Champs markoviens et mise en correspondance de contours en imagerie.

Résumé Cette these a pour theme central la reconnaissance de formes en analyse d'images. Elle se compose de trois parties independantes. Un algorithme de detection de contours mis au point avec olivier catoni est presente en premiere partie. Nous construisons par lissage et seuillage des images binaires dont les bords contiennent les points de contours. Nous les regularisons a l'aide d'un echantillonneur de gibbs, ce qui nous donne des contours lisses. L'algorithme agit a differentes echelles, que nous combinons pour obtenir un detecteur multi-echelles. Le probleme que nous traitons en deuxieme partie est de reconnaitre et de positionner sur une image numerique des objets manufactures plans donnes. Les objets presents sur l'image sont les transformes d'objets modeles par une similitude quelconque. Il s'agit donc d'associer chaque objet present sur l'image avec le bon modele et d'estimer cette similitude. Chaque objet est represente par un graphe value. Toute correspondance geometrique entre deux objets est traduite en une correspondance entre graphes qui doit satisfaire certaines contraintes locales. Nous nous placons dans un contexte markovien pour determiner un appariement de graphes satisfaisant au mieux ces contraintes. La troisieme partie presente une etude effectuee avec alain trouve sur la parallelisation du recuit simule pour des energies du type verre de spin. Chaque spin est relie a un processeur. A chaque etape, chaque processeur est active avec une probabilite p et tous les processeurs actifs renouvellent la valeur de leurs spins simultanement. Nous montrons que si tous les processeurs sot actifs il n'y a pas convergence vers les minima globaux de l'energie. des que p est strictement inferieure a 1, il semble y avoir convergence vers des configurations d'energie proche de l'energie minimale. Nous calculons enfin un gain de temps effectif du recuit partiellement parallele par rapport au recuit sequentiel.