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Reformulation de texte

Bonjour tout le monde.

Pouvez m'aider à la reformulation pour donner à mon texte la cohérence et éliminer les répétitions.

Le type de problème que nous considérerons s'apparente à la perception visuelle chez les êtres vivants,  mais,  lorsque ceux-ci sont dotés d'un système visuel plus fruste que celui des mammifères, comme c'est le cas par exemple pour les insectes, ils sont capables de résoudre des problèmes hors de portée  des systèmes automatiques de reconnaissance de formes.
         De fait, l'intérêt des méthodes de reconnaissance de formes ne réside pas tant en une imitation de la façon dont les êtres vivants réagissent aux stimuli sensoriels, qu'en la possibilité  d'automatiser certaines tâches, certes simples, mais essentielles pour la conception  de systèmes devant prendre des décisions autonomes.
         Du fait de sa structure bidimensionnelle, une image de résolution raisonnable comporte généralement un grand nombre de pixels, donc un volume de  données important que son stockage à l'heure actuelle pose peu de problèmes aux calculateurs numériques, la question du temps de calcul est par contre souvent critique. Pour pallier à cette difficulté, il peut être intéressant de réduire le volume des données. Une idée très répandue est que l'information contenue dans une image est localisée principalement au niveau des contours. Dans de nombreuses méthodes classiques, la première étape sera  d'obtenir ces contours à travers une segmentation de l'image.         
         Dans un second temps, il s'agira de coder les contours ainsi obtenus, et de les comparer à des modèles d’objets à reconnaître. Parmi les méthodes de codage des contours, nous pouvons citer entre autres les descripteurs de Fourier et l’approximation polygonale.
         A l'inverse, les méthodes globales considèrent l'image dans son ensemble, sans chercher à réduire le volume des données. Elles réalisent une comparaison entre l'image observée et une image, ou un ensemble d'images de référence. Parmi ces méthodes, la corrélation est la plus connue, elle consiste à comparer une image avec toutes les versions translatées d'une autre. En fait, cette propriété de translation rend la corrélation appropriée pour chercher  la position d'un objet de référence dans une image scène.         
         Cependant, la corrélation a jusqu'à une époque récente suscitée peu d'intérêt en reconnaissance de formes. En effet, elle nécessite une puissance de calcul importante pour travailler sur des images de résolution acceptable. Mais surtout, les limitations du filtre adapté, qui est resté pendant longtemps quasiment le seul filtre de corrélation utilisé, ont été jugées trop sévères.
         Aujourd'hui, la puissance des calculateurs numériques s'étant très nettement améliorée, il devient possible de calculer le produit de corrélation de deux images de taille raisonnable (256*256 pixels) à la cadence vidéo. En particulier, les processeurs digitaux de traitement du signal (en anglais DSP, pour Digital Signal Processor) sont des candidats intéressants pour la construction de corrélateurs numériques.
         Parallèlement, la corrélation optique est un domaine de recherche actuellement très actif. En 1943 déjà, Robertson [Rob43] avait montré comment le principe de l'ombroscopie (en anglais Shadow-Casting) permet de réaliser en éclairage spatialement incohérent le produit de corrélation de deux images. Après l'apparition des lasers, Vander Lugt [Van64] proposa en 1964 le principe d'un corrélateur holographique en éclairage spatialement cohérent, puis Weaver et Goodman [Wea66 ;Goo66]  en 1966 donnèrent le principe du corrélateur à transformée de Fourier conjointe (en anglais JTC, pour Joint Transform Correlator), fonctionnant également en éclairage spatialement cohérent.
         L'avantage inhérent à l'optique est qu'elle permet d'obtenir le produit de corrélation de deux images de façon quasiment instantanée. Pendant longtemps pourtant, le développement de la corrélation optique a été freiné par l'absence de composants adaptés. Cette situation a maintenant changé, car nous disposons:
    De sources laser compactes pour la production d'éclairages cohérents de bonne qualité;
    De caméras CCD (Coupled Charge Device) de bonne sensibilité et résolution pour la détection;
    De modulateurs spatiaux de lumière (en anglais SLM, pour Spatial Light Modulator) servant d'interface entre les images, stockées et transmises électroniquement, et les modulations de fronts d'onde optiques nécessaires.
         La possibilité de calculer en un temps raisonnable le produit de corrélation de deux images étant assurée, il reste la seconde objection que nous signalions plus haut, à  savoir la question de la qualité  de l'opération de corrélation du point de vue de la détermination de filtres présentant des propriétés de robustesse aux perturbations (bruit, déformation des objets analysés, ...).


Merci