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Methodes Variationnelles Pour La Segmentation Dimages A Partir De Modeles
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Book Synopsis Méthodes variationnelles pour la segmentation d'images à partir de modèles by : Raphaël Prevost
Download or read book Méthodes variationnelles pour la segmentation d'images à partir de modèles written by Raphaël Prevost and published by . This book was released on 2013 with total page 213 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: 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.
Book Synopsis PRETRAITEMENT ET SEGMENTATION D'IMAGES PAR MISE EN UVRE DE TECHNIQUES BASEES SUR LES EQUATIONS AUX DERIVEES PARTIELLES by : SOPHIE.. SCHUPP
Download or read book PRETRAITEMENT ET SEGMENTATION D'IMAGES PAR MISE EN UVRE DE TECHNIQUES BASEES SUR LES EQUATIONS AUX DERIVEES PARTIELLES written by SOPHIE.. SCHUPP and published by . This book was released on 2000 with total page 211 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: 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.
Book Synopsis Méthodes variationnelles by : Samar Issa
Download or read book Méthodes variationnelles written by Samar Issa and published by . This book was released on 2011 with total page 0 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: 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.
Book Synopsis Introduction au traitement mathématique des images - méthodes déterministes by : Maïtine Bergounioux
Download or read book Introduction au traitement mathématique des images - méthodes déterministes written by Maïtine Bergounioux and published by Springer. This book was released on 2015-02-20 with total page 255 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: 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.
Book Synopsis RECONSTRUCTION ET SEGMENTATION D'IMAGES by : SYLVIE.. TEBOUL
Download or read book RECONSTRUCTION ET SEGMENTATION D'IMAGES written by SYLVIE.. TEBOUL and published by . This book was released on 1999 with total page 134 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: 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.
Book Synopsis Variational Methods in Image Segmentation by : Jean-Michel Morel
Download or read book Variational Methods in Image Segmentation written by Jean-Michel Morel and published by Springer Science & Business Media. This book was released on 2012-12-06 with total page 257 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: 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").
Book Synopsis Contribution à la classification d'images satellitaires par approche variationnelle et équations aux dérivées partielles by : Christophe Samson (informaticien).)
Download or read book Contribution à la classification d'images satellitaires par approche variationnelle et équations aux dérivées partielles written by Christophe Samson (informaticien).) and published by . This book was released on 2000 with total page 204 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: 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 (...)
Book Synopsis Analyse d'images par des méthodes variationnelles et géométriques by : Marion Foare
Download or read book Analyse d'images par des méthodes variationnelles et géométriques written by Marion Foare and published by . This book was released on 2017 with total page 0 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: 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.
Book Synopsis MODELES DEFORMABLES 2-D ET 3-D by : Isaac Cohen
Download or read book MODELES DEFORMABLES 2-D ET 3-D written by Isaac Cohen and published by . This book was released on 1992 with total page pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: 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).) Publisher : ISBN 13 : Total Pages :0 pages Book Rating :4.:/5 (97 download)
Book Synopsis Méthodes variationnelles pour la colorisation d'images, de vidéos, et la correction des couleurs by : Fabien Pierre (auteur d'une thèse en mathématiques appliqués et calcul scientifique).)
Download or read book Méthodes variationnelles pour la colorisation d'images, de vidéos, et la correction des couleurs written by Fabien Pierre (auteur d'une thèse en mathématiques appliqués et calcul scientifique).) and published by . This book was released on 2016 with total page 0 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: 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.
Book Synopsis Modèles multi-échelles pour la segmentation d'images by : Laurent Guigues
Download or read book Modèles multi-échelles pour la segmentation d'images written by Laurent Guigues and published by . This book was released on 2003 with total page 300 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: L'objectif habituel d'une méthode de segmentation d'image bidimensionnelle est de déterminer une seule description plane sous la forme d'une partition de l'image en régions mutuellement exclusives. Nous mettons en évidence certaines limites intrinsèques de cette formulation et proposons de lui substituer un objectif multi-échelles: déterminer toute une famille de descriptions à niveau de détail variable, niveau réglé par un paramètre dit d'"échelle", qui est continu, contrairement aux descriptions pyramidales classiques. Nous avons baptisé une telle famille une description ensembles-échelle d'une image car elle constitue l'analogue ensembliste des descriptions espace-échelle (scale-space) issues du domaine du filtrage. Deux approches sont proposées pour obtenir des descriptions ensembles-échelle. La première s'appuie sur la théorie des graphes et aboutit à un point de vue nouveau sur une famille classique de méthodes de groupement hiérarchique. La seconde approche - la plus riche - résulte d'un mariage entre méthodes énergétiques et structurelles. Dans la lignée des approches variationnelles, bayésiennes ou par codage minimal de la segmentation, nous abordons la question comme un problème de modélisation optimale de l'image. Le paramètre d'échelle traduit alors l'existence d'un compromis inhérent à tout problème de modélisation de données : le compromis entre la " simplicité " du modèle et sa " fidélité " aux données. Nous mettons en évidence une équivalence entre ces formulations énergétiques classiques et des problèmes de débit/distorsion opérationnel qui interviennent dans le cadre de la compression de données avec pertes. L'approche proposée consiste alors à rechercher simultanément toutes les solutions de ce type de problème, pour toutes les " échelles " et aboutit à un principe d'optimisation - baptisé principe d'escalade - qui produit des descriptions ensembles-échelles remarquables associées à la définition d'un couple d'énergies antagonistes. L'algorithme obtenu est efficace et exempt de paramètre. Outre d'importantes propriétés théoriques (covariance d'échelle, identité de solution pour les deux problèmes duaux de débit/distorsion), la description produite possède de nombreux intérêts pratiques : sélection interactive ou automatique de partitions ou de régions pertinentes pour une application donnée, extraction des régions stables en échelle - qui représentent les formes les plus saillantes de l'image pour l'énergie considérée - caricature progressive d'images, compression, etc. De nombreux résultats expérimentaux illustrent la pertinence de la méthode pour l'analyse d'images variées (images naturelles, images d'observation de la Terre, IRM, images de distance).
Book Synopsis Méthodes variationnelles en traitement d'image by : Ali Haddad
Download or read book Méthodes variationnelles en traitement d'image written by Ali Haddad and published by . This book was released on 2005 with total page 204 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: L'objet de cette thèse est d'étudier les propriétés mathématiques de quelques modèles utilisés entraitement d'image. Suivant S. J. Osher, L. Rudin et E. Fameti, nous décomposons une image f de L2 en une somme u+v où u appartient à un espace de Banach fonctionnel E et v appartient à L2. L'espace E doit modéliser les objets contenus dans l'image et la décomposition optimale minimise l'énergie J(u)=||u||_E+\lambda||f-u||^2_2. La difficulté majeure est de choisir un espace E adapté. Les choix classiques sont E=\dot{B}^{1,1}_1(\R^2), qui conduit au célèbre "wavelet thresholding" de Donoho, ou E=BV(\R^2), l'espace des fonctions à variations bornées. Le dernier choix définit l'algorithme d'Osher-Rudin-Fatemi. Ces deux choix ont des défauts. Le premier efface les bords nets. Le second ne conduit pas à un seuillage des coefficients d'ondelettes. Nous proposons alors de prendre E=\B1inf(\R^2), qui conserve les bords nets et conduit à un seuillage des coefficients d'ondelette. Ce sont les deux premières parties de la thèse. Dans la troisième partie, nous étudions les propriétés mathématiques de l'algorithme 'Osher-Vese qui traite mieux les composantes texturées.
Book Synopsis Croissance de région variationnelle et contraintes géométriques tridimensionnelles pour la segmentation d'image by : Jean-Loïc Rose
Download or read book Croissance de région variationnelle et contraintes géométriques tridimensionnelles pour la segmentation d'image written by Jean-Loïc Rose and published by . This book was released on 2008 with total page 144 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: La segmentation d'image par croissance de région est une méthode permettant de localiser et d'extraire un objet dans une image. Pour répondre aux difficultés de la segmentation, nous nous sommes intéressés à l'intégration d'apriori de forme dans la croissance de région. Deux contributions originales sont présentées dans ce manuscrit. La première contribution consiste à proposer une nouvelle vision de la croissance de région en décrivant son processus dans un cadre variationnel. Dans cette approche, la région est modélisée par une fonction caractéristique discrète. Nous déterminons l'équation d'évolution de cette fonction en adoptant une approche variationnelle. La croissance de région variationnelle se distingue des croissance de région classiques, qui évoluent tant qu'un critère d'homogénéité est respecté, en intégrant une minimisation d'énergie dans son processus d'évolution. Cette stratégie lui assure une convergence, sans avoir à fixer un seuil minimal d'homogénéité. Dans la deuxième contribution, nous définissons une contrainte géométrique tridimensionnelle pour la segmentation, basée sur des descripteurs région. La contrainte de forme proposée est construite à partir des moments de Tchebychev. Un terme de pondération permet d'optimiser notre a priori et de tenir compte de la hiérarchie des moments de Tchebychev. Nous mettons en avant nos contributions en intégrant la contrainte de forme dans la croissance de région variationnelle. L'évaluation qualitative et quantitative de la croissance de région variationnelle est réalisée à partir de tests effectués sur des images synthétiques et biomédicales. Les résultats mettent en évidence l'amélioration apportée par l’a priori de forme et notamment comment celui-ci réussit à contraindre l’évolution de la croissance.
Book Synopsis Modèles de contours actifs pour la segmentation d'images et de vidéos by : Muriel Gastaud
Download or read book Modèles de contours actifs pour la segmentation d'images et de vidéos written by Muriel Gastaud and published by . This book was released on 2005 with total page 166 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: La segmentation en objets d’une image consiste à extraire une ou des régions d’intérêt de l’image, suivant un critère défini. Nous segmentons l’image par un algorithme de contours actifs, dans le cadre d’une approche variationnelle. Partant, d’un contour initial quelconque, le contour actif évolue vers la région d’intérêt, dirigé par une équation aux dérivées partielles. L’équation d’évolution du contour actif est déduite de la dérivation du critère définissant la région. Au vu de la dépendance du critère à la région considérée, la dérivation du critère par rapport à la région n’est pas aisée. Nous utilisons des outils de dérivation empruntés à l’optimisation de domaine : les gradients de forme. La contribution de cette thèse réside dans l’élaboration et l’étude de différents descripteurs de régions. Pour chaque critère, nous calculons la dérivée du critère à l’aide des gradients de forme et en déduisons l’équation d’évolution du contour actif. Le premier descripteur définit un a priori géométrique sans contrainte paramétrique : il minimise la distance du contour actif à un contour de référence. Nous l’avons appliqué à la déformation de courbe (shape warping), la segmentation et le suivi de cible (tracking). Le deuxième descripteur définit conjointement une région et son mouvement sur plusieurs images consécutives. Le mouvement de la région est représenté par un modèle de mouvement. Nous avons appliqué ce critère à l’estimation et la segmentation conjointe du mouvement et au suivi d’objets en mouvement.
Book Synopsis Approche bayésienne variationnelle en séparation de sources by : Nadia Bali
Download or read book Approche bayésienne variationnelle en séparation de sources written by Nadia Bali and published by . This book was released on 2007 with total page 101 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: Le sujet de cette thèse porte sur les approches bayésiennes variationnelles et l'approximation en champ moyen en séparation de sources. Mon travail est axé sur l'application de ces méthodes en imagerie hyperspectrale dans un but de réduction, segmentation et classification spectrales. Mes principales contributions sont les suivantes : Apport méthodologique : approche variationnelle bayésienne en séparation d'images modélisées par des modèles markoviens. En effet l'estimation bayésienne permet de prendre en compte les incertitudes et toutes les connaissances a priori sur le modèle des observations. Mais en général la modélisation par champ cachés Potts Markov des images sources que nous proposons, l'exploration de la loi a posteriori conjointe résultante ou le calcul effective des estimateurs a posteriori nécessitent des approximations. Pour cela je propose deux approches : L'utilisation de l'approche variationnelle dans un algorithme de type EM pour l'estimation de la matrice de mélange et les hyperparamètres. En effet, l'étape (E) de l'algorithme nécessite une intégration par rapport aux variables cachées qui ne peut être fait de façon analytique. Alors j'ai utilisé l'approche variationnelle de l'approximation en champ moyen pour l'approximation de cette loi. Approche variationnelle globale qui propose une loi approchante séparable sur tous les paramètres et les variables cachées du modèle de séparation proposé. La nouveauté par rapport aux méthodes variationnelles de séparation existantes est l'utilisation des méthodes variationnelles dans le cadre d'une modélisation des images par des champs gaussiens avec des étiquettes de régions modélisées par un champ de Potts. Ce type d'approche s'avère moins coûteux en temps de calcul que les méthodes d' échantillonnage habituelles tel que les méthodes MCMC. Apport applicatif : La modélisation du problème de l'analyse d'images hyperspectrales en terme de séparation de sources et le choix de l'approche bayésienne pour la résolution du problème. La méthode proposée permet à la fois de réduire le nombre d'images, de les segmenter et de faire une classification spectrale. Ces trois problèmes sont les principales objectives en traitement des images hyperspectrales.
Book Synopsis Variational Models and Numerical Algorithms for Selective Image Segmentation by : Lavdie Rada
Download or read book Variational Models and Numerical Algorithms for Selective Image Segmentation written by Lavdie Rada and published by . This book was released on 2013 with total page pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: This thesis deals with the numerical solution of nonlinear partial differential equations and their application in image processing. The differential equations we deal with here arise from the minimization of variational models for image restoration techniques (such as denoising) and recognition of objects techniques (such as segmentation). Image denoising is a technique aimed at restoring a digital image that has been contaminated by noise while segmentation is a fundamental task in image analysis responsible for partitioning an image as sub-regions or representing the image into something that is more meaningful and easier to analyze such as extracting one or more specific objects of interest in images based on relevant information or a desired feature. Although there has been a lot of research in the restoration of images, the performance of such methods is still poor, especially when the images have a high level of noise or when the algorithms are slow. Task of the segmentation is even more challenging problem due to the difficulty of delineating, even manually, the contours of the objects of interest. The problems are often due to low contrast, fuzzy contours, similar intensities with adjacent objects, or the objects to be extracted having no real contours. The first objective of this work is to develop fast image restoration and segmentation methods which provide better denoising and fast and robust performance for image segmentation. The contribution presented here is the development of a restarted homotopy analysis method which has been designed to be easily adaptable to various types of image processing problems. As a second research objective we propose a framework for image selective segmentation which partitions an image based on the information known in advance of the object/objects to be extracted (for example the left kidney is the target to be extracted in a CT image and the prior knowledge is a few markers in this object of interest). This kind of segmentation appears especially in medical applications. Medical experts usually estimate and manually draw the boundaries of the organ/organs based on their experience. Our aim is to introduce automatic segmentation of the object of interest as a contribution not only to the way doctors and surgeons diagnose and operate but to other fields as well. The proposed methods showed success in segmenting different objects and perform well in different types of images not only in two-dimensional but in three-dimensional images as well.
Book Synopsis Méthodes Variationnelles Et Non Locales en Traitement D'images by : Vincent Duval
Download or read book Méthodes Variationnelles Et Non Locales en Traitement D'images written by Vincent Duval and published by . This book was released on 2011 with total page 225 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: This thesis is devoted to two recent image denoising models: the TVL 1 model, whose functional is the sum of the total variation and an L fidelity term, and the Non Local Means. ln the first part, we study the connections between the TVL 1 model and mathematical morphology. We show that for a special class of images, TVL 1 amounts to an opening followed by a thresholding. We compare the model with the TV+G model for cartoon-texture decomposition and we show that it does not suffer from the same limitations. Moreover, we study a spatially adaptive extension, as weil as an anisotropie extension. ln the second part, we study the properties of the Non-Local Means and we propose two variants based on Stein's estimation of the risk (SURE). These two variants notably improve the visu al quality of the produced images.
