Méthodes variationnelles pour la segmentation d'images à partir de modèles PDF Download
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Author: Raphaël Prevost
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Category :
Languages : fr
Pages : 213
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Book Description
La segmentation d'images médicales est depuis longtemps un sujet de recherche actif. Cette thèse traite des méthodes de segmentation basées modèles, qui sont un bon compromis entre généricité et capacité d'utilisation d'informations a priori sur l'organe cible. Notre but est de construire un algorithme de segmentation pouvant tirer profit d'une grande variété d'informations extérieures telles que des bases de données annotées (via l'apprentissage statistique), d'autres images du même patient (via la co-segmentation) et des interactions de l'utilisateur. Ce travail est basé sur la déformation de modèle implicite, une méthode variationnelle reposant sur une représentation implicite des formes. Après avoir amélioré sa formulation mathématique, nous montrons son potentiel sur des problèmes cliniques difficiles. Nous introduisons ensuite différentes généralisations, indépendantes mais complémentaires, visant à enrichir le modèle de forme et d'apparence utilisé. La diversité des applications cliniques traitées prouve la généricité et l'efficacité de nos contributions.
Author: Raphaël Prevost
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Category :
Languages : fr
Pages : 213
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Book Description
La segmentation d'images médicales est depuis longtemps un sujet de recherche actif. Cette thèse traite des méthodes de segmentation basées modèles, qui sont un bon compromis entre généricité et capacité d'utilisation d'informations a priori sur l'organe cible. Notre but est de construire un algorithme de segmentation pouvant tirer profit d'une grande variété d'informations extérieures telles que des bases de données annotées (via l'apprentissage statistique), d'autres images du même patient (via la co-segmentation) et des interactions de l'utilisateur. Ce travail est basé sur la déformation de modèle implicite, une méthode variationnelle reposant sur une représentation implicite des formes. Après avoir amélioré sa formulation mathématique, nous montrons son potentiel sur des problèmes cliniques difficiles. Nous introduisons ensuite différentes généralisations, indépendantes mais complémentaires, visant à enrichir le modèle de forme et d'apparence utilisé. La diversité des applications cliniques traitées prouve la généricité et l'efficacité de nos contributions.
Author: SOPHIE.. SCHUPP
Publisher:
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Category :
Languages : fr
Pages : 211
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Book Description
LA THESE OFFRE TROIS VOLETS : UNE ANALYSE DE L'APPORT DES EDP POUR LE PRETRAITEMENT ET LA SEGMENTATION, UNE METHODE DE SEGMENTATION BASEE SUR LES EDP ET UNE APPLICATION EN IMAGERIE MICROSCOPIQUE. DANS LE CHAPITRE UN, LA PRESENTATION DES PRETRAITEMENTS PAR EDP S'APPUIE SUR LE MODELE PHYSIQUE DE DIFFUSION NON LINEAIRE, ELLE SE POURSUIVENT AVEC LES METHODES D'ANALYSE MULTIECHELLE QUI S'APPUIENT SUR L'INFORMATION COURBURE ET S'ACHEVE AVEC LES MODELES DE DIFFUSION ANISOTROPE DONT LES FILTRES DE CHOCS ADAPTES AU FILTRAGE ET A LA CONSERVATION DES CONTOURS. LE CHAPITRE DEUX PORTE SUR LA DETECTION DES FRONTIERES PAR DES METHODES VARIATIONNELLES DONT LES CONTOURS ACTIFS ET LES METHODES PAR ENSEMBLES DE NIVEAUX. LEUR PROBLEMATIQUE EST IDENTIFIEE : INITIALISATION, CHOIX DES PARAMETRES, COMPORTEMENT FACE AUX PHENOMENES DE RUPTURES TOPOLOGIQUES. LE CHAPITRE TROIS PRESENTE UN MODELE DE PRETRAITEMENT INTEGRANT LES COMPOSANTES LIEES A LA DIFFUSION, LA REACTION ET LE CHOC. UNE EXTENSION AUX IMAGES COULEURS EST PROPOSEE. LA MORPHOLOGIE CONTINUE EST LA FORMULATION PAR EDP DES FILTRES DE NIVELLEMENT AINSI QUE DES OPERATEURS DE MORPHOLOGIE MATHEMATIQUE. LE CHAPITRE QUATRE EST CONSACRE A LA SEGMENTATION PAR EDP AVEC LE MODELE GEOMETRIQUE NON REGULARISE, IMPLEMENTE PAR LES METHODES A PROGRESSION RAPIDE, A PARTIR DUQUEL LA LPE CONTINUE ET LES DIAGRAMMES DE VORONOI SONT OBTENUS. LE CHAPITRE CINQ PRESENTE UNE METHODE DE SEGMENTATION AUTOMATIQUE FONDEE SUR LES OUTILS DES CHAPITRES PRECEDENTS. L'INITIALISATION AUTOMATIQUE, ETAPE CRUCIALE DES CONTOURS ACTIFS, SE FAIT EN TROIS ETAPES : REGULARISATION PAR DIFFUSION NON LINEAIRE, DETECTION DE GERMES PAR OUTILS MORPHOLOGIQUES, CLASSIFICATION FLOUE. LA LOCALISATION EST EFFECTUEE PAR LA LPE CONTINUE FORMALISEE AVEC LES EDP. LA DESCRIPTION DE LA CLASSIFICATION FLOUE EST SUIVIE DE QUELQUES EXEMPLES D'APPLICATION : CYTOLOGIE, HISTOLOGIE ET L'OS TRABECULAIRE. LE CHAPITRE SIX EST CONSACRE A LA VALIDATION DE LA METHODE SUR UNE APPLICATION EN IMMUNOMARQUAGE NUCLEAIRE.
Author: Samar Issa
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Languages : fr
Pages : 0
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Cette thèse est décomposée en deux parties. La première est consacrée à l'étude de la restauration d'image et la seconde partie est consacrée à l'étude d'un modèle de Frenkel-Kontorova par des méthodes issues du calcul variationnel et des équations aux dérivées partielles. Au chapitre 1, nous présentons les questions essentielles que nous traiterons dans cette thèse, puis on fait des rappels sur les définitions et quelques propriétés d'espace des fonctions à variations bornées BV , l'espace d'Orlicz et le modèle de Frenkel-Kontorova. Au chapitre 2, nous montrons que les problèmes de minimisation non convexe (restauration d'image) contenant des termes de régularisation sous-linéaires sont mal posés. Au chapitre 3, nous étudions un modèle de restauration avec un terme de régularisation à croissance non standard, proposé par Blomgren et al. : le module du gradient est élevé a une puissance qui dépend elle même du gradient. On montre qu'elle est semi-continue inférieurement pour la topologie faible d'un certain espace d'Orlicz-Sobolev qui lui est associé, ce qui permet un résultat d'existence de la solution. Au chapitre 4, nous étudions un modèle de Frenkel-Kontorova, dont on montre l'existence d'au moins une solution de type travelling wave, u.
Author: Maïtine Bergounioux
Publisher: Springer
ISBN: 3662465396
Category : Mathematics
Languages : fr
Pages : 255
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Book Description
Ce cours est une introduction au traitement d'image mathématique déterministe. Les principales problématiques en traitement et analyse d’image y sont présentées: débruitage/filtrage/restauration, segmentation, rehaussement/défloutage, ainsi qu’un aperçu de quelques techniques d’acquisition. Les méthodes mathématiques utilisées ont essentiellement déterministes : transformation de Fourier, ondelettes, équations aux dérivées partielles, morphologie mathématique et méthodes variationnelles. Quelques applications y sont brièvement présentées pour illustrer le propos : la stéganographie, la compression et l’inpainting (ou désocclusion). Le livre comprend également un rappel des principales notions mathématiques utilisées (il se veut auto-suffisant) et la bibliographie abondante doit permettre au lecteur d’approfondir les techniques qui l’intéressent. Cet ouvrage s’adresse à des étudiants de MASTER, élèves-ingénieurs ou chercheurs désireux de comprendre ou d’approfondir les techniques mathématiques de base en traitement et analyse d’image. This course is an introduction to deterministic mathematical image processing. The main issues in processing and image analysis are presented: denoising, filtering, restoration, segmentation, enhancement and deblurring.There is also an overview of some acquisition techniques. Mathematical methods are essentially deterministic: Fourier transform, wavelets, partial differential equations, mathematical morphology and variational methods. Some applications are briefly presented to illustrate the topic, such as steganography, compression and inpainting. This self-contained book also includes a recap of the basic mathematical concepts used, and the extensive bibliography will enable readers to develop their skills. This book is intended for masters students, engineering students and researchers wanting to comprehend or deepen their understanding of thebasic mathematical techniques in processing and image analysis.
Author: SYLVIE.. TEBOUL
Publisher:
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Languages : fr
Pages : 134
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CE MEMOIRE EST CONSACRE A LA COLLABORATION ENTRE RECONSTRUCTION ET SEGMENTATION D'IMAGES. UNE BONNE RECONSTRUCTION NECESSITE UNE BONNE CONNAISSANCE DES CONTOURS, DANS LESQUELS SE SITUE L'INFORMATION ESSENTIELLE DE L'IMAGE. ET, POUR OBTENIR DES INFORMATIONS PERTINENTES SUR LES CONTOURS, UN MOYEN CLASSIQUE EST DE SEGMENTER L'IMAGE. POUR LA PREMIERE METHODE DE RECONSTRUCTION ET SEGMENTATION QUE NOUS PRESENTONS DANS CE MEMOIRE, NOUS AVONS UTILISE LA THEORIE MATHEMATIQUE DE LA -CONVERGENCE. DANS CE CADRE, NOUS AVONS FAIT L'ETUDE DE L'APPROXIMATION D'UNE FONCTIONNELLE DE SEGMENTATION PAR DES CRITERES COMPORTANT UN TERME DE REGULARISATION SUR LES CONTOURS DE L'IMAGE. NOUS AVONS ALORS DEVELOPPE DEUX ALGORITHMES METTANT EN UVRE DES SYSTEMES DE DEUX EQUATIONS AUX DERIVEES PARTIELLES (EDP) COUPLEES. LA PREMIERE PERMET LA RECONSTRUCTION DE L'IMAGE AVEC UN LISSAGE PRESERVANT LES DISCONTINUITES. CES DERNIERES SONT CALCULEES PAR LA SECONDE EDP QUI INTRODUIT LA CONTRAINTE DE SEGMENTATION. DANS LA SECONDE METHODE DE RECONSTRUCTION ET SEGMENTATION, LE MODELE DE CONTOURS EST ISSU DE LA THEORIE DES CONTOURS ACTIFS : NOUS AVONS COUPLE UNE EDP DE RECONSTRUCTION, ISSUE DE L'APPROCHE VARIATIONNELLE CLASSIQUE, ET UNE EDP DE SEGMENTATION ISSUE DE L'APPROCHE VARIATIONNELLE DES SNAKES GEODESIQUES ET DE LA THEORIE DES COURBES DE NIVEAU. LES DOMAINES D'APPLICATION QUE NOUS AVONS ABORDE SONT LA RESTAURATION D'IMAGES BRUITEES, LA DECONVOLUTION D'IMAGES SATELLITAIRES, ET LA RECONSTRUCTION MEDICALE EN TOMOGRAPHIE D'EMISSION. NOUS AVONS APPLIQUE CES METHODES SUR DES DONNEES SYNTHETIQUES ET REELLES, ET NOUS AVONS AINSI PU OBSERVER QUE LORSQUE LA SEGMENTATION ET LA RECONSTRUCTION COOPERENT, LES RESULTATS SONT D'AUTANT PLUS ENCOURAGEANTS QUE LA SEGMENTATION EST MARQUEE.
Author: Jean-Michel Morel
Publisher: Springer Science & Business Media
ISBN: 1468405675
Category : Mathematics
Languages : en
Pages : 257
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Book Description
This book contains both a synthesis and mathematical analysis of a wide set of algorithms and theories whose aim is the automatic segmen tation of digital images as well as the understanding of visual perception. A common formalism for these theories and algorithms is obtained in a variational form. Thank to this formalization, mathematical questions about the soundness of algorithms can be raised and answered. Perception theory has to deal with the complex interaction between regions and "edges" (or boundaries) in an image: in the variational seg mentation energies, "edge" terms compete with "region" terms in a way which is supposed to impose regularity on both regions and boundaries. This fact was an experimental guess in perception phenomenology and computer vision until it was proposed as a mathematical conjecture by Mumford and Shah. The third part of the book presents a unified presentation of the evi dences in favour of the conjecture. It is proved that the competition of one-dimensional and two-dimensional energy terms in a variational for mulation cannot create fractal-like behaviour for the edges. The proof of regularity for the edges of a segmentation constantly involves con cepts from geometric measure theory, which proves to be central in im age processing theory. The second part of the book provides a fast and self-contained presentation of the classical theory of rectifiable sets (the "edges") and unrectifiable sets ("fractals").
Author: Christophe Samson (informaticien).)
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Languages : fr
Pages : 204
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Book Description
Ce travail est consacré au développement ainsi qu'à l'implantation de deux modèles variationnels pour la classification d'images. La classification d'images, consistant à attribuer une étiquette à chaque pixel d'une image, concerne de nombreuses applications à partir du moment où cette opération intervient très souvent à la base des chaînes de traitement et d'interprétation d'images. De nombreux modèles de classification ont déjà été développés dans un cadre stochastique ou à travers des approches structurales, mais rarement dans un contexte variationnel qui a déjà montré son efficacité dans divers domaines tels que la reconstruction ou la restauration d'images.Le premier modèle que nous proposons repose sur la minimisation d'une famille de critères dont la suite de solutions converge vers une partition des données composée de classes homogènes séparées par des contours réguliers. Cette approche entre dans le cadre des problèmes à discontinuité libre et fait appel à des notions de convergence variationnelle telle que la théorie de la [Gamma-]convergence. (...) Parallèlement à cette approche, nous avons développé un second modèle de classification mettant en jeu un ensemble de régions et contours actifs. Nous utilisons une approche par ensembles de niveaux pour définir le critère à minimiser, cette approche ayant déjà suscité de nombreux travaux dans le cadre de la segmentation d'images. (...) Nous avons mené des expériences sur de nombreuses données synthétiques ainsi que sur des images satellitaires SPOT. Nous avons également étendu ces deux modèles au cas de données multispectrales et obtenu des résultats sur des données SPOT XS (...)
Author: Marion Foare
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Languages : fr
Pages : 0
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Book Description
Dans cette thèse, nous nous intéressons à la fois aux aspects théoriques et à la résolution numérique du problème de Mumford-Shah avec anisotropie pour la restauration et la segmentation d'image. Cette fonctionnelle possède en effet la particularité de reconstruire une image dégradée tout en extrayant l'ensemble des contours des régions d'intérêt au sein de l'image. Numériquement, on utilise l'approximation d'Ambrosio-Tortorelli pour approcher un minimiseur de la fonctionnelle de Mumford-Shah. Elle Gamma-converge vers cette dernière et permet elle aussi d'extraire les contours. Les implémentations avec des schémas aux différences finies ou aux éléments finis sont toutefois peu adaptées pour l'optimisation de la fonctionnelle d'Ambrosio-Tortorelli. On présente ainsi deux nouvelles formulations discrètes de la fonctionnelle d'Ambrosio-Tortorelli à l'aide des opérateurs et du formalisme du calcul discret. Ces approches sont utilisées pour la restauration d'images ainsi que pour le lissage du champ de normales et la détection de saillances des surfaces digitales de l'espace. Nous étudions aussi un second problème d'optimisation de forme similaire avec conditions aux bords de Robin. Nous démontrons dans un premier temps l'existence et la régularité partielle des solutions, et dans un second temps deux approximations par Gamma-convergence pour la résolution numérique du problème. L'analyse numérique montre une nouvelle fois les difficultés rencontrées pour la minimisation d'approximations par Gamma-convergence.
Author: Isaac Cohen
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Languages : fr
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Book Description
LA SEGMENTATION D'IMAGES A L'AIDE DES MODELES DEFORMABLES PERMET D'IMPOSER DES CONTRAINTES GLOBALES AUX CONTOURS DETECTES. LA RESOLUTION DES EQUATIONS AUX DERIVEES PARTIELLES CARACTERISANT LES COURBES ET LES SURFACES DEFORMABLES EST FAITE A L'AIDE D'UNE METHODE D'ELEMENTS FINIS CONFORMES. CETTE METHODE PLUS ELABOREE, PERMET UNE DETECTION DES POINTS DE CONTOUR 2-D ET 3-D PLUS PRECISE ET UNE REDUCTION DE LA COMPLEXITE ALGORITHMIQUE PAR RAPPORT A LA METHODE DES DIFFERENCES FINIES. LE MODELE DE COURBES DEFORMABLES A PERMIS D'ETABLIR UNE PREMIERE SEGMENTATION D'IMAGES 3-D AINSI QU'UN SUIVI DE STRUCTURES DANS DES IMAGES SPATIO-TEMPORELLES. CE SUIVI GLOBAL A ETE COMPLETE PAR UN SUIVI PONCTUEL DES CONTOURS A L'AIDE D'UNE DESCRIPTION EXPLICITE DE LA MISE EN CORRESPONDANCE BASEE SUR LES CARACTERISTIQUES GEOMETRIQUES DE LA COURBE ET LA REGULARITE DU CHAMP DE DEPLACEMENT. NOUS PROPOSONS EGALEMENT UNE METHODE DE DETERMINATION DES PARAMETRES DE REGULARISATION A PARTIR DE LA GEOMETRIE DE LA SURFACE (OU DE LA COURBE) ET DES DONNEES. CETTE METHODE PERMET D'IMPOSER IMPLICITEMENT DES DISCONTINUITES DE POSITION ET DE TANGENTE AUX MODELES DEFORMABLES 2-D ET 3-D. L'ENSEMBLE DES MODELES PROPOSES EST ILLUSTRE PAR DES EXPERIMENTATIONS SUR DES IMAGES SYNTHETIQUES ET MEDICALES
Author: Fabien Pierre (auteur d'une thèse en mathématiques appliqués et calcul scientifique).)
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Book Description
Cette thèse traite de problèmes liés à la couleur. En particulier, on s'intéresse à des problématiques communes à la colorisation d'images, de vidéos et au rehaussement de contraste. Si on considère qu'une image est composée de deux informations complémentaires, une achromatique (sans couleur) et l'autre chromatique (en couleur), les applications étudiées consistent à traiter une de ces deux informations en préservant sa complémentaire. En colorisation, la difficulté est de calculer une image couleur en imposant son niveau de gris. Le rehaussement de contraste vise à modifier l'intensité d'une image en préservant sa teinte. Ces problématiques communes nous ont conduits à étudier formellement la géométrie de l'espace RGB. On a démontré que les espaces couleur classiques de la littérature pour résoudre ces types de problème conduisent à des erreurs. Un algorithme, appelé spécification luminance-teinte, qui calcule une couleur ayant une teinte et une luminance données est décrit dans cette thèse. L'extension de cette méthode à un cadre variationnel a été proposée. Ce modèle a été utilisé avec succès pour rehausser les images couleur, en utilisant des hypothèses connues sur le système visuel humain. Les méthodes de l'état-de-l'art pour la colorisation d'images se divisent en deux catégories. La première catégorie regroupe celles qui diffusent des points de couleurs posés par l'utilisateur pour obtenir une image colorisée (colorisation manuelle). La seconde est constituée de celles qui utilisent une image couleur de référence ou une base d'images couleur et transfèrent les couleurs de la référence sur l'image en niveaux de gris (colorisation basée exemple). Les deux types de méthodes ont leurs avantages et inconvénients. Dans cette thèse, on propose un modèle variationnel pour la colorisation basée exemple. Celui-ci est étendu en une méthode unifiant la colorisation manuelle et basée exemple. Enfin, nous décrivons des modèles variationnels qui colorisent des vidéos tout en permettent une interaction avec l'utilisateur.
