Abstract FR:

Ce travail est une etude de la parallelisation d'algorithmes de restauration d'images bases sur le recuit simule. Apres avoir rappele les principes du recuit simule, nous proposons d'utiliser quatre algorithmes de minimisation d'energie: la dynamique de metropolis, l'echantillonneur de gibbs, l'i. C. M. , et un algorithme original de descente aleatoire directe. Ces algorithmes sont adaptes au cas particulier de la restauration d'images perturbees par un bruit blanc gaussien. Les fonctions energie generalement utilisees sont repertoriees et une nouvelle formulation est proposee. La parallelisation d'algorithmes bases sur le recuit simule sur des machines a grain fin ayant deja fait l'objet de nombreuses etudes, nous avons donc choisi d'utiliser une machine a gros grain basee sur des transputers. Nous proposons de decouper l'image en un ensemble de sous-images en fonction du nombre de processeurs de la machine. Un systeme d'echange de pixels entre les differentes sous-images a ete mis au point afin d'eviter les problemes classiques du au decoupage. Une architecture logicielle capable de traiter la plupart des algorithmes de traitement d'images necessitant la connaissance d'un voisinage a 8 pixels est ainsi disponible. Cette technique de restauration par recuit simule presente cependant une difficulte: pour obtenir de bons resultats, il est necessaire de proceder a une estimation correcte des differents parametres de la fonction energie. Differentes methodes d'estimation sont donc proposees