Download or read book Segmentation d images de microscopie en couleur pour l analyse automatique de cultures cytologiques written by Estelle Glory and published by . This book was released on 2005 with total page 245 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: Cette thèse propose une stratégie de criblage à haut débit pour établir un protocole de thérapie cellulaire avec des cellules musculaires souches adultes. Elle présente une méthode complètement automatique pour quantifier les cultures cellulaires, de la culture à l’interprétation de données. L’analyse d’images repose sur la couleur des noyaux cellulaires. Les paramètres de l’algorithme sont déterminés par un critère spécialement conçu pour évaluer la qualité des segmentations d’images cytologiques. La deuxième contribution est le développement d’une classification adaptative qui distingue les noyaux individuels des agrégats, en utilisant une approche non-paramétrique. Les agrégats sont individualisés par une méthode de division-fusion combinant différentes implémentations de la ligne de partage des eaux. Les résultats produisent un taux d’erreur de dénombrement inférieur à 2%, avec 7% d’erreurs pour les agrégats et 0,5% pour les noyaux individuels, comparés à un comptage manuel.

Download or read book Techniques de segmentation d images et strat gie de pilotage pour l analyse automatique d chantillons en microscopie lectronique written by Nicolas Coudray and published by . This book was released on 2008 with total page 193 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: Ce mémoire est consacré à l’élaboration de techniques de segmentation pour la scrutation de membranes protéiques lors du pilotage d’un microscope électronique en transmission. Les membranes biologiques sont issues d’expériences de cristallisation 2D de protéines dont il faut évaluer le succès. Notre stratégie consiste à piloter le microscope selon des informations extraites à partir des images. Elle se décompose en trois étapes correspondant à trois niveaux de grossissement du microscope. Des traitements adaptés ont été développés. Ils sélectionnent les régions d’intérêt aux deux premiers niveaux, et évaluent la cristallinité du spécimen à fort grossissement. Les objets d’intérêt ont un faible contraste dans des images très bruitées. Notre principal algorithme de segmentation repose sur une mesure de gradient multirésolution, combinée à un seuillage adapté aux échelles. Pour rassembler les informations de contours segmentés aux différentes échelles, nous proposons la construction d’une image intermédiaire, appelée RGL (Reconstructed Gradient- Like). Cette image est finalement partitionnée en régions à l’aide de l’algorithme de ligne de partage des eaux. Un nouvel algorithme de seuillage d’images gradient est également présenté. Basée sur une approximation par deux droites de la pente descendante de l’histogramme unimodal, cette technique possède la propriété d’être robuste aux variations statistiques de l’histogramme. La stratégie a été validée in situ avec une implémentation prototype. Les tests soulignent le potentiel de cette démarche et de l’interprétation automatique des images, afin de caractériser et classifier au mieux les différents types de membranes.

Download or read book Content based Microscopic Image Analysis written by Chen Li and published by Logos Verlag Berlin GmbH. This book was released on 2016-05-15 with total page 198 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: In this dissertation, novel Content-based Microscopic Image Analysis (CBMIA) methods, including Weakly Supervised Learning (WSL), are proposed to aid biological studies. In a CBMIA task, noisy image, image rotation, and object recognition problems need to be addressed. To this end, the first approach is a general supervised learning method, which consists of image segmentation, shape feature extraction, classification, and feature fusion, leading to a semi-automatic approach. In contrast, the second approach is a WSL method, which contains Sparse Coding (SC) feature extraction, classification, and feature fusion, leading to a full-automatic approach. In this WSL approach, the problems of noisy image and object recognition are jointly resolved by a region-based classifier, and the image rotation problem is figured out through SC features. To demonstrate the usefulness and potential of the proposed methods, experiments are implemented on di erent practical biological tasks, including environmental microorganism classification, stem cell analysis, and insect tracking.

Download or read book SEGMENTATION D IMAGES 2D ET 3D APPLICATION A LA QUANTIFICATION D IMAGES HISTOLOGIQUES ET CYTOLOGIQUES OBTENUES PAR MICROSCOPIE written by FRANCOIS.. ANGOT and published by . This book was released on 1999 with total page 209 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: L'IMAGERIE BIDIMENSIONNELLE NE PERMET PAS TOUJOURS DE REPONDRE AUX QUESTIONS POSEES LORS DE L'ANALYSE DE SCENES PROVENANT DE NOTRE MONDE TRIDIMENSIONNEL. CETTE THESE PROPOSE UNE ETUDE DE L'ANALYSE D'IMAGES 3D, DANS LE DOMAINE DE LA MICROSCOPIE CELLULAIRE. NOUS EXAMINONS POUR CELA CHACUN DES PROCESSUS IMPLIQUES, DEPUIS L'ACQUISITION JUSQU'A LA QUANTIFICATION DES IMAGES, EN PASSANT PAR LEUR REPRESENTATION ET LEUR TRAITEMENT. NOUS EXPOSONS TOUT D'ABORD LES CARACTERISTIQUES DES IMAGES ACQUISES PAR MICROSCOPIE CONFOCALE. NOUS PRESENTONS LES AVANTAGES ET LES LIMITES DE CE TYPE D'ACQUISITION ET NOUS MONTRONS EN PARTICULIER QUE LES TRAITEMENTS TRIDIMENSIONNELS ISOTROPES NE SONT PAS ADAPTES AUX IMAGES AINSI OBTENUES. NOUS PRESENTONS ALORS UNE REPRESENTATION DES IMAGES ET DES OPERATIONS DE TRAITEMENT PERMETTANT DE PRENDRE EN COMPTE LES SPECIFICITES DES IMAGES ET DES OBJECTIFS A ATTEINDRE : IDENTIFIER DES POPULATIONS D'OBJETS BIOLOGIQUES ET CARACTERISER LEUR ARCHITECTURE AU SEIN DES IMAGES. EN PARTICULIER, AFIN DE MANIPULER EXPLICITEMENT LES RELATIONS DE PROXIMITE ENTRE CES OBJETS, NOUS PROPOSONS UNE DOUBLE REPRESENTATION DES IMAGES : EN TANT QUE GRILLES REGULIERES DE POINTS ET EN TANT QUE GRAPHES DE VOISINAGE. NOUS DETAILLONS ENSUITE L'INTEGRATION DE NOUVEAUX OPERATEURS DE TRAITEMENT DANS LA BIBLIOTHEQUE PANDORE, EN METTANT L'ACCENT SUR L'ANALOGIE ENTRE LE TRAITEMENT DES GRAPHES DE VOISINAGE ET CELUI DES GRILLES DE POINTS. ENFIN, NOUS APPLIQUONS NOTRE APPROCHE A LA RESOLUTION DE DIVERS PROBLEMES DE TRAITEMENT D'IMAGES DE MICROSCOPIE CELLULAIRE 2D ET 3D. NOUS PRESENTONS TROIS ETUDES MENEES EN COLLABORATION AVEC LE CENTRE REGIONAL DE LUTTE CONTRE LE CANCER ET LE GROUPE REGIONAL D'ETUDES SUR LE CANCER. NOUS PROPOSONS UNE CARACTERISATION DE L'ARCHITECTURE DES CELLULES DANS DES COUPES HISTOLOGIQUES, UNE QUANTIFICATION DE LA PRESENCE DE CONTACTS FOCAUX DANS DES CELLULES DE CULTURE ET UNE ETUDE DE L'ARCHITECTURE VOLUMIQUE DE TRANSFORMATIONS CELLULAIRES.

Download or read book S lection Automatique D Espaces Couleur Pour la Segmentation D Images written by Laurent Busin and published by Editions Universitaires Europeennes. This book was released on 2010-06 with total page 188 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: Cet ouvrage presente notre contribution a l'analyse automatique d'images numeriques couleur. Ces travaux portent sur l'etape de segmentation d'images qui consiste a extraire de l'image les objets presents dans la scene observee par la camera. La couleur de chaque pixel de l'image pouvant etre codee dans differents espaces couleur qui respectent des proprietes specifiques; la problematique originale que nous abordons est la selection automatique d'espaces de representation de la couleur pour segmenter au mieux les images considerees. Notre approche a montre des resultats encourageants dans le cadre d'une application industrielle visant a detecter des defauts d'aspect apparaissant a la surface de verres decores de motifs colores. En raison de la forme cylindrique des verres, les images de leurs surfaces sont acquises par une camera lineaire couleur. Un soin particulier a ete apporte au developpement du poste d'acquisition afin de mettre en evidence les defauts dans les images acquises."

Download or read book Segmentation d images couleurs par morphologie math matique written by Sarah Ghandour and published by . This book was released on 2010 with total page 144 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: Dans ces travaux de thèse, nous avons proposé une nouvelle méthode de segmentation automatique et non supervisée basée sur la morphologie mathématique. D'abord, l'algorithme de segmentation développé a été appliqué sur une stratégie de segmentation marginale. Cette dernière consiste à segmenter les trois composantes rouge, vert et bleu indépendamment et à les fusionner pour obtenir l'image couleur finale traitée. Ensuite, l'analyse en composante principale (ACP) a été utilisée afin d'optimiser le temps de calcul de l'algorithme de segmentation. Une étape d'extraction d'attributs de formes et de couleurs est réalisée afin de tirer l'information sémantique contenue dans l'image. Les résultats montrent que notre méthode qui ne nécessite aucune connaissance a priori peut être adaptée à plusieurs types d'images de cytologie.

Download or read book Segmentation d images microscopiques de cytologie written by Mohammed Lamine Benomar and published by Univ Europeenne. This book was released on 2012 with total page 132 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt:

Download or read book SEGMENTATION D IMAGES COULEUR PAR MORPHOLOGIE MATHEMATIQUE ET CLASSIFICATION DE DONNEES PAR RESEAUX DE NEURONES written by OLIVIER.. LEZORAY and published by . This book was released on 2000 with total page 194 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: DANS CE TRAVAIL, NOUS AVONS ETUDIE LES DIFFERENTES ETAPES UTILES A L'ELABORATION D'UN SYSTEME DE VISION PAR ORDINATEUR : LA SEGMENTATION D'IMAGES, LA CARACTERISATION D'OBJETS ET LA CLASSIFICATION DE DONNEES. NOUS AVONS DEVELOPPE DES TECHNIQUES ORIGINALES SUFFISAMMENT GENERALES PERMETTANT DE REALISER CHACUNE DE CES ETAPES. NOUS EXPOSERONS TOUT D'ABORD UNE METHODE DE SEGMENTATION D'IMAGES COULEUR DE MICROSCOPIE BASEE SUR UNE LIGNE DE PARTAGE DES EAUX UTILISANT DES INFORMATIONS LOCALES ET GLOBALES. AFIN DE POUVOIR ADAPTER LES POINTS CRITIQUES DE LA METHODE, NOUS AVONS DEFINI UNE STRATEGIE D'OPTIMISATION QUI PERMET DE DEFINIR LA FACON DE LES ABORDER ET DE LES OPTIMISER. NOUS NOUS SOMMES PLUS PARTICULIEREMENT INTERESSES AU CHOIX DE L'ESPACE COULEUR ET A L'OBTENTION DE MARQUEURS. EN PARTICULIER, NOUS AVONS DEFINI UNE STRATEGIE DE CHOIX DE L'ESPACE COULEUR BASEE SUR UNE MESURE DU CONTRASTE COULEUR A PARTIR D'INFORMATIONS A PRIORI. NOUS DETAILLONS ENSUITE UNE ARCHITECTURE DE RESEAUX DE NEURONES. SON PRINCIPE CONSISTE A SIMPLIFIER LA TACHE DU CLASSIFIEUR EN DIVISANT LE PROBLEME A RESOUDRE. L'ARCHITECTURE QUE NOUS AVONS DEFINIE PERMET DE SIMPLIFIER LA RECONNAISSANCE DES DONNEES, D'AMELIORER L'APPRENTISSAGE, DE SIMPLIFIER LA STRUCTURE DES RESEAUX DE NEURONES UTILISES MAIS PRINCIPALEMENT D'AUGMENTER LE TAUX DE RECONNAISSANCE DU CLASSIFIEUR. NOUS AVONS ILLUSTRE CES PROPRIETES PAR DES EXPERIMENTATIONS SUR DIFFERENTES BASES DE DONNEES. ENFIN, NOUS PRESENTONS L'ELABORATION D'UN SYSTEME D'AIDE AU SCREENING PAR LE TRI INFORMATIQUE CELLULAIRE. CE SYSTEME REALISE LA SYNTHESE DES METHODES PROPOSEES DANS LES DEUX PREMIERES PARTIES. IL EST TOTALEMENT AUTONOME ET PERMET LA RECONNAISSANCE DES CELLULES DE FACON TRES FIABLE (94.5% DES CELLULES ANORMALES ET 99% DES CELLULES NORMALES).

Download or read book Segmentation d images couleur par classification pixellaire et hi rarchie de partitions par Cyril Meurie written by Cyril Meurie and published by . This book was released on 2005 with total page 185 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: La première partie de ce travail est consacrée au développement d'une stratégie de segmentation d'images microscopiques couleur pouvant contribuer à l'enrichissement de l'étape de segmentation d'une station d'analyse de microscopie automatisée. Nous exposons tout d'abord diverses approches de classifications pixellaires non supervisées et supervisées et montrerons l'importance du choix de l'espace couleur. Nous exploitons ensuite la complémentarité qu'il peut exister entre les classifieurs en proposant une méthode de combinaison de classifications pixellaires tenant compte du nombre de classifieurs combinés et de l'information de voisinage. Enfin, nous intégrons ces méthodes dans une approche morphologique basée sur une ligne de partage des eaux couleur et évaluons les résultats à l'aide d'une méthode d'évaluation adaptée à la cytologie. Dans un contexte plus général, la deuxième partie de ce travail traite de la segmentation d'images couleur par hiérarchie de partitions. Nous présentons tout d'abord un nouveau critère connectif puis une approche de création de hiérarchie de partitions permettant de simplifier ou de segmenter une image rapidement. Nous nous intéressons ensuite à la morphologie mathématique couleur et proposerons une approche par graphe permettant de déterminer l'infimum et le suprémum d'un ensemble de vecteurs couleur, ce qui implique une nouvelle formulation de l'algorithme du waterfall. Enfin, nous définissons une fonction d'énergie qui peut servir à déterminer automatiquement le meilleur niveau d'une hiérarchie de partitions ou bien comme critère de terminaison dans un processus de fusion de régions par descente d'énergie.

Download or read book Segmentation non supervis e d images couleur par analyse de la connexit des pixels written by Michaël Fontaine and published by . This book was released on 2001 with total page 310 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: Dans le cadre de la segmentation d'images couleur en régions, nous proposons une méthode originale qui considère que les régions sont définies comme des ensembles de pixels connexes appartenant à une même classe de pixels. Notre approche considère au même titre les propriétés de connexité et les propriétés colorimétriques des pixels afin de construire des classes qui peuvent être non équiprobables. Nous définissons le degré de connexité couleur d'un ensemble de pixels qui est une mesure de la connexité d'un ensemble de pixels dont les couleurs appartiennent à un intervalle de couleurs. Nous supposons que les pixels de chaque région de l'image peuvent être regroupés en une classe de pixels et qu'une classe est un ensemble de pixels dont le degré de connexité couleur présente une valeur remarquablement élevée. Toute la difficulté consiste à identifier ces ensembles. Pour cela, nous définissons une structure de donnée originale, la pyramide des degrés de connexité couleur PDCC, qui recense de manière organisée et hiérarchique les degrés de connexité couleur de tous les ensembles de pixels possibles que peut contenir une image et dont les couleurs appartiennent à des intervalles de couleurs parfaitement définis. Pour des raisons d'implantation, nous ne pouvons construire cette pyramide qu'en tenant compte de deux composantes trichromatiques parmi les trois disponibles. Nous décomposons alors l'image originale en trois images bichromatiques associées respectivement aux couples de composantes (R,G), (G,B) et (B,R) et nous construisons la PDCC pour chacune de ces images. Une méthode d'analyse de chaque PDCC est proposée afin de construire les noyaux des classes présentes dans chaque image bichromatique.

Download or read book S lection automatique d espaces couleur pour la segmentation d images written by Laurent Busin and published by . This book was released on 2006 with total page 193 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: Les travaux de recherche présentés dans le cadre de cette thèse portent principalement sur la détermination d'espaces couleur adaptés à la segmentation d'images numériques couleur. Les méthodes de segmentation d'images couleur peuvent être divisées en deux familles suivant qu'elles analysent la distribution des couleurs associées aux pixels dans le plan image ou dans un espace couleur. Les méthodes analysant la distribution des couleurs dans un espace couleur supposent que les pixels appartenant à chaque rêgion de l'image donnent naissance à un nuage de points dans un espace couleur. La segmentation consiste à identifier chaque nuage de points afin de construire des classes de pixels par des méthodes classiques d'analyse de données multidimensionnelles. La couleur d"un pixel peut-être représentée dans différents espaces couleur qui respectent des propriétés physiques, physiologiques et psychologiques spécifiques à la perception des couleurs. La problématique que nous abordons est la sélection d'espaces couleur les mieux adaptés pour construire les classes de pixels en présence dans l'image. Nous proposons de nous placer dans un contexte non supervisé pour comparer le pouvoir de discrimination des différents espaces couleur afin d'en sélectionner le mieux adapté à la construction de chaque classe de pixels. La méthodologIe proposée s'appuie sur une procédure originale d'analyse itérative des histogrammes monodimensionnels des composantes couleur associées aux espaces comparés. Cette analyse tient compte simultanément de la distribution des couleurs dans l'espace couleur sélectionné et de leur répartition spatiale dans l'image. Ainsi, à chaque itération, une classe de pixels est extraite de l'image à segmenter par multi-seuillage des histogrammes monodimensionnels dans l'espace couleur sélectionné. Notre méthodologie a montré des résultats très encourageants dans le cadre d'une application industrielle cherchant à détecter des défauts d'aspect apparaissant à la surface de verres ornés de motifs colorés provoqués par des dysfonctionnements du processus d'impression par sérigraphIe. En raison de la forme cylindnque des verres, les images des surfaces des verres sont acquises par une caméra linéaire couleur. Un soin particulier a donc été apporté au développement du poste d'acquisition des images afin de mettre en évidence les défauts dans les images acquises

Download or read book M thodes d apprentissage flou written by Jean-Charles Atine and published by . This book was released on 2005 with total page 137 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: TLes travaux présentés ont pour objectif d'aider les biologistes au diagnostic de la viabilité cellulaire en utilisant des méthodes de classification floues. Notre travail fait part d'une stratégie de classification permettant de construire un partitionnement d'images de cellules venant d'un microscope optique. Nous aboutissons à une classification automatique des cellules, en segmentant l'image, par l'algorithme T-LAMDA que nous avons développé. Une étude portant sur les méthodes de classification existantes, l'espace couleur et la résistance au bruit, permet de trouver la structure la plus adaptée à notre étude. L'analyse comparative de différentes méthodes (dont les méthodes LAMDA et T-LAMDA), nous permet de mettre en exergue la plus appropriée pour la classification des cellules mélangées au bleu de méthylène. Nous proposons quelques algorithmes supervisés basés sur LAMDA afin de voir si le sens de traitement des données au niveau de cet algorithme influe sur le résultat. L'algorithme T-LAMDA, basé sur les arbres de décisions, se révèle le mieux adapté pour notre étude et donne ainsi des résultats plus précis que les autres méthodes, avec un temps d'exécution plus court. Nous suggérons de faire un apprentissage en utilisant l'application CELCA, Cell Classification Application, qui utilise l'algorithme T-LAMDA. Le logiciel se charge des calculs des cinétiques, en fonction des images qui respectent un protocole bien défini. Le temps de traitement de 117 images est de 6'47'' minutes, ce qui est largement en dessous du temps mis par les biologistes en effectuant manuellement le comptage.

Download or read book Strat gies de segmentation d images multicomposantes par analyse d histogrammes multidimensionnels written by Sié Ouattara and published by . This book was released on 2009 with total page 240 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: Des progrès techniques récents ont permis la mise en oeuvre de capteurs capables de caractériser une scène par un ensemble d'images appelé image multicomposantes (couleur, multispectrale et multisource ou multiprotocole). Les algorithmes de traitement développés en segmentation pour les images monocomposantes ne sont pas directement applicables aux images multicomposantes en raison de leur caractère vectoriel. Dans la littérature, la plupart des travaux s'appuient sur la segmentation d'images multicomposantes par analyse d'histogrammes marginaux en faisant fi de la corrélation existante entre les composantes de l'image ou sur des images requantifiées à cause de la difficulté de manipuler les histogrammes multidimensionnels (nD, n étant le nombre de composantes de l'image) dont le volume de données est considérable. Dans un premier temps, nous avons développé une méthode de segmentation d'images multicomposantes (n ≥ 3) à caractère vectoriel, non supervisée et non paramétrique appelée ImSegHier_nD. Elle repose sur une analyse hiérarchique d'histogrammes nD compacts, une structure de données algorithmique permettant de réduire sans perte de données l'espace mémoire occupé par les histogrammes nD classiques. Les modes sont obtenus grâce à la mise en oeuvre d'un algorithme d'étiquetage en composantes connexes (ECC) adapté à ce type d'histogrammes. L'évaluation de la qualité de segmentation d'ImSegHier_nD relativement à K-means a montré qu'en évaluation supervisée notre approche est meilleure que K-means et inversement en évaluation non supervisée. Les cas de moindres performances de ImSegHier_nD au regard des critères étudiés (Levine-Nazif, Zeboudj, Borsotti et Rosenberger) s'expliquent par l'aspect diffus des histogrammes nD et ont été étudiés pour différentes typologies d'histogrammes. Dans un deuxième temps, pour apporter une réponse plus générale à la problématique de la sur-segmentation engendrée par le caractère diffus des histogrammes nD quand n augmente, nous avons proposé un algorithme d'étiquetage en composantes connexes floues (ECCF) dont nous comparons les résultats sur la classification avec une requantification de l'histogramme. Nous aboutissons ainsi à quatre stratégies de segmentation dérivées d'ImSegHier_nD dont nous comparons les résultats sur des images naturelles et des images de synthèse. Enfin, nous avons appliqué ce travail à l'analyse de coupes histologiques de pommes en microscopie optique. Nos résultats ont mis en évidence la différence entre trois variétés de pommes en lien avec des analyses de texture et de fermeté.

Download or read book Segmentation d images couleur par un op rateur gradient vectoriel multi chelle et contour actif written by Alfred Anwander and published by . This book was released on 2001 with total page 144 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: L'objectif de cette thèse est la quantification des phases de clinker de ciment par analyse d'images couleur issues d'un microscope optique. La segmentation des cristaux a été abordée par une double démarche adaptée aux contraintes industrielles : La première porte sur une méthode originale de calcul du gradient couleur dans le cas des images acquises avec une camera couleur standard mono-CCD. Ces images multi-spectrales ont la particularité de présenter une résolution réduite des composantes couleur par rapport à celle de la luminosité. L'adaptation d'une approche multi-échelle et une pondération des composantes sont intégrée dans un nouvel opérateur de gradient couleur multi-échelle (GCM). Les études comparatives avec des techniques classiques, effectuées dans le cadre de la détection des contours, montrent la contribution du GCM. Le deuxième modèle original concerne la segmentation d'images par un contour déformable de type "ballon". Notre modèle stabilise la déformation par normalisation de la longueur du contour actif avant chaque itération. Ceci permet des grandes déformations du contour sans requérir le ré-échantillonnage de la courbe, étape nécessaire dans l’approche classique. L’algorithme est plus rapide et plus robuste et autorise un contour initial loin du contour final.Le logiciel développé en partenariat avec la société Lafarge Ciments intègre ces différentes techniques de traitement d'image couleur : Pré-traitement des images, segmentation par approche contour effectuée à l'aide du GCM des images microscopiques couleur, une fermeture des contours. Les régions homogènes ainsi segmentées, sont ensuite classifiées grâce à des paramètres de texture et de couleur. Le système fourni une quantification des trois phases principales du clinker et une analyse statistique des dimensions des cristaux. Il remplace une mesure manuelle longue et fastidieuse et permet d’augmenter la qualité de la fabrication par des mesures plus fréquentes en sortie du four à ciment.

Download or read book Segmentation d images 2D et 3D application a la quantification d images histologiques et cytologiques obtenues par microscopie written by François Angot and published by . This book was released on 1999 with total page 0 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt:

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.

Download or read book Segmentation des images couleurs par accroissement de r gions written by Eric Brodin (Spécialiste du Traitement d'images).) and published by . This book was released on 1990 with total page pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: L'étude de ce présent rapport de stage s'inscrit dans les programmes de recherche en traitement d'images du laboratoire L.C.I.A. à l'Université de Mont-Saint-Aignan. Elle traite des différentes méthodes de segmentation des images couleurs par la technique de l'accroissement de régions. La segmentation a pour but principal de fragmenter une image en zones homogènes dans le souci ultérieur d'une analyse de scène. Trois axes de recherche sont envisagés dans ce rapport : - Etude dans un premier temps des différents moyens de représentation de la couleur : nous présentons dans chacun des cas les avantages et les inconvénients de ces plans image pour notre application. - Description détaillée des différents algorithmes par accroissement de régions et leur implémentation en langage C. - Nous définissons enfin les critères de segmentation pour le regroupement des pixels. Il est bien évident que le choix de ces critères (s'appuyant sur des valeurs statistiques de répartition spatiale des pixels dans l'image) est différent selon l'objectif que l'on se fixe pour la segmentation. Dans ce cas nous expliquons l'intérêt de ces critères.