Algorithmes de segmentation, champs markoviens et parallélisme.

Résumé Cette these porte sur la parallelisation d'algorithmes de segmentation d'images, basee sur des modeles markoviens. Apres un bref rappel des techniques de champs markoviens, nous presentons les reseaux de transputers et plus particulierement le t-node, ainsi que son systeme d'exploitation distribue helios. A l'aide de quelques experimentations, nous montrons que l'on peut predire le temps d'execution de certains algorithmes sur des machines du type t-node. Nous presentons ensuite deux algorithmes: le premier est une segmentation d'images texturees, le second une augmentation d'images multispectrales, chacun suivi de sa version parallele implante sur le t-node. La derniere partie discute en detail un algorithme de segmentation d'images couleur, intrinsequement parallele. Les possibilites de parallelisation d'un tel algorithme sont discutees, mais non implante pour des raisons materielles, le t-node n'etant pas une machine adaptee. Cet algorithme construit localement, sur des imagettes se chevauchant dans l'image, des segmentations que l'on fait cooperer de maniere a obtenir une segmentation globale. La mise en coherence globale se fait en traitant un graphe de labels.