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Suiveurs : Jean Cousty et Laurent Perroton
Segmenter une image consiste à la partitionner en régions homogènes correspondant à des zones d'intérêt présentes dans l'image. Les domaines d'application sont nombreux, en particulier les applications multimédia, l'imagerie médicale ou l'analyse de matériaux.
Afin de satisfaire des contraintes temps réel -25 images par seconde pour le traitement de flux vidéo- ou bien simplement de traiter des images de très grande taille -plusieurs Go pour les images de matériaux acquises par microtomographie dont un extrait est présentée Figure [*]-, il est parfois impératif de recourir à un traitement effectué ``en parllèle'' par plusieurs processeurs.
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Travail à réaliser
Dans ce projet nous nous proposons de développer un algorithme parallèle, distribué sur une réseau d'ordinateurs pour résoudre le problème de la segmentation d'image. Il s'agit de paralléliser un algorithme de ligne de partage des eaux (une description de la notion de Ligne de partage des eaux). Dans le but d'évaluer le gain engendré par la parallélisation, l'algorithme sera testé à la fois sur des images synthetiques de grande taille et sur des images de materiaux acquises par microtomographie. Les objectifs sont donc:
Moyens logiciels et matériels
Les outils seront développés, en C, grace à l'environnement PVM
permettant de mettre en 
uvre des applications distribuées. Les
programmes seront d'abord testés, sur le réseaux de l'ESIEE puis sur
le cluster de l'Université de Marne-La-Vallée.
Pré-requis: IN101, IN202, IN301, IN302.
Extrait d'une image de
matériaux pour filtre à CO2, acquise par microtomographie; 
contours (gradient) de 
Resultat (en rouge) du
processus de segmentation par LPE, superposé à l'image de départ.