape importante quíil ne faut pas négliger. Un soin tout particulier a été apporté tant à la préparation métallographique, quíà líacquisition díimages de qualité reproductible. Les outils díanalyse díimages abordés touchent trois grands domaines : la Morphologie Mathématique, la transformée en ondelettes directionnelles par filtre optimum dans le cadre des techniques numériques (pour la segmentation et la quantification des images) et les réseaux de neurones dans le cadre des techniques de líintelligence artificielle (analyse sémantique des données). Un thème récurant est apparu tout au long de cette étude, à savoir que les images issues de líobservation des matériaux, présentent des informations à caractère directionnel, tant au niveau de líendommagement par corrosion (stries díusinage), quíau niveau de líendommagement par fluage (détection des joints de grains). Ce mémoire síarticule autour de parties qui sont répartis de la façon suivante : - Líaspect phénoménologique de líendommagement de pièces métalliques ( corrosion , fluage), - La synthèse de la méthodologie sur líendommagement par corrosion, - La synthèse de la méthodologie sur líendommagement par fluage,

Most papers dealing with noisy measurements combination try and use a single tool providing the

The Hough transform is a popular method for detecting complex forms in digital images. However, the technique is not very robust since several parameters that determine the scope of the detection results, such as quantization thresholds and intervals, must first be defined. In the present paper, we propose to enhance shape detection with the Hough transform through fuzzy analysis. One chief drawback of the Hough transform, i.e. the uncertainty / precision duality, is thus reduced.

This paper deals with an automatic registration method of multidate and multisensor remote sensing images as preprocessing in a multichannel consensual segmentation scheme. This two step method consists in a geometrical correction followed by a residual translation compensation performed by detecting the crosscorrelation maximum between multidate imgaes. This second step is preceded by an edge detection for SPOT and prefiltered ERS multisensor images.

Les techniques d'egalisation aveugle fondees sur la diversite spatio-temporelle manquent de robustesse a une chute de diversite effective du canal de propagation. Nous proposons de nouvelles approches robustes exploitant la diversite de retard et parfois les statistiques d'ordres superieurs. De nombreux resultats analytiques permettent de mesurer les performances des differentes methodes. Finalement, nous abordons le cas de melanges convolutifs (temporels et spatiaux) pour lesquels nous proposons une nouvelle approche satisfaisante.

Nous étudions la capacité de poursuite du filtre adaptatif du gradient pour des nnon stationnarités de la réponse impulsionnelle du système inconnu qui évolue selon nun modèle markovien d'ordre quelconque. Ceci est appliqué à l'identification nadaptative d'un canal ionosphérique radio-mobile qui se caractérise par des non nstationnarit és markoviennes d'ordre 2. Nous montrons, en particulier, l'importance nd 'une hypothèse correcte sur l'ordre du modèle markovien. Nous introduisons ici les ntemps de propagation des filtres markoviens dans la formulation analytique de nl 'EQMR ; ceci nous permet d'analyser aisément le comportement du filtre adaptatif.

Nous proposons un nouveau type de modèle déformable appelé "région active" pour la segmentation avec connaissance d'un modèle géométrique. Le modèle consiste en une région dotée de propriétés d'élasticité qui garantissent des déformations cohérentes, en particulier dans le cas d'un objet aux interfaces multiples. Pour conserver cependant un contrôle précis de la régularité des interfaces, chacune d'entre elles possède une flexibilité propre, analogue à celle d'un contour actif. Le modèle de région active est mis en oeuvre pour la segmentation conjointe des interfaces du ventricule gauche du coeur en IRM

This paper describes an image matching approach for autonomous underwater vehicle (AUV) navigation. The aim is to find the AUV situation, i.e. position and orientation, by using optical images. Only a 2D optical mosaic representing the working area and a black and white camera visualizing the sea-floor are needed. The situation is found by matching these two images. Edges are extracted from both the local optical image (LOI) and the mosaic after a smoothing procedure. Characteristic points, that are defined by the edges, are matched using rotational and translational invariant attributes. An iterative algorithm estimates the situation of the LOI and actualizes the set of matched points. The in-line estimation of attribute variances allows the use of probabilistic tools like the Mahalanobis distance (for matching) and an extended Kalman filter (parameters estimation).

The perception of the sea-floor by bathymetric sonar or video may allow an underwater vehicle (UV) to navigate with respect to the ter rain. This approach to underwater navigation is complementary to conventional positioning based on artificial references and motion measurement. This paper discusses the studies undertaken at IFREMER and LI RMM with the aim to evaluate the feasibility of terrain referenced UV navigation. Sensor information considered are bathymetric pro files from a multibeam (or profiling) echo-sounder or digitized visual images. The local terrain-observation is matched to a global terrain map in order to determine the UV position. The terrain map can ei ther be provided to the UV before the launch, or it can be constructed from the UV observations at a higher altitude above sea-floor before approaching a site of interest. The algorithm used to match local images to a global terrain map is based on the extraction of characteristic points similar but not iden tical to contour-points. Morphological filtering precedes the charac teristic point extraction. The filtering smooths out noise and equalizes differences due to image resolution, while its anisotropic quality preserves the terrain contours. A vector of differential fea tures is attributed to characteristic points in order to allow matching to the global map. An iterative estimator finally optimizes the match. Results are shown for bathymetric data from a RESON 8101 multi beam echosounder.

This paper describes a navigation system for un- derwater vehicles (UV) using bathymetric profiles. The UV localisation by matching a local bathymetry within a reference map aims to avoid the use of transponder-based positioning sys tems which need a costly preparation. Terrain based navigation concerns, using a vehicle-born multibeam echosounder, to build a local map of the bottom and to match it to a previously cons tructed terrain map. Bathymetric image restoration and seg mentation are necessary before extracting characteristic points from the two maps. These points are matched by the means of rotational and translational invariant attributes. An iterative algorithm estimates the position and the orienta tion of the local bathymetry and actualizes the set of matched points. The real time estimation of attribute variances allows the use of probabilistic tools like the Mahalanobis distance (threshold) and the Kalman filter (position estimation).

Nous considérons le problème de la détection et du diagnostic de pannes dans des systèmes dynamiques non linéaires modélisés par des équations différentielles algébriques polynômiales. L'algorithme de Ritt est utilisé pour obtenir une représentation entrée-sortie du système à surveiller par élimination des variables non observées. Une méthode locale pour la détection de changement est appliquée à la représentation entrée-sortie pour générer et évaluer des résidus. Des résultats de simulation sur un procédé micro-biologique sont présentés pour illustrer la pertinence de la méthode proposée.

We present in this paper a prototype silicon retina that we have realized in standard CMOS technology. It is mainly composed of a photosensitive surface on which a metal layer representing a binary image is deposited. The partially masked photosensitive surface corresponds in fact to a photodiode which is directly connected to the output of the circuit. The readout signal is thus a current which is function of the luminous flux falling on the unmasked part of the photosensitive surface. It represents the correlation between an observed image and the reference image integrated on the sensor. The spatial sensitivity as well as the response of our retina as a function of the two-dimensional shifts between the reference image and an identical image projected on the sensor have been measured and found to correspond to our expectations. In order to improve the architecture of our retina for real time pattern recognition, we have done several computer simulations. The results of these simulations will be presented as well as the new architecture of our retina.

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Motion estimation in image sequences is a fundamental issue in many applications as for instance in artificial vision and three-dimensional scene reconstruction. Among all the existing techniques, we are particularly interested in methods using Gabor filters, which are known to furnish quality results but usually require intensive calculation. A new, fast energy-based method is presented, which combines in a direct manner the energetic responses of Gabor spatio-temporal filters organized in triads. An implementation of this technique on a general purpose Digital Signal Processor (DSP) board is described and the advantages compared with Very Large Scale Integration (VLSI) and parallel machine approaches. Our hardware implementation attains a reasonably fast output rate (several images/second) for a better resolution than in the most recent VLSI implementation s. These results open interesting perspectives for real-time implementations (such as in mobile robotics) and for the obtention of higher-level results by combining different Gabor filter techniques (for motion, edge detection, texture analysis, etc.).

Les outils de synthèse comportementale, grâce au haut niveau d'abstraction des spécifications, permettent d'envisager de nouvelles perspectives à l'adéquation entre algorithme et architecture: d'une part l'algorithmicien fournit un ensemble de spécifications génériques, flexibles et réutilisables, d'autre part le concepteur de systèmes VLSI intêgre cet algorithme dans un environnement applicatif en précisant les différents paramètres. Cette approche, basée sur la notion de composants virtuels fait l'objet d'un projet RNRT (réseau national de recherche en télécommunications) entre les trois partenaires auteurs de cette présentation.

Thanks to recent progress in the iterative decoding of concatenated codes, several new fields of investigation have appeared. In this paper, we present a first approach of the iterative decoding of Reed-Solomon (RS) product codes:

Cybernetique des reseaux neuronaux traite d'un concept d'actualite : le reseau de neurones artificiels. Cette structure est bien adaptee au traitement de l'information et des signaux. Les aspects les plus importants de cetet nouvelle approche sont presentes dans l'ouvrage. Il s'agit des proprietes essentielles du neurone biologique (et notamment l'aspect dynamique), des modeles de perception artificelle dont l'olfaction et la vision , ainsi que des applications a l'identification et la commande de processus.

La conduite et la maintenance de procedes industriels necessitent nl 'analyse de leur comportement tel qu'il est percu par les divers capteurs. nIl s'agit essentiellement de detecter, localiser et diagnostiquer toute ndeviation par rapport a un comportement de reference. Nous presentons des nmethodes statistiques du traitement du signal et des methodes de l'intelligence nartificielle permettant la generation des alarmes et leur interpretation. nNous les illustrons par des exemples tires d'applications industrielles. nNous nous efforcons de montrer la complementarite de ces approches.

On s'intéresse au diagnostic de pannes dans des systèmes hybrides numériques/symboliques. L'objectif est la conception systématique d'algorithmes de diagnostic utilisant conjointement les graphes de défaillances provenant d'études de fiabilité et le traitement des données des capteurs embarqués. On propose une nouvelle approche, basée sur les idées des hmm et l'algorithme de Viterbi. On en donne des résultats expérimentaux pour un système mécanique simulé. On discute des extensions possibles pour tenir compte d'un contrôleur discret d'une part et de la concurrence entre pannes d'autre part.

On considère le problème de la détection et du diagnostic de pannes modélisées par des changements de la structure propre d'un système dynamique linéaire. Dans cet article sont décrits et analysés de nouveaux algorithmes de détection et diagnostic de telles pannes, basés sur les méthodes récentes d'identification par sous-espaces et sur l'approche statistique locale. L'application à la surveillance vibratoire des structures mécaniques et machines tournantes est discutée. Ces méthodes sont comparées conceptuellement à un autre algorithme basé sur la méthode d'identification par variables instrumentales, et proposé précédemment par deux des auteurs.

Cet article contient les développements de l'exposé présenté en séance plénière lors du 11ème Symposium IFAC/IFORS sur Identification and System Parameter Estimation (SYSID'97) qui s'est tenu à Kitakyushu, Japon, du 8 au 11 Juillet 1997. On décrit les principes fondamentaux et des exemples d'application réels d'une théorie unifiée de conception de traitements embarqués pour la détection précoce et le diagnostic de pannes de composants. De tels traitements sont nécessaires pour la surveillance de systèmes en vue de leur maintenance conditionnelle. On met en évidence le fait que la principale tâche pour la conception de tels algorithmes consiste en la sélection d'une fonction d'estimation convenable. Les méthodes d'identification du maximum de vraisemblance, des moindres carrés, des variables instrumentales, et de type sous-espaces, sont discutées dans cette perspective.

The aim of this paper is to validate a compression scheme applied on a medical nimage data base of digitized wrist radiographs. The compression scheme adapts nitself to local statistical properties of the images. The diagnostic quality nof the reconstructed images is evaluated using a ROC protocol involving five nmedical experts. The results of this evaluation enable us to validate the ncompression scheme on this data base with a compression ratio of 40 n (0.2 bits per pixel).

This article presents an overview of several measures for speaker recognition. These measures nrelate to second-order statistical tests, and can be expressed under a common formalism. nAlternate formulations of these measures are given and their mathematical properties are studied. nIn their basic form, these measures are asymmetric, but they can be symmetrised in various way. nAll measures are tested in the framework of text-independent closed-set speaker identification. nSymmetrisation appears to be a factor of improvement, especially when little speech material is navailable . The use of some of the proposed measures as a reference benchmark to evaluate the nintrinsic complexity of a given database under a given protocol is finally suggested as a conclusion nto this work.

This paper deals with the analysis of the convergence of iterative methods for bearings-only tracking. A geometric and unified framework is developed . Explicit sufficient conditions ensuring convergence of iterative methods for maximization of the likelihood functional are then derived.

This paper deals with the optimization of the observer trajectory for target motion analysis. The observations are made of estimated bearings. The problem consists in determining the sequence of controls (e.g.: the observer headings) which maximizes a cost functional. This cost functional is generally a functional of the sc fim matrix associated with the estimation of the source trajectory parameters. Further, note that these parameters are only partially observed. The determinant of the Fisher Information Matrix sc fim matrix has all the desirable properties, the monotonicity property excepted. This is a fundamental difference with "classical" optimal control. The analysis is thus greatly complicated. So, a large part of this paper is centered around a direct analysis of the fim determinants. Using them, it is shown that, under the long-range and bounded controls hypotheses, the sequence of controls lies in the general class of bang-bang ones. These results demonstrate the interest of maneuver diversity. More generally, they provide a general framework for devising a strategy for optimizing the observer trajectory, only based on the observations (i.e. the bearing-rates).

Version électronique, 1998, revue et augmentée de la note interne 96-11 sur le meme sujet. Sont brièvement présentées et commentées, avec une bibliographie pour chacune, un certain nombre de représentations bidimensionnelles dont la plupart sont des représentations conjointes temps-fréquence . Un petit nombre sont des paramétrisations : portrait de phase [amplitude, vélocité], représentation directe du signal analytique [signal, signal en quadrature], reptigramme [logarithme du pas de mesure, logarithme de la longueur de la courbe] par exemple. La majorité d'entre elles ont eu au moins une application à la parole. L'avant dernier chapitre recense les articles concernant plusieurs représentations. Le dernier chapitre est consacré au rappel de quelques définitions de base, avec bibliographie. Un index orienté parole a été ajouté. Cette base de références comporte plus de 1000 titres.

Multiplicative Abrupt Changes (AC's) have been considered in many applications. These applications include image processing (speckle) and random communication models (fading). Previous authors have shown that the Continuous Wavelet Transform (CWT) has good detection properties for AC's in additive noise. This work applies the CWT to AC detection in multiplicative noise. CWT translation invariance allows to define an AC signature. The problem then becomes signature detection in the time-scale domain. A second-order contrast criterion is defined as a measure of detection performance. This criterion depends upon the first and second order moments of the multiplicative process's CWT. An optimal wavelet (maximizing the contrast) is derived for an ideal step in white multiplicative noise. This wavelet is asymptotically optimal for smooth changes and can be approximated for small AC amplitudes by the Haar wavelet. Linear and quadratic suboptimal signature-based detectors are also studied. Closed form threshold expressions are given as functions of the false alarm probability for three of the detectors. Detection performance is characterized using Receiver Operating Characteristic (ROC) curves computed from Monte-Carlo simulations.

In the field of mobile robotics, range sensing is the most important point of any autonomous system. The navigation of a mobile robot depends on the accuracy of its perception system. The localization of an indoor autonomous robots with maps produced by 2D laser rangefinders is a real problem. Indoor environments are mainly made of connected or non-connected planes (e.g. walls, doors, desks...). Data consist in a set of points belonging to straight lines. Thus polygonal approximation is the more suitable model for those data. Therefore, classical methods are not convenient for this kind of data. This paper proposes a new method of segmentation, including polygonal approximation and fusion of segments. We also present experimental results that demonstrate successful map building. n

The paper deals with a fuzzy classification algorithm. It is applied to the interpretation of aerial images and to simulated data, in a supervised and partially supervised environment. nA membership grade assigned to the classes allows a correct classification even if the classes overlap.

As an image cannot be well segmented by only one segmentation method, nthe paper deals with a new paradigm, called segmentation tree. nThis structure allows the application of several operators on the same image. nAnother principle is the cooperation between high level and low level processes in image analysis. nThe segmentation process is controlled by the interpretation quality.

L'article presente un systeme de vision qui, par une comparaison locale entre plusieurs segmentations/interpretations determine la meilleure segmentation d'une image. nLes deux points importants sont la construction d'un arbre qui contient les segmentations possibles d'une image et la comparaison des resultats de segmentation, a partir de l'interpretation des regions. nDes donnees symboliques (dediees a une application,ici les images aeriennes) et numeriques sont exploitees conjointement. nLa capacite d'apprentissage des objets d'une scene par des techniques de reconnaissance des formes, ainsi que la capacite de generaliser l'apprentissage a des objets non appris sont etudiees.

Beaucoup d'efforts de recherche en imagerie médicale 3D ont été dirigés vers la définition d'outils efficaces et rapides de traitement, de mise en correspondance et de visualisation. Des résultats très encourageants sont disponibles pour améliorer l'accès et l'utilisation médicale du contenu des images. L'objectif de mon travail a été d'étendre le champ d'utilisation des méthodes de fusion de données à des fins d'applications précises (radiothérapie, chirurgie de l'épilepsie, neurochirurgie conventionnelle, neuro-imagerie cognitive, etc.). L'amélioration de l'utilisation des données 3D conduit à un effort de recherche plus poussé dans le domaine de la fusion d'informations. Le problème de fusion de données est posé ici dans un contexte d'aide à l'interprétation des images où l'utilisateur intervient dans la boucle de décision. Il est abordé à la fois sous l'angle de la combinaison d'images et/ou de données génériques: problème du recalage multimodalités et la mise en correspondance d'images entre individus (modèles de déformation appliqués au cerveau humain), sous l'angle de l'identification de structures anatomiques présentes sur les images (segmentation et étiquetage sémantique) et enfin sous l'angle de la représentation 3D des différentes informations. Cette problématique est appliquée et illustrée dans le domaine de l'imagerie cérébrale à la fois sous son aspect d'aide à la clinique (neurochirurgie, neuroradiologie) que sous son aspect d'aide à la recherche en neurosciences cognitives. Des perspectives sont enfin tracées concernant les besoins en matière de coopération entre méthodes numériques d'analyse d'images et méthodes de représentation symboliques du contenu de ces images.

Description d'un modele deformable surfacique applique a l'extraction ndes surfaces du coeur (endocarde et epicarde)

Ces travaux concernent l'utilisation de la modélisation autorégressive en analyse de textures. Dans un premier temps, nous nous sommes attachés à déterminer automatiquement le support spatial du modèle AR de manière à ce qu'il soit adapté à la texture étudiée. Nous proposons 3 techniques différentes d'identification du support, fondées sur des mesures de corrélation et corrélation partielles, estimées sur un large voisinage. La sélection du support peut être réalisée en utilisant les critères d'information de Schwarz ou Akaike. L'évaluation des modèles adaptés obtenus montre qu'ils améliorent conjointement la représentation de la texture et leur pouvoir discriminant. Dans un second temps, nous avons utilisé ces modèles adaptés dans un algorithme original de segmentation d'images texturées. Le déroulement de cet algorithme s'inspire du schéma simplifié de la vision humaine : une étape d'initialisation rapide permet de déterminer grossièrement les différentes régions texturées, puis une étape itérative concentrée sur les zones de frontières permet de localiser plus précisément les contours des différentes régions. L'image est structurée en arbre quaternaire et chaque bloc est classé selon un critère original prenant en compte, à la fois le contexte lié à la texture, par le biais de la modélisation autorégressive, et à la fois le contexte lié à la connexité des blocs dans l'image. Enfin, nous proposons un module indépendant d'estimation du nombre et du type de textures présentes dans l'image originale qui, utilisé avec l'algorithme de segmentation, permet d'obtenir une méthode de segmentation non supervisée d'images de textures. Des résultats sur des mosaïques de textures de l'album de Brodatz sont donnés comparativement à 4 autres méthodes de segmentation tirées de la littérature, et permettent de mieux situer notre approche dans le domaine vaste de l'analyse de textures.

We present classification methods, which have been adapted to the pattern recognition problem in the domain of aerial imagery. Three methods based on different mecanisms have been developped : rule-based system, neural network and fuzzy classification. Our contributions are the adaptation of these methods to the concrete case of aerial images, and the quantitative comparison between the three types of methods.

Static linear mixtures with fewer sensors than sources are considered. They are encountered for instance in downlink radio communications, if the spectral efficiency is attempted to be improved. The blind source extraction problem is addressed by forming virtual sensor measurements, in order to make it possible to invert linearly the observation model. Virtual measurements are a non linear function of actual measurements, and the choice of this non-linearity depends on the source distribution, assumed to be known and discrete. Two numerical algorithms are proposed, depending on the fact that the mixture is known (or beforehand identified) or not. Computer results are run with both BPSK and MSK sources, and compared to the ultimate separation performances.

Blind equalization of non minimum phase FIR channels requires prior identification, for stability reasons. We present a novel algorithm able to identify a channel in presence of an unknown MSK modulated input (which can be viewed as an approximation of the GMSK modulation used in GSM mobile systems), by resorting only to output second order moments. Blind identification is made possible because the input is not circular. It is shown that this approach leads to a system of L quadrics in L unknowns, if L denotes the number of taps of the unknown FIR channel. This system is then solved with the help of an original algorithm based on resultant techniques. Performances in terms of Bit Error Rates are eventually reported.

Notre travail porte sur l'analyse d'images aériennes de résolution décimétrique (images IGN) en vue de détecter et de modéliser les bâtiments. Les scènes urbaines traitées étant très complexes, nous avons retenu une approche hiérarchique, reposant sur une analyse globale de la scène, suivie d'une modélisation locale dédiée au bâti. Nous avons basé notre analyse globale sur l'exploitation de l'information de profondeur, très pertinente pour ce genre de scènes. C'est pourquoi nous avons tout d'abord élaboré un schéma de mise en correspondance répondant aux exigences de densité et de fiabilité des cartes altimétriques. La méthode repose sur une corrélation de gradients utilisant des masques adaptatifs, une pondération géodésique, et elle s'intègre dans un processus multi-résolution contrôlé par une validation symétrique. Nous montrons ensuite comment une telle information de profondeur permet de détecter et de classer les différents objets de la scène selon trois thèmes génériques : bâti, végétation (du sursol), et sol. Après une segmentation altimétrique par agrégation locale, nous avons effectué une classification séparant le sursol du sol, à l'aide de règles propagées dans un graphe d'adjacence de régions 3D. Au sein de la classe sursol, nous avons séparé le bâti de la végétation en analysant localement les orientations des normales aux surfaces 3D. A l'issue de cette étape globale, nous avons modélisé les régions bâti selon deux approches complémentaires : vectorisation des limites des bâtiments et reconstruction 3D des toits. La vectorisation utilise conjointement informations radiométrique et altimétrique pour détecter et fusionner les segments d'une des vues. Le groupement final est contraint par la frontière 3D et vectorisé en minimisant les déformations géométriques. Pour modéliser les toits, nous avons suivi une approche statistique. A cette fin, nous avons introduit un modèle paramétrique multi-plans des données et nous avons développé un algorithme stochastique permettant de séparer et d'identifier simultanément les différents pans du toit.

Cette communication présente un exemple d'application du logiciel SynDEX d'aide à l'implantation d'algorithmes sur des architectures multiprocesseurs. L'application choisie est une méthode de compression d'images, elles est portée sur un réseau de transputers.

This work is a contribution to adequation between algorithm and architecture. It presents an example of application made with SynDEX, a software environment to implement signal processing or automatic algorithms on multiprocessors networks. It is shown that a conditional data flow graph is enough to realize the implementation.

Nous présentons un système de conception d'application de traitement d'image basé sur un système multi-agent à deux niveaux : le système de traitement d'image est réalisé en encapsulant chaque opérateur par un agent dont le comportement est essentiellement coopératif. La configuration résulte de l'auto-organisation du collectif d'agents. Les agents transforment l'information et attachent aux entités produites une description formelle de l'effet de ces transformations. Un deuxième groupe d'agents, les agents médiateurs, permettent la collaboration entre l'utilisateur et le système de traitement d'image. Ils possèdent une représentation des deux acteurs. La connaissance de l'opérateur humain, notamment sa capacité à interpréter les données image en termes d'objets du domaine, est représentée par un ensemble d'interactions, permettant à l'utilisateur d'introduire cette connaissance dans le système sans connaître les fonctionnalités des opérateurs de traitement d'image. La compétence des agents de traitement d’image est représentée via les descripteurs qu’ils peuvent manipuler. Nous décrivons la

This paper presents a new scheme for fractal image compression based on adaptive nDelaunay triangulation. Such a partition is computed on an initial set of points nobtained with a split and merge algorithm in a grey level dependent way. The ntriangulation is thus fully flexible and returns a limited number of blocks nallowing good compression ratios. Moreover, a second original approach is the nintegration of a classification step based on a modified version of the Lloyd nalgorithm (vector quantization) in order to reduce the encoding complexity. n -the vector quantization algorithm is implemented on pixel histograms directly ngenerated from the triangulation. The aime is to reduce the number of comparisons nbetween the two sets of blocks involved in fractal image compression by keeping nonly the best representative triangles in the domain blocks set. Quality ncoding results are achieved at rates between 0.25-0.5 bpp depending on the nnature of the original image and on the number of triangles retained. n

This paper presents a system for automatically selecting images in an image database to be used as illustrations of an image method or analysis process. This problem is related to the teleteaching of image processing which uses already implemented libraries of algorithms. This is in the context of a teleteaching European project. We first give a Bayesian approach to this problem, by using an image basis. Then we show how to use the Haar transform for this purpose. Finally we give examples and discuss our approach.

Les filtres de Gabor sont largement utilisés dans de nombreux domaines du traitement d'images tel que l’analyse de textures, la détection de contours ou la reconnaissance de formes, mais rarement pour l’analyse du mouvement. Nous présentons une méthode d'estimation du mouvement qui combine la puissance des bancs de filtres de Gabor avec une méthode différentielle. Chaque image est décomposée par un banc de N filtres de Gabor de manière à obtenir N représentations spectrales de l'information. L'équation de contrainte du mouvement apparent est appliquée sur chacune de ces représentations. Nous obtenons de la sorte un système multi-contraint permettant d’extraire le flux optique. Nous proposons deux versions de l’algorithme, monorésolution et multirésolution, répondant à des besoins différents en terme de dynamique de vitesse et de coût de calculs. Une telle architecture offre la possibilité à terme de combiner divers indices visuels pour l’analyse des séquences d'images complexes.

Le présent papier est consacré à l'étude du problème de la séparation aveugle d'un mélange instantané de sources gaussiennes autorégressives, sans bruit additif, par la méthode du maximum de vraisemblance exact. La maximisation de la vraisemblance est décomposée, par relaxation, en deux sous-problèmes d'optimisation, également traités par des techniques de relaxation. Le premier consiste en l'estimation de la matrice de séparation à structure autorégressive des sources fixée. Le second est d'estimer cette structure lorsque la matrice de séparation est fixée. Le premier problème est équivalent à la maximisation du déterminant de la matrice de séparation sous contraintes non linéaires. Nous donnons un algorithme de calcul de la solution de ce problème pour lequel nous précisons les conditions de convergence. Puis nous analysons, par simulation, les performances de l'estimateur ainsi défini et nous montrons l'amélioration qu'il apporte à la procédure de quasi-maximum de vraisemblance.

Les filtres numériques à mémoire longue se prêtent difficilement à une mise sous forme d'état classique. Cependantm une réalisation d'ordre 1 sur un espace d'état de dimension infinie est proposée pour l'exemple de (1-z^-1)^- alpha . Ce modèle d'état révèle la nature dissipative du filtre et permet de construire une fonction de Lyapunov discrète. Une généralisation de cette étude préliminaire est envisagée et permet l'introduction des représentations diffusives à temps discret.

Ce travail est consacré à l'étude des propriétés au second ordre, en termes d'autocorrélations partielles, d'un mélange instantané de sources colorées, sans bruit additif. Nous introduisons la notion d'innovations partielles canoniques récursives symétriques. Alors leurs composantes, pour le processus d'observation, coïncident avec celles du processus des sources, dès l'ordre pour lequel les modèles autorégressifs sous-jacents aux sources sont distincts. Cette propriété conduit à une nouvelle méthode de séparation basée sur la version empirique des matrices d'autocorrélation partielle associées à ces innovations. Des résultats de simulation montrent une amélioration notable des performances de cette approche par rapport à celles d'autres méthodes de même nature.

This work deals with content-based video indexing. Our viewpoint is semi-automatic analysis of compressed video. We consider the possible applications of motion analysis and moving object detection : assisting moving object indexing, summarising videos, and allowing image and motion queries. We propose an approach based on interest points. As first results, we test and compare the stability of different types of interest point detectors in compressed sequences.

This work deals with content-based video indexing. Our viewpoint is semi-automatic analysis of compressed video. We consider the possible applications of motion analysis and moving object detection : assisting moving object indexing, summarising videos, and allowing image and motion queries. We propose an approach based on interest points. As first results, we test and compare the stability of different types of interest point detectors in compressed sequences.

Cet article s'intéresse à la fusion de sources définies sur des référentiels non exhaustifs différents. C'est le cas par exemple des sources S1 et S2 définies respectivement sur les référentiels H1,H2,H3 et H2,H3,H4. Une source prise isolément est insatisfaisante car ne permet de discerner toutes les hypothèses. La fusion de ces sources apparaît alors comme une solution intéressante pour obtenir un discernement d'un plus grand nombre d'hypothèses et d'autre part de tirer profit de la complémentarité de discernement sur les hypothèses communes. Toutefois, les processus de combinaison fournis par les différents formalismes ne sont pas applicables dans un tel cas de fugure. On propose donc différentes solutions permettant de réaliser une telle fusion. Comme cadre d'application privilégié de ce problème, nous avons choisi la reconnaissance dans le cas d'un apprentissage incomplet.

Cet article s'intéresse à la fusion de sources définies sur des référentiels non exhaustifs différents. C'est le cas par exemple des sources S1 et S2 définies respectivement sur les référentiels H1,H2,H3 et H2,H3,H4. Dans ce cas, une source prise isolément est insatisfaisante car elle ne considère pas toutes les hypothèses. La fusion de ces sources apparaît alors comme une solution intéressante pour obtenir un discernement d'un plus grand nombre d'hypothèses et de tirer profit de la complémentarité de discernement sur les hypothèses communes. Toutefois, les processus de combinaison fournis par les formalismes existants ne sont pas applicables ici. On propose donc différentes solutions pour réaliser une telle fusion. Un cadre privilégié de ce problème est la reconnaissance dans le cas d'un apprentissage incomplet.

Cet article donne des généralités sur la fusion de données dans le cadre d'un problème de reconnaissance. De façon générale, sont exprimés les besoins propres à ce problème. Nous définissons notamment quelles sont les informations à considérer et les traitements que celles-ci doivent subir pour mener à bien le problème traité. Nous montrons également l'intérêt d'utiliser une solution multi-sources, en particluier, dans certains cadres d'application où les informations disponibles sont souvent imparfaites. Dans ce contexte, un panorama des méthodes ou théories, utilisées comme formalisme de modélisation, est proposé en montrant les inconvénients et les avantages de chacune d'elles.

Les travaux présentés dans cette thèse se situent dans le cadre d'une collaboration entre le centre de lutte contre le cancer Léon Bérard de Lyon et le pôle Images du laboratoire ERIC de l'Université Lyon 2. Il s'agit de réaliser une étude de la faisabilité d'un système automatique d'aide au positionnement de patients dans le contexte d'une technique particulière de radiothérapie appelée radiothérapie conformationnelle. Les appareils utilisés dans ce projet sont déjà en fonction quotidiennement pour le traitement de patients. Nous proposons un système respectant les contraintes médicales et dont le but est de s'insérer, sans engendrer de modifications notables, au sein des protocoles existants. L'étude que nous présentons est divisée en quatre étapes. Dans un premier temps, nous réalisons le processus de calibrage du système d'imagerie. Cette procédure de calibrage est faite à partir d'un fantôme construit spécialement pour l'occasion. Nous montrons que le calibrage peut se réduire à une procédure d'optimisation associée à une prise de mesures dans un examen scanner et une image acquise. Dans un second temps, nous nous intéressons à des techniques de rendu volumique pour la création d'images simulant les images acquises sous l'appareil d'irradiation. L'étude présentée se focalise sur le rendu volumique à base de lancer de rayons et propose d'utiliser diverses formules d'accumulation pour la génération d'images. Dans un troisième temps, nous procédons au recalage entre des images acquises sous l'appareil d'irradiation et des images simulées. Nous utilisons pour cela des techniques de recalage à base de distributions d'intensité. Nous fournissons également une étude comparative de deux mesures de similarité. Dans un quatrième et dernier temps, nous mettons en oeuvre la précédente procédure de recalage suivant divers plans d'acquisition et nous proposons une mise en commun de ces informations pour déduire un mouvement à appliquer au patient afin de faire correspondre sa position actuelle avec sa position théorique. Des expérimentations sur le fantôme de calibrage démontrent la faisabilité d'un système d'aide au positionnement basé sur ces techniques. Nous obtenons une précision de l'ordre du millimètre là où les procédures actuelles fournissent un positionnement qui n'est précis qu'au centimètre près.