Towards a software architecture for generic image processing

par Roland Levillain

Thèse de doctorat en Informatique

Sous la direction de Laurent Najman.

Le président du jury était Karl Tombre.

Le jury était composé de Laurent Najman, Étienne Decencière, Gilles Roussel, Thierry Géraud.

Les rapporteurs étaient Jacques-Olivier Lachaud, David Coeurjolly, Ulrich Köthe.

  • Titre traduit

    Vers une architecture logicielle pour le traitement d'images générique


  • Résumé

    Dans le cadre du génie logiciel en traitement d'images (TDI), nous nous intéressons à la notion de réutilisabilité des algorithmes. Dans de nombreux outils logiciels, l'implémentation d'un algorithme est souvent dépendante du type des données traitées. Au sens le plus général, les formes que peuvent prendre les images numériques discrètes sont nombreuses (image 2D classiques, volumes 3D, graphes non réguliers, complexes cellulaires, etc.) conduisant à une explosion combinatoire du nombre théorique d'implémentations. La programmation générique (PG) est un cadre adapté au développement d'outils logiciels réutilisables. Nous présentons un paradigme de programmation basé sur la PG conçu pour la création de logiciels scientifiques tels ceux dédiés au TDI. Cette approche concilie réutilisabilité, puissance d'expression, extensibilité et performance. Nous proposons ensuite une architecture logicielle pour le TDI basée sur ce paradigme de programmation, s'appuyant sur une bibliothèque générique de TDI. Les fondations de ce cadre définissent des concepts fondamentaux du TDI, qui permettent l'écriture d'algorithmes réutilisables sur de nombreux types d'images. Nous présentons enfin une stratégie pour construire des outils haut niveau au dessus de cette bibliothèque tels que des ponts vers des langages dynamiques ou des interfaces graphiques. Ce mécanisme est conçu pour préserver la généricité et la performance des outils logiciels sous-jacents, tout en permettant un usage plus simple et plus flexible de ceux-ci


  • Résumé

    In the context of software engineering for image processing (IP), we consider the notion of reusability of algorithms. In many software tools, an algorithm's implementation often depends on the type of processed data. In a broad definition, discrete digital images may have various forms : classical 2D images, 3D volumes, non-regular graphs, cell complexes, and so on : thus leading to a combinatorial explosion of the theoretical number of implementations. Generic programming (GP) is a framework suited to the development of reusable software tools. We present a programming paradigm based on GP designed for the creation of scientific software such as IP tools. This approach combines the benefits of reusability, expressive power, extensibility, and efficiency. We then propose a software architecture for IP using this programming paradigm based on a generic IP library. The foundations of this framework define essential IP concepts, enabling the development of algorithms compatible with many image types. We finally present a strategy to build high-level tools on top of this library, such as bridges to dynamic languages or graphical user interfaces. This mechanism has been designed to preserve the genericity and efficiency of the underlying software tools, while making them simpler to use and more flexible


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