PRETRAITEMENT ET SEGMENTATION D'IMAGES PAR MISE EN UVRE DE TECHNIQUES BASEES SUR LES EQUATIONS AUX DERIVEES PARTIELLES PDF Download
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Author: SOPHIE.. SCHUPP
Publisher:
ISBN:
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: SOPHIE.. SCHUPP
Publisher:
ISBN:
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: 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: 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: J.-M. Morel
Publisher: Birkhäuser
ISBN: 9781468405682
Category : Mathematics
Languages : en
Pages : 248
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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: Mohamed Elayyadi
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Languages : fr
Pages : 131
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Ce travail porte sur des techniques à base d'équations aux dérivées partielles et de réseaux de neurones pour le traitement d'images. L'approximation des réseaux de neurones par des systèmes de réaction-diffusion nous a permis de définir un nouveau modèle de diffusion anisotrope de type Volterra pour le filtrage sélectif d'images bruitées. La loi d'évolution régissant le tenseur de diffusion traduit des lois d'apprentissage synaptiques naturelles. L'étude de la dynamique de ces réseaux à synapses adaptatives montre qu'ils possèdent des propriétés d'attractivité et de stabilité asymptotique au sens de Lyapunov. Les images traitées sont donc obtenues sur les asymptotiques en temps du modèle. Les techniques présentées dans cette thèse améliorent de manière importante le pré-traitement d'images car elles ne nécessitent qu'une connaissance (\em a priori) d'un paramètre de contraste sur l'image désirée et permettent la restauration des images ayant subi jusqu'à 90\% de niveau de bruit et la segmentation des images médicales d'echographie
Author: Eva Dejnozkova (Ingénieur).)
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Languages : fr
Pages : 197
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Book Description
Les méthodes de traitement d'images fondées sur les équations aux dérivées partielles (EDP) bénéficient d'une attention particulière de la part de la communauté scientifique. Le nombre d'applications a augmenté après la formulation du problème sous forme d'ensembles de niveaux. Les EDPs s'appliquent dans de nombreux domaines tels le filtrage des images, les contours actifs utilisés pour la segmentation des images statiques, aussi bien que des séquences d'images ou encore des méthodes plus récentes tel le shape-from-shading. Les applications industrielles de ces méthodes sont néanmoins très limitées, d'une part par une complexité considérable de calculs, d'autre part par des difficultés rencontrées lors d'implantation embarquées (consommation d'énergie, exigences mémoire). Notre but est de proposer une architecture dédiée, facilitant tant l'implantation temps-réel qu'embarquée.En vue de cet objectif nous proposons un nouvel algorithme parallèle de la fonction distance qui élimine l'usage des files d'attente hiérarchiques et permet d'obtenir la solution sur la totalité ou une partie de l'image. La complexité de l'algorithme Massive Marching est linéaire. Il s'agit du premier algorithme permettant d'obtenir en parallèle la ligne de partage des eaux non-biaisée. Nous proposons deux types d'architecture : SIMD et plusieurs coeurs de processeurs embarqués implantant Massive Marching. Ces mêmes architectures peuvent être utilisés pour le filtrage aussi bien que des méthodes à évolution d'interface. La même architecture peut donc être utilisée pour une application complète, composée de différents types d'algorithmes comme par exemple filtrage suivi par segmentation.
Author: Aldo Maalouf
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Languages : fr
Pages : 268
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Book Description
Les travaux réalisés dans cette thèse s’inscrivent dans le contexte du traitement d’images et de séquences d’images incluant le débruitage, la segmentation, l’inpainting et le mosaicing. Les approches proposées sont basées sur la transformée en ondelettes et les équations aux dérivées partielles. Dans le domaine de débruitage nous avons proposé des tenseurs de structure multi-échelles basés sur les transformées en ondelettes et bandelettes et capables de caractériser les contours d’images bruitées. Cela nous a conduit à la proposition de plusieurs méthodes de diffusion anisotrope et vectorielle orientée par les contours de l’image définis par ces tenseurs. Dans le domaine de segmentation, nous avons défini une méthode de segmentation par région inspirée des méthodes de l’ensemble de niveau et orientée par le tenseur de structure multi-échelles basé sur la transformée en ondelettes et une méthode de contour actif orientée par les coefficients d’ondelettes fovéales. Nous avons ensuite utilisé les grouplettes géométriques pour définir une méthode d’inpainting. La transformée en grouplettes nous a permis de recomposer correctement la géométrie multi-échelles des structures de l’image et l’information à l’intérieur de la région des données manquantes est synthétisée par une propagation de cette géométrie. Dans le domaine de traitement des séquences vidéo nous avons construit deux modèles : le premier a pour objectif le mosaicing des séquences vidéo et le second l’inpainting. Les deux modèles se basent sur la segmentation en quadtree de la transformée en bandelettes afin d’étudier les similarités entre les différentes zones des trames de la séquence. Les carrés dyadiques qui ont des propriétés géométriques similaires sont ”collés” l’un à côté de l’autre pour former une mosaïque finale ou pour combler les zones manquantes. Finalement, nous avons proposé une décomposition et reconstruction en ondelettes 2D non séparables définies à partir des bases de polynômes orthogonaux et un opérateur multi-échelles de détection de contours.
Author: François Lozes
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Category :
Languages : fr
Pages : 406
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Book Description
Dans ce travail de thèse, nous nous intéressons à la transposition et à l'étude de certaines Équations aux Dérivées Partielles (EDPs) et méthodes variationnelles et leurs extensions pour le traitement et l'analyse de données sous forme de surfaces ou de nuages de points. Les EDPs et les méthodes variationnelles ont montré leur efficacité comme outils pour la résolution d'un grand nombre de problèmes inverses en imagerie, notamment pour le débruitage, la restauration d'images et de vidéos, l'inpainting d'images, la segmentation d'images, etc. Récemment, beaucoup de ces méthodes ont été étendues sous formulation non-locale. Cependant, ces méthodes sont utilisées pour le traitement d'images ou de vidéos sur des espaces euclidiens où la discrétisation se fait sur des grilles régulières. Dans cette thèse, nous proposons une nouvelle approche de résolution et d'adaptation d'EDPs sur des nuages de points 3D ou des surfaces: celle-ci est basée sur la représentation de nuages de points par des graphes pondérés et sur le cadre des Équations aux différences Partielles (EdPs). Cette approche ne nécessite aucun prétraitement préalable de nuages de points, de plus elle permet naturellement d'étendre et d'adapter les EDPs sous une formulation non-locale en changeant uniquement la topologie du graphe.
Author: Isaac Cohen
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Languages : fr
Pages : 0
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Book Description
La segmentation d'images à l'aide des modèles déformables permet d'imposer des contraintes globales aux contours détectés. La résolution des équations aux dérivées partielles caractérisant les courbes et les surfaces déformables est faite à l'aide d'une méthode d'éléments finis conformes. Cette méthode plus élaborée, permet une détection des points de contour 2-D et 3-D plus précise et une réduction de la complexité algorithmique par rapport à la méthode des différences finies. Le modèle de courbes déformables a permis d'établir une première segmentation d'images 3-D ainsi qu'un suivi de structures dans des images spatio-temporelles. Ce suivi global a été compléte par un suivi ponctuel des contours à l'aide d'une description explicite de la mise en correspondance basée sur les caractéristiques géométriques de la courbe et la régularité du champ de déplacement. Nous proposons également une méthode de détermination des paramètres de régularisation à partir de la géométrie de la surface (ou de la courbe) et des données. Cette méthode permet d'imposer implicitement des discontinuités de position et de tangente aux modèles déformables 2-D et 3-D. L'ensemble des modèles proposes est illustré par des expérimentations sur des images synthétiques et médicales.
Author: Ouattara-S
Publisher: Omn.Univ.Europ.
ISBN: 9786131563171
Category : Literary Criticism
Languages : fr
Pages : 256
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Book Description
La segmentation est une étape primordiale en traitement d'images puisqu'elle conditionne la qualité de l'interprétation, puis la prise de décision. Beaucoup de méthodes existantes donnent de bons résultats mais supposent des a priori sur la stratégie de traitement ou la distribution des classes, et des connaissances sur le contenu de l'image. Au regard des progrès technologiques des capteurs et de la capacité des mémoires de stockage, les images multicomposantes sont de plus en plus plébiscitées par rapport aux images monocomposantes (scalaires ou en niveaux de gris) à cause de leur richesse à caractériser une scène donnée.Parmi les stratégies de segmentation à approche région, celles basées sur la classification par analyse d'histogrammes d'images multicomposantes présentent l'avantage de réaliser une segmentation sans connaissance a priori des images. L'objectif fixé dans le cadre de cette de travail est la mise en oeuvre d'une méthode de segmentation d'images multicomposantes par analyse d'histogrammes multidimensionnels à stratégie vectorielle et non paramétrique, en résolvant les problèmes liés à la manipulation des histogrammes nD et à leur aspect diffus.
