Contributions in topology optimization: extension of the adjoint method and applications in image processing - Archive ouverte HAL Accéder directement au contenu
Thèse Année : 2011

Contributions in topology optimization: extension of the adjoint method and applications in image processing

Contributions en optimisation topologique : extension de la méthode adjointe et applications au traitement d’images

Résumé

Nowadays, topology optimization has been extensively studied in structural optimization which is a major interest in the design of mechanical systems in the industry and in inverse problems with the detection of defects or inclusions. This work focuses on the topological derivative approach and proposes a more flexible generalization of this method making it possible to address new applications. In a first part, we study classical image processing problems (restoration, inpainting), and give a common framework to theses problems. We focus on anisotropic diffusion and consider a new problem: super-resolution. Our approach seems to be powerful in comparison with other methods. Topological derivative method has some drawbacks: it is limited to simple problems, we do not know how to fill holes, ... In a second part, to overcome these difficulties, an extension of the adjoint method is presented. Named the numerical vault, it allows us to consider new fields of applications and to explore new theoretical investigations in the area of topological derivative.
De nos jours, l’optimisation topologique a été largement étudiée en optimisation de structure, problème majeur en conception de systèmes mécaniques pour l’industrie et dans les problèmes inverses avec la détection de défauts et d’inclusions. Ce travail se concentre sur les approches de dérivées topologiques et propose une généralisation plus flexible de cette méthode rendant possible l’investigation de nouvelles applications. Dans une première partie, nous étudions des problèmes classiques en traitement d’images (restauration, inpainting), et exposons une formulation commune à ces problèmes. Nous nous concentrons sur la diffusion anisotrope et considérons un nouveau problème : la super-résolution. Notre approche semble meilleure comparée aux autres méthodes. L’utilisation des dérivées topologiques souffre d’inconvénients : elle est limitée à des problèmes simples, nous ne savons pas comment remplir des trous ... Dans une seconde partie, une nouvelle méthode visant à surmonter ces difficultés est présentée. Cette approche, nommée voûte numérique, est une extension de la méthode adjointe. Ce nouvel outil nous permet de considérer de nouveaux champs d’application et de réaliser de nouvelles investigations théoriques dans le domaine des dérivées topologiques
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Dates et versions

tel-01333754 , version 1 (19-06-2016)

Identifiants

  • HAL Id : tel-01333754 , version 1

Citer

Stanislas Larnier. Contributions in topology optimization: extension of the adjoint method and applications in image processing. Optimization and Control [math.OC]. Université Toulouse III - Paul Sabatier, 2011. English. ⟨NNT : ⟩. ⟨tel-01333754⟩
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