modif finale lnivs + keywords

[these_gilles.git] / THESE / Chapters / chapter2 / chapter2.tex

diff --git a/THESE/Chapters/chapter2/chapter2.tex b/THESE/Chapters/chapter2/chapter2.tex
index 17dd1626f894d85ea4c7b8d5b2957bf2d8c0b3a3..43ceac1e1fcba6f9913eb22b00b31e802efd7f10 100644 (file)
--- a/THESE/Chapters/chapter2/chapter2.tex
+++ b/THESE/Chapters/chapter2/chapter2.tex
@@ -1,13 +1,13 @@
-L'étendue des techniques applicables aux images numériques est aujourd'hui si vaste qu'il serait illusoire de chercher à les décrire ici de manière exhaustive. Ce chapitre présente plus spécifiquement les algorithmes utilisés en présence d'images (fortement) bruitées, c'est-à-dire présentant des distorsions par rapport à la réalité \og absolue \fg{} qu'elles représentent. 
+L'étendue des techniques applicables aux images numériques est aujourd'hui si vaste qu'il serait illusoire de chercher à les décrire ici de manière exhaustive. Ce chapitre présente plus spécifiquement les algorithmes utilisés en présence d'images (fortement) bruitées, c'est-à-dire présentant une altération de la réalité \og absolue \fg{} qu'elles représentent. 

 
 Le bruit rend potentiellement délicate l'extraction des informations utiles contenues dans les images perturbées ou en complique l'interprétation, automatisée ou humaine. 
 L'intuition incite donc à chercher des méthodes efficaces de pré-traitement réduisant la puissance du bruit et permettant ainsi  aux traitements de plus haut niveau (comme la segmentation), d'opérer dans de meilleures conditions.           
 
 
 Le bruit rend potentiellement délicate l'extraction des informations utiles contenues dans les images perturbées ou en complique l'interprétation, automatisée ou humaine. 
 L'intuition incite donc à chercher des méthodes efficaces de pré-traitement réduisant la puissance du bruit et permettant ainsi  aux traitements de plus haut niveau (comme la segmentation), d'opérer dans de meilleures conditions.           
 

-Toutefois, il faut également considérer que les opérations préalables de réduction de bruit génèrent des modifications statistiques et peuvent altérer  les caractéristiques que l'on cherche à mettre en évidence grâce au traitement principal. En ce sens, il peut être préférable de chercher à employer des algorithmes de haut niveau travaillant directement sur les images bruitées pour en préserver toute l'information, ce qui est le cadre de notre contribution portant sur l'algorithme du \textit{snake} (chapitre \ref{ch-snake}).
+Toutefois, il faut également considérer que les opérations préalables de réduction de bruit génèrent des modifications statistiques et peuvent altérer  les caractéristiques que l'on cherche à mettre en évidence grâce au traitement principal. En ce sens, il peut être préférable de chercher à employer des algorithmes de haut niveau travaillant directement sur les images bruitées pour en préserver toute l'information, ce qui est le cadre de notre contribution portant sur un algorithme de segmentation par contour actif polygonal (dit \textit{snake}, voir chapitre \ref{ch-snake}).

 
 De plus, toute opération supplémentaire si basique soit elle, réduit le temps de traitement disponible pour l'opération de haut niveau. En effet, lorsque les images à analyser sont de grande taille,  procéder à un débruitage préalable peut s'avérer incompatible avec les contraintes de débit.
 
 
 De plus, toute opération supplémentaire si basique soit elle, réduit le temps de traitement disponible pour l'opération de haut niveau. En effet, lorsque les images à analyser sont de grande taille,  procéder à un débruitage préalable peut s'avérer incompatible avec les contraintes de débit.
 

-Les images auxquelles nous nous intéressons sont généralement les images numériques allant des images naturelles telles que définies par Caselles \cite{Caselles99topographicmaps} aux images d'amplitude issues de l'imagerie radar à ouverture synthétique (ROS ou en anglais SAR) \cite{cutrona1990synthetic}, de l'imagerie médicale à ultrasons (échographie) ou de la microscopie électronique. 
+Les images auxquelles nous nous intéressons sont généralement les images numériques allant des images naturelles telles que définies par Caselles \cite{Caselles99topographicmaps} aux images d'amplitude issues de l'imagerie radar à ouverture synthétique (ROS ou en anglais SAR) \cite{cutrona1990synthetic}, ou de l'imagerie médicale à ultrasons (échographie). 

 Ces dispositifs d'acquisition sont, par essence, générateurs de bruits divers, inhérents aux technologies mises en \oe uvre et qui viennent dégrader l'image idéale de la scène que l'on cherche à représenter ou analyser. On sait aujourd'hui caractériser de manière assez précise ces bruits et la section \ref{sec_bruits} en détaille les  origines physiques ainsi que  les propriétés statistiques qui en découlent.
 On peut d'ores et déjà avancer que la connaissance de l'origine d'une image et donc des propriétés des bruits associés qui en corrompent les informations, est un atout permettant de concevoir des techniques de filtrage adaptées à chaque situation. Quant à la recherche d'un filtre universel, bien qu'encore illusoire, elle n'est pas abandonnée, tant les besoins sont nombreux, divers et souvent complexes.    
        
 Ces dispositifs d'acquisition sont, par essence, générateurs de bruits divers, inhérents aux technologies mises en \oe uvre et qui viennent dégrader l'image idéale de la scène que l'on cherche à représenter ou analyser. On sait aujourd'hui caractériser de manière assez précise ces bruits et la section \ref{sec_bruits} en détaille les  origines physiques ainsi que  les propriétés statistiques qui en découlent.
 On peut d'ores et déjà avancer que la connaissance de l'origine d'une image et donc des propriétés des bruits associés qui en corrompent les informations, est un atout permettant de concevoir des techniques de filtrage adaptées à chaque situation. Quant à la recherche d'un filtre universel, bien qu'encore illusoire, elle n'est pas abandonnée, tant les besoins sont nombreux, divers et souvent complexes.