Abstract FR:

L'extraction des contours d'une image discrète joue un rôle important dans une chaine de traitement d'images. Les différentes méthodes de détection de contours sont nombreuses telles que les gradients du premier ordre, du second ordre et par approche de filtrage optimal. La détection de contours multi-échelles par la transformée en ondelettes permet de retrouver d'une manière optimum tous les détails de contours présents dans une image par changement d'échelles. Elle s'effectue donc en calculant les informations de détails qui diffèrent d'une échelle à l'autre, ce qui permet d'accéder à une représentation des résultats d'une qualité meilleure. Les résultats de contours en quatre échelles différentes obtenus par la transformée en ondelettes en utilisant le filtre de Deriche optimise montrent la complémentarité entre les contours d'une échelle à l'autre. Par ailleurs on remarque que quatre échelles sont suffisantes pour assurer cette complémentarité. L'application en temps réel pour la détection de contours 2d en quatre échelles nécessite une implantation de 32 filtres récursifs d'ordre 3. Pour que l'implantation de ces filtres soit rendue possible (simplicité et limitation du cout), nous avons implanté ces filtres dans le cas particulier des quatre échelles. Cette thèse donne le détail de la conception et de l'implantation de l'algorithme de détection de contours multi-échelles dans des circuits FPGAs xc4005 (chaque FPGA contient quatre filtres récursifs d'ordre 3) ainsi que la réalisation d'une carte de système de traitement en temps réel pour la détection de contours en quatre échelles différentes. La vitesse du traitement (lissage plus détection) est de 10 mhz (25 images par seconde pour des images de 512 x 512 pixel)