Download Free Calculs Paralleles Pour Le Traitement Des Images Satellites Book in PDF and EPUB Free Download. You can read online Calculs Paralleles Pour Le Traitement Des Images Satellites and write the review.

L'ETUDE REALISEE DANS CETTE THESE MET EN RELATION DEUX DOMAINES SCIENTIFIQUES A PRIORI DISTINCTS, QUE SONT LA GEOLOGIE ETL'INFORMATIQUE. EN EFFET, LE CONTEXTE DE CE TRAVAIL EST DE CONCEVOIR UNE CHAINE COMPLETE DE TRAITEMENTS PARALLELES SUR LES IMAGES SATELLITES ALLANT DE LA RECONSTRUCTION TRIDIMENSIONNELLE A LA VISUALISATION DES TERRAINS AINSI RECONSTITUES. CE TRAVAIL A FAIT L'OBJET D'UNE COOPERATION ETROITE ENTRE PERSONNES ISSUES DE FORMATIONS AUSSI DIFFERENTES QUE LA GEOLOGIE ET L'INFORMATIQUE. NOUS PROPOSONS D'UNE PART, LA PARALLELISATION D'UN ALGORITHME DE RECONSTRUCTION TRIDIMENSIONNELLE DE RELIEF A PARTIR D'UN COUPLE D'IMAGES SATELLITE. ET D'AUTRE PART, UN ALGORITHME PARALLELE DE VISUALISATION DE TERRAINS AVEC TEXTURE. CES TRAVAUX FONT DONC APPEL A PLUSIEURS DOMAINES DE L'INFORMATIQUE TELS QUE LE PARALLELISME, LA VISION STEREOSCOPIQUE ET LA SYNTHESE D'IMAGES. UNE ETUDE METHODOLOGIQUE PLUS GENERALE SUR LES ALGORITHMES DE TRANSFORMATION GEOMETRIQUE DES IMAGES EST EGALEMENT PRESENTEE. AU NIVEAU SEQUENTIEL, NOUS PROPOSONS POUR CHACUN DES ALGORITHMES ABORDES ET LORSQUE CELA EST PERTINENT, DIFFERENTES OPTIMISATIONS ORIGINALES PERMETTANT DES AMELIORATIONS EN TERMES DE COMPLEXITE ET DONC DE TEMPS DE CALCULS, AINSI QUE DES CHOIX D'OUTILS CALCULATOIRES POUVANT AMELIORER LA QUALITE DES RESULTATS, POINT TRES SENSIBLE DANS UN DOMAINE COMME LA VISION STEREOSCOPIQUE. DANS LE CADRE DU PARALLELISME, NOUS NOUS FOCALISONS SUR LES STRATEGIES DE COMMUNICATIONS ET D'EQUILIBRAGE DES CHARGES POUVANT ETRE MISES EN UVRE POUR TIRER LE MEILLEUR PARTI DES MACHINES PARALLELES. EN COMPARANT NOS PROBLEMES AVEC CEUX DEJA TRAITES DANS LA LITTERATURE, NOUS SOMMES ARRIVES A LA CONCLUSION QU'UN EQUILIBRAGE DES CHARGES DIRIGE PAR LES DONNEES ETAIT PREFERABLE A TOUTE AUTRE TECHNIQUE DANS NOTRE CAS. DE PLUS, QUE L'ON SE PLACE DANS LA PARTIE VISION OU SYNTHESE, L'EQUILIBRAGE DES CHARGES PEUT ETRE ABORDE EXACTEMENT DE LA MEME MANIERE. ON PEUT DONC APPLIQUER LA MEME STRATEGIE SUR CES DIFFERENTS ALGORITHMES. ENFIN, UNE ETUDE THEORIQUE DE LA COMPLEXITE DE L'ALGORITHME PARALLELE DE VISION STEREOSCOPIQUE NOUS PERMET DE DEDUIRE LES POINTS CLES INFLUENCANT LES PERFORMANCES ET DONC D'ESTIMER A PRIORI LE NOMBRE DE PROCESSEURS NECESSAIRES POUR OBTENIR LES MEILLEURES PERFORMANCES ABSOLUES POUR UN ENSEMBLE CONNU DE DONNEES. DES EXPERIMENTATIONS MENEES SUR DIFFERENTES MACHINES PARALLELES, VOLVOX, CRAY T3D OU CRAY T3E NOUS PERMETTENT DE VERIFIER LE BON COMPORTEMENT DE NOS ALGORITHMES PARALLELES ET DE CONFIRMER LEUR EFFICACITE.
Si le tableau à deux dimensions est la structure de données la plus naturelle pour représenter une image, il n'est ni la seule ni la plus adaptée à toutes les situations. Une autre structure de données très utile est l'arbre quaternaire (quadtree). Ce travail présente des algorithmes pour le traitement d'images utilisant cette dernière structure de données. L'opération principale à laquelle nous nous intéressons est l'appariement de motifs (template matching). C'est une opération d'une grande importance en traitement d'images. Ses utilisations multiples ont fait que plusieurs travaux lui ont été consacrés. Tous ces travaux utilisent la matrice comme structure de données. Dans la première partie de notre travail, nous exprimons cette opération lorsque la structure de données utilisée est le quadtree, et nous déduisons de cette expression l'algorithme séquentiel correspondant. Ensuite, nous développons des algorithmes parallèles sur les trois architectures: le mesh, l'hyper cube et la pyramide. Dans un nombre important de cas, ces algorithmes sont plus rapides que ceux utilisant des matrices. Dans ce travail, nous présentons aussi des algorithmes sur hyper cube pour la construction du quadtree et pour le calcul de certaines propriétés géométriques des images décrites par cette structure de données (périmètres, nombre d'Euler). Nous montrons que ces algorithmes ont des complexités comparables à, ou meilleures que celles des algorithmes existants dans la littérature.
Thematic Mapping from Satellite Imagery: A Guidebook discusses methods in producing maps using satellite images. The book is comprised of five chapters; each chapter covers one stage of the process. Chapter 1 tackles the satellite remote sensing imaging and its cartographic significance. Chapter 2 discusses the production processes for extracting information from satellite data. The next chapter covers the methods for combining satellite-derived information with that obtained from conventional sources. Chapter 4 deals with design and semiology for cartographic representation, and Chapter 5 presents examples of applications. The book will be of great use to cartographers who want to utilize satellite imaging in generating a map.
Une architecture parallèle pour le traitement d'images, articulée autour d'un bus rapide, est étudiée en vue d'effectuer des rectifications géométriques d'images satellites de grande dimension. Une parallélisation de l'algorithme est proposée en tenant compte d'une optimisation possible du découpage de l'image
L'EXPLOITATION DE SATELLITES EN ORBITE IMPLIQUE UNE EVALUATION PRECISE ET FREQUENTE DE LEUR POSITION. POUR CALCULER LA TRAJECTOIRE DU SATELLITE, IL FAUT RESOUDRE UN SYSTEME D'EQUATIONS DIFFERENTIELLES DU SECOND ORDRE. LA RESOLUTION DE TELS SYSTEMES EST REALISEE A L'AIDE DE METHODES D'INTEGRATION NUMERIQUES QUI PERMETTENT D'ATTEINDRE LA PRECISION SOUHAITEE. LE BUT DE NOTRE ETUDE EST DE PROPOSER UNE METHODE NUMERIQUE DE CALCUL D'ORBITE QUI SOIT PRECISE ET RAPIDE. POUR REDUIRE LE TEMPS DE CALCUL, NOUS PROPOSONS DES ALGORITHMES PARALLELES DE CALCUL D'ORBITES. LE PARALLELISME REPOSE SUR UNE PARTITION DE L'INTERVALLE DE TEMPS ET DES CALCULS SIMULTANES DANS CHAQUE SOUS-INTERVALLE. UN PROCEDE ITERATIF DE CORRECTION PERMET D'OBTENIR LA SOLUTION FINALE. NOTRE PREMIER ALGORITHME EST BASE SUR LA REPARTITION DES SOUS-INTERVALLES EN BLOCS SUR CHAQUE PROCESSEUR. PUIS NOUS CONSTRUISONS UN DEUXIEME ALGORITHME PARALLELE QUI CONSISTE A CALCULER AUTANT DE SOUS-INTERVALLES QUE DE PROCESSEURS PUIS A DECALER LA FENETRE DES SOUS-INTERVALLES JUSQU'A OBTENIR LA CONVERGENCE GLOBALE. UNE ETUDE SUR LA CONVERGENCE DE LA METHODE, AINSI QUE LA PRISE EN COMPTE DE LA GEOMETRIE DU PROBLEME, NOUS PERMETTENT ENSUITE D'OPTIMISER LES PERFORMANCES DE NOTRE METHODE. NOUS PROPOSONS UN ALGORITHME DE DECOUPAGE AUTOMATIQUE DE L'INTERVALLE DE TEMPS QUI MINIMISE LA DUREE DES CALCULS DANS NOTRE ALGORITHME. ENFIN, NOUS PRESENTONS LES RESULTATS NUMERIQUES DES DIFFERENTS ALGORITHMES EXECUTES SUR UNE MACHINE DE 64 PROCESSEURS.
This publication contains the selected proceedings of a conference devoted to the history of aerial photography (Ghent, 2003).