Abstract FR:

Cette these explore les apports possibles du parallelisme a deux traitements fondamentaux des sequences d'images : la mise en correspondance et l'estimation de mouvement. Une premiere partie situe les problemes de mise en correspondance et d'estimation de mouvement impliques : face a la tres grande diversite des methodes pour aborder la question, elle propose une approche de classification en 3 categories : methodes locales, methodes multiresolutions, methodes structurelles. Dans une deuxieme partie, pour chaque classe, les possibilites essentielles de parallelisme sont explorees, ainsi que les problemes associes. Pour certaines methodes, choisies pour l'interet de leur principe et la qualite de leurs resultats, des parallelisations sont proposees et experimentees. Pour pouvoir investiguer les parallelisations a grain fin et aussi a gros grain, deux types d'architectures sont utilisees : une architecture massivement parallele et un reseau de stations de travail. Une troisieme partie propose des elements de synthese, d'abord pour tenter de degager une problematique commune au niveau algorithmique, sans se lier trop a l'architecture, puis pour prendre en compte les questions d'optimisations et d'adaptations specifiques aux architectures.