Ce travail traite du débruitage par ondelettes de signaux non-stationnaires, afin d'extraire les événements informatifs. Le cadre applicatif retenu est le traitement de sons physiologiques abdominaux, dans un but de surveillance et de diagnostic. Ce travail reprend une étude récente située dans le même cadre [14]. La méthode itérative de séparation des parties stationnaire et non-stationnaire (transitoire) d'un signal présentée par Hadjileontiadis et al. [15,14] est une adaptation au traitement des sons physiologiques de l'algorithme de débruitage initialement décrit par Coifman et Wickerhauser [6, 7]. Cette méthode exige le réglage de deux paramètres. Nous proposons une nouvelle version de l'algorithme de Hadjileontiadis et al., basée sur une interprétation de type point fixe. Cette modification nous permet de supprimer un des paramètres de réglage et de fournir une borne inférieure du second en fonction de la distribution de probabilité des coefficients d'ondelette. Cette version revisitée de l'algorithme permet également une réduction très nette du temps de calcul. Nous présentons et comparons avec d'autres algorithmes de débruitage, les résultats du traitement de signaux simulés mais également de signaux réels qui nous intéressent plus particulièrement, à savoir les sons physiologiques abdominaux....

Dans cet article, nous nous intéressons à l'implantation matérielle de la transformation en ondelettes discrète 2D sous forme d'un composant réutilisable flexible. Ce composant, compatible avec le standard JPEG2000, est destiné à être intégré dans une variété d'applications embarquées de compression d'images. Une méthodologie de conception originale reposant sur les nouveaux outils de synthèse de haut niveau nous a permis d'atteindre un degré élevé de flexibilité dans la spécification et la synthèse de ce composant. Celle-ci autorise en effet la personnalisation de paramètres fonctionnels (choix du banc de filtres lifting, nombre de niveaux de décomposition), de contraintes de communication (ordre de parcours des pixels de l'image, date de lecture/écriture des données) et de contraintes de performances (vitesse de traitement, parallélisme de calcul) qui facilitent ainsi sa réutilisation dans différentes applications et environnements d'intégration. Dans cet article, nous dressons tout d'abord un état de l'art des nouvelles approches en conception de systèmes intégrés. Nous rappelons brièvement les bases théoriques de la transformation en ondelettes discrète et nous présentons les approches classiques pour son implantation sous forme d'architectures VLSI. Après avoir présenté les principes de notre méthodologie de conception, nous déclinons ses étapes successives, de l'algorithme aux architectures, dans le cas de la transformation en ondelettes 2D utilisant le Lifting Scheme. Nous concluons par des résultats de synthèse démontrant l'efficacité de la démarche suivie en termes de flexibilité de la spécification obtenue....

Dans un premier temps, nous présentons un algorithme de détection de mouvement dans les séquences d'images acquises avec une caméra fixe (étiquetage binaire de l'image en pixels fixes ou mobiles). L'approche est basée sur une modélisation des interactions spatio-temporelles entre étiquettes par un champ de Markov faisant intervenir trois images successives. Cet algorithme se caractérise par sa robustesse, sa rapidité de convergence et sa simplicité (limitation du nombre d'heuristiques). Ensuite, on montre comment le modèle proposé s'étend aisément au cas du multi-étiquetage moyennant une modification de la stratégie d'initialisation des champs d'étiquettes et de la stratégie de relaxation. Ceci permet de faire non plus simplement une détection binaire des zones mobiles mais une détection multi-étiquette non supervisée (discrimination des divers objets mobiles et estimation de leur nombre) et un suivi court-terme des objets mobiles. Enfin, nous présentons les premiers résultats d'une mise en oeuvre matérielle de l'algorithme de détection binaire sur une carte générique de traitement d'images à base d'un DSP....

Un grand nombre d'imageurs sont construits à partir d'une barrette constituée de plusieurs capteurs . La dispersion des caractéristiques des capteurs, de l'optique, de la mécanique et de l'électronique qui leur sont associées, engendre une détérioration des images . Nous proposons dans cet article un algorithme d'amélioration d'images basé sur une modélisation simple mais efficace des défauts inhérents à ces imageurs ....