Abstract FR:

Cette these traite d'un probleme fondamental pour le developpement de systemes de vision artificielle, a savoir la parallelisation d'algorithmes de traitement d'images presentant des temps d'execution prohibitifs vis-a-vis du contexte applicatif. Le choix s'est porte sur la methode de type division-fusion. Frequemment employee en segmentation d'images par extraction de regions. Ce travail repose sur la modelisation algorithmique de cette methode, qui consiste en l'utilisation de criteres pour segmenter l'image. La recherche de criteres, quant a elle, n'est pas abordee ici. C'est pourquoi cette etude est generale et peut etre reprise dans diverses applications telles que la segmentation selon des criteres de luminance, de chrominance, de texture, ou de mouvement,. . . Deux aspects apparaissent dans ce memoire. Le premier aspect concerne la parallelisation algorithmique de la technique de division-fusion, par approche ferme de processeurs, en vue de l'implantation sur une machine parallele mind. Le deuxieme aspect est une consequence de l'etude de la parallelisation de la phase de fusion. Il consiste, a partir de la modelisation algorithmique de celle-ci, a proposer deux nouvelles approches se pretant mieux au parallelisme. Les travaux sont valides par application a la segmentation en regions selon des criteres de mouvement