Download or read book Analyse de textures et segmentation d images par morphologie mathematique applications a la segmentation d images medicales et a la classification d images SPOT written by Wei Li and published by . This book was released on 1996 with total page 0 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt:

Download or read book Morphologie math matique et graphes written by Jean-François Stawiaski and published by . This book was released on 2008 with total page 175 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: La recherche en imagerie médicale est une des disciplines les plus actives du traitement d'images. La segmentation et l'analyse d'images dans un contexte clinique reste un problème majeur de l'imagerie médicale. La multiplicité des modalités d'imagerie, ainsi que les fortes variabilités des structures et pathologies à analyser rendent cette tâche fastidieuse. Dans la plupart des cas, la supervision de spécialistes, tels que des radiologistes, est nécessaire pour valider ou interpréter les résultats obtenus par analyse d'images. L'importante quantité de données, ainsi que les nombreuses applications liées à l'imagerie médicale, nécessitent des outils logiciels de très haut niveau combinant des interfaces graphique complexe avec des algorithmes interactifs rapides. Les récentes recherches en segmentation d'images ont montré l'intérêt des méthodes à base de graphes. L'intérêt suscité dans la communauté scientifique a permis de développer et d'utiliser rapidement ces techniques dans de nombreuses applications. Nous avons étudié les arbres de recouvrement minimaux, les coupes minimales ainsi que les arbres de chemins les plus courts. Notre étude a permis de mettre en lumière des liens entre ces structures a priori très différentes. Nous avons prouvé que les forêts des chemins les plus courts, ainsi que les coupes minimales convergent toutes les deux, en appliquant une transformation spécifique du graphe, vers une structure commune qui n'est autre qu'une forêt de recouvrement minimale. Cette étude nous a aussi permis de souligner les limitations et les possibilités de chacune de ces techniques pour la segmentation d'images. Dans un deuxième temps, nous avons proposé des avancées théoriques et pratiques sur l'utilisation des coupe minimales. Cette structure est particulièrement intéressante pour segmenter des images à partir de minimisation d'énergie. D'une part, nous avons montré que l'utilisation de graphes de régions d'une segmentation morphologique permet d'accélérer les méthodes de segmentation à base de coupe minimales. D'autre part nous avons montré que l'utilisation de graphes de régions permet d'étendre la classe d'énergie pouvant être minimisée par coupe de graphes. Ces techniques ont toutes les caractéristiques pour devenir des méthodes de référence pour la segmentation d'images médicales. Nous avons alors étudié qualitativement et quantitativement nos méthodes de segmentation à travers des applications médicales. Nous avons montré que nos méthodes sont particulièrement adaptées à la détection de tumeurs pour la planification de radiothérapie, ainsi que la création de modèles pour la simulation et la planification de chirurgie cardiaque. Nous avons aussi mené une étude quantitative sur la segmentation de tumeurs du foie. Cette étude montre que nos algorithmes offrent des résultats plus stables et plus précis que de nombreuses techniques de l'état de l'art. Nos outils ont aussi été comparés à des segmentations manuelles de radiologistes, prouvant que nos techniques sont adaptées à être utilisée en routine clinique. Nous avons aussi revisité une méthode classique de segmentation d'images : la ligne de partages des eaux. La contribution de notre travail se situe dans la re-définition claire de cette transformation dans le cas des graphes et des images multi spectrales. Nous avons utilisé les algèbres de chemins pour montrer que la ligne de partages des eaux correspond à des cas particuliers de forêt des chemins les plus courts dans un graphe. Finalement, nous proposons quelques extensions intéressantes du problème des coupes minimales. Ces extensions sont basées sur l'ajout de nouveaux types de contraintes. Nous considérons particulièrement les coupes minimales contraintes à inclure un ensemble prédéfini d'arrêtes, ainsi que les coupes minimales contraintes par leur cardinalité et leur aires. Nous montrons comment ces problèmes peuvent être avantageusement utilisé pour la segmentation d'images.

Download or read book ANALYSE DE TEXTURE PAR METHODES MARKOVIENNES ET PAR MORPHOLOGIE MATHEMATIQUE written by ANNE.. LORETTE and published by . This book was released on 1999 with total page 162 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: DANS CETTE THESE, NOUS NOUS INTERESSONS AU PROBLEME DE L'ANALYSE URBAINE A PARTIR D'IMAGES SATELLITALES PAR DES METHODES AUTOMATIQUES OU SEMI-AUTOMATIQUES ISSUES DU TRAITEMENT D'IMAGE. DANS LE PREMIER CHAPITRE, NOUS PRESENTONS LE CONTEXTE DANS LEQUEL LE TRAVAIL A ETE EFFECTUE. NOUS EXPOSONS LES TYPES DE DONNEES UTILISEES, LES APPROCHES STATISTIQUES CONSIDEREES. NOUS DONNONS EGALEMENT QUELQUES EXEMPLES D'APPLICATIONS QUI JUSTIFIENT UNE TELLE ETUDE. ENFIN, UN ETAT DE L'ART DES DIVERSES METHODES D'ANALYSE DES TEXTURES EST PRESENTE. DANS LES DEUX CHAPITRES SUIVANTS, NOUS DEVELOPPONS UNE METHODE AUTOMATIQUE D'EXTRACTION D'UN MASQUE URBAIN A PARTIR D'UNE ANALYSE DE LA TEXTURE DE L'IMAGE. DES METHODES D'EXTRACTION D'UN MASQUE URBAIN SONT DECRITES. ENSUITE, NOUS DEFINISSONS PLUS PRECISEMMENT LES HUIT MODELES MARKOVIENS GAUSSIENS FONDES SUR DES CHAINES. CES MODELES SONT RENORMALISES PAR UNE METHODE DE RENORMALISATION DE GROUPE ISSUE DE LA PHYSIQUE STATISTIQUE AFIN DE CORRIGER LE BIAIS INTRODUIT PAR L'ANISOTROPIE DU RESEAU DE PIXELS. L'ANALYSE DE TEXTURE PROPOSEE EST COMPAREE AVEC DEUX METHODES CLASSIQUES : LES MATRICES DE COOCCURRENCE ET LES FILTRES DE GABOR. L'IMAGE DU PARAMETRE DE TEXTURE EST ENSUITE CLASSIFIEE AVEC UN ALGORITHME NON SUPERVISE DE CLASSIFICATION FLOUE FONDEE SUR LA DEFINITION D'UN CRITERE ENTROPIQUE. LES PARAMETRES ESTIMES AVEC CET ALGORITHME SONT INTEGRES DANS UN MODELE MARKOVIEN DE SEGMENTATION. DES RESULTATS D'EXTRACTION DE MASQUES URBAINS SONT FINALEMENT PRESENTES SUR DES IMAGES SATELLITALES OPTIQUES SPOT3, DES SIMULATIONS SPOT5, ET DES IMAGES RADAR ERS1. DANS LE QUATRIEME CHAPITRE, NOUS PRESENTONS L'ANALYSE GRANULOMETRIQUE UTILISEE POUR ANALYSER LE PAYSAGE URBAIN. LES OUTILS ET DEFINITIONS DE BASE DE LA MORPHOLOGIE MATHEMATIQUE SONT EXPOSES. NOUS NOUS INTERESSONS PLUS PARTICULIEREMENT A L'OUVERTURE PAR RECONSTRUCTION QUI EST UTILISEE COMME TRANSFORMATION DE BASE DE LA GRANULOMETRIE. L'ETAPE DE QUANTIFICATION QUI SUIT TOUT ETAPE DE TRANSFORMATION NOUS PERMET D'ESTIMER EN CHAQUE PIXEL UNE DISTRIBUTION LOCALE DE TAILLE QUI EST INTEGREE DANS LE TERME D'ATTACHE AUX DONNEES D'UN MODELE MARKOVIEN DE SEGMENTATION. DES TESTS SONT EFFECTUES SUR DES SIMULATIONS SPOT5.

Download or read book MORPHOLOGIE MATHEMATIQUE written by LAURENT.. NAJMAN and published by . This book was released on 1994 with total page 233 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: LA PREMIERE PARTIE DE CETTE THESE ETUDIE LA LIGNE DE PARTAGE DES EAUX, UN DES OUTILS FONDAMENTAUX DEVELOPPES PAR LA MORPHOLOGIE MATHEMATIQUE DANS LE BUT DE SEGMENTER DES IMAGES. UNE CARACTERISATION DE CET OBJET POUR DES FONCTIONS REGULIERES EST DONNEE, ET UN THEOREME DE CONVERGENCE DE L'ALGORITHME ASSOCIE EST DEMONTRE. LES LIENS ENTRE LA LIGNE DE PARTAGE DES EAUX ET LE SQUELETTE PAR ZONES D'INFLUENCE EUCLIDIEN (OU DIAGRAMME DE VORONOI), AINSI QU'AVEC L'EQUATION EIKONALE UTILISEE EN SHAPE FROM SHADING SONT ENSUITE MIS EN VALEUR. DES ALGORITHMES POUR LA RECONSTRUCTION GEODESIQUE ET POUR LA SEGMENTATION AVEC POINTS D'ANCRAGE SONT CONSTRUITS SUR LE PRINCIPE DE CELUI DE LA LIGNE DE PARTAGE DES EAUX. ENFIN, UN ALGORITHME DE SEGMENTATION HIERARCHIQUE FONDE SUR UN NOUVEAU PRINCIPE DE DYNAMIQUE DES CONTOURS, EST DEVELOPPE. IL PERMET D'OBTENIR DANS UNE SEULE IMAGE TOUTE L'INFORMATION DU GRADIENT UTILISABLE POUR LA SEGMENTATION. LA DEUXIEME PARTIE DE CETTE THESE APPLIQUE DES OUTILS DE L'ANALYSE MULTIVOQUE ET MUTATIONNELLE A LA MORPHOLOGIE MATHEMATIQUE. LA DERIVEE MUTATIONNELLE DU TUBE DE DILATATION EST CALCULEE, JUSTIFIANT DE MANIERE RIGOUREUSE L'INTUITION SELON LAQUELLE UN OBJET SE DILATE SUIVANT SES NORMALES EN CHACUN DE SES POINTS. LES PROPRIETES ALGEBRIQUES ET DE CONTINUITE D'APPLICATIONS INDUITES PAR DES INCLUSIONS DIFFERENTIELLES ET AGISSANT SUR DES ENSEMBLES FERMES SONT CARACTERISES. ENFIN, UN ALGORITHME D'OPTIMISATION (L'ALGORITHME DES MONTAGNES RUSSES), DE NATURE NON PROBABILISTE, GARANTISSANT LA CONVERGENCE VERS UN MINIMUM GLOBAL, EST PROPOSE

Download or read book Morphologie math matique written by Laurent Najman and published by . This book was released on 2019 with total page 0 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: La première partie de cette thèse étudie la ligne de partage des eaux, un des outils fondamentaux développés par la morphologie mathématique dans le but de segmenter des images. Une caractérisation de cet objet pour des fonctions régulières est donnée, et un théorème de convergence de l'algorithme associé est démontré. Les liens entre la ligne de partage des eaux et le squelette par zones d'influence euclidien (ou diagramme de Voronoï), ainsi qu'avec l'équation eikonale utilisée en shape from shading sont ensuite mis en valeur. Des algorithmes pour la reconstruction géodésique et pour la segmentation avec points d'ancrage sont construits sur le principe de celui de la ligne de partage des eaux. Enfin, un algorithme de segmentation hiérarchique fondé sur un nouveau principe de dynamique des contours, est développé. Il permet d'obtenir dans une seule image toute l'information du gradient utilisable pour la segmentation. La deuxième partie de cette thèse applique des outils de l'analyse multivoque et mutationnelle à la morphologie mathématique. La dérivée mutationnelle du tube de dilatation est calculée, justifiant de manière rigoureuse l'intuition selon laquelle un objet se dilate suivant ses normales en chacun de ses points. Les propriétés algébriques et de continuité d'applications induites par des inclusions différentielles et agissant sur des ensembles fermes sont caractérisés. Enfin, un algorithme d'optimisation (l'algorithme des montagnes russes), de nature non probabiliste, garantissant la convergence vers un minimum global, est proposé

Download or read book APPLICATIONS DE LA MORPHOLOGIE MATHEMATIQUE FONCTIONNELLE written by GERVAIS.. GAUTHIER and published by . This book was released on 1995 with total page 201 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: LES MATERIAUX SONT ETUDIES PAR ANALYSE DE LA TEXTURE INTERNE DONNANT ACCES AUX PROPRIETES THERMIQUES, ELECTRIQUES ET MECANIQUES ET PAR ANALYSE DE LA FORME EXTERNE (FROTTEMENTS ET PROPRIETES CATALYTIQUES). LA PREMIERE PARTIE S'ATTACHE A LA CARACTERISATION DE LA FORME EXTERNE. LES MOYENS D'OBSERVATION SONT PRESENTES ET CRITIQUES. LES DIFFERENTS PARAMETRES DE MESURE LIES A LA RUGOSITE SONT EXTRAITS SOIT DE LA SURFACE, SOIT DE PROFILS VERTICAUX, SOIT DE SECTIONS HORIZONTALES. LEUR CARACTERISATION EST INSUFFISANTE ; IL EST DONC NECESSAIRE DE RECOURIR A L'EMPLOI DE FONCTIONS D'ABORD DE NATURE METRIQUE ET ENSUITE DE NATURE TOPOLOGIQUE. LES GRANULOMETRIES MORPHOLOGIQUES EN NIVEAUX DE GRIS PERMETTENT DE QUANTIFIER LES TAILLES DES ANFRACTUOSITES ET DES ASPERITES. ENSUITE, ON DEFINIT D'UNE MANIERE ANALOGUE LES FONCTIONS DE RUGOSITE, DONT UNE EST INDEPENDANTE DES ANAMORPHOSES. LES SURFACES NON PLANES SONT ETUDIEES A L'AIDE DE FONCTIONS DE MESURE DEPENDANT D'UN PARAMETRE DE HAUTEUR D'INONDATION. TROIS PROCESSUS SONT ALORS DEFINIS: L'IMMERSION, L'INONDATION PAR DEFAUT ET PAR EXCES EST RAPIDEMENT ECARTE PAR MANQUE DE STABILITE. L'IMMERSION RENSEIGNE SUR LE DEGRE DE SYMETRIE DU RELIEF ET DONNE DES COEFFICIENTS DE TAILLE DES PICS ET DES CREUX, TANDIS QUE L'INONDATION PAR DEFAUT CARACTERISE LA MICRORUGOSITE. DANS LA SECONDE PARTIE, UN EXEMPLE D'ANALYSE DE LA TEXTURE INTERNE EST DECRIT. UNE PROCEDURE DE SEGMENTATION AUTOMATIQUE DES CERMETS WC-CO EST PROPOSEE. PUIS, DES MESURES SONT REALISEES SUR LES IMAGES RESULTANTES ; ELLES SONT ALORS COMPAREES AUX MESURES EFFECTUEES SUR LES IMAGES SEGMENTEES PAR UN OPERATEUR QUALIFIE ; LES ECARTS DE MESURES SONT INFERIEURS AUX FLUCTUATIONS STATISTIQUES: LES RESULTATS SONT DONC PROBANTS

Download or read book DECOMPOSITION MORPHOLOGIQUE MULTI TAILLES ET SEGMENTATION ADAPTATIVE DE TEXTURES written by DEMIN.. WANG and published by . This book was released on 1991 with total page pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: LES TRAVAUX PRESENTES DANS CETTE THESE SONT CONSACRES AU DEVELOPPEMENT D'UN OUTIL MORPHOLOGIQUE DE TRAITEMENT D'IMAGES ET A SON APPLICATION EN SEGMENTATION D'IMAGES TEXTURELLES. LA DECOMPOSITION MORPHOLOGIQUE MULTI-TAILLES (DMM) DEVELOPPEE SE FONDE SUR LA MORPHOLOGIE MATHEMATIQUE MULTI-NIVEAUX. ELLE PEUT ITERATIVEMENT DECOMPOSER UNE IMAGE EN UN ENSEMBLE D'IMAGES COMPOSANTES EN UTILISANT UN GROUPE D'ELEMENTS STRUCTURANTS. LE CONTENU DE LA DECOMPOSITION DEPEND DE LA TAILLE ET DE LA VARIATION DU NIVEAU DE GRIS DES OBJETS PRESENTS DANS L'IMAGE. CETTE DECOMPOSITION EST IDEMPOTENTE, SANS PERTE D'INFORMATION, ET RAPIDE EN TEMPS CALCUL. DE PLUS L'IMAGE ORIGINALE PEUT ETRE RECONSTITUEE PAR LA SOMME DE TOUTES LES IMAGES COMPOSANTES. LES TESTS EN CLASSIFICATION DE TEXTURES DEMONTRENT QUE LES ATTRIBUTS TEXTURELS EXTRAITS DES IMAGES COMPOSANTES SONT EFFICACES POUR CLASSIFIER LES TEXTURES TANT STRUCTURELLES QU'ALEATOIRES. CEPENDANT, IL EXISTE ENCORE UN AUTRE PROBLEME DELICAT EN SEGMENTATION D'IMAGES TEXTURELLES PAR CLASSIFICATION: LA DETERMINATION DES FRONTIERES ENTRE DIFFERENTES TEXTURES CONTENUES DANS UNE IMAGE. DES TECHNIQUES ADAPTATIVES SONT DONC PROPOSEES POUR RESOUDRE CE PROBLEME. TOUT D'ABORD, LA TAILLE ADEQUATE DE LA FENETRE DANS LAQUELLE LES ATTRIBUTS SONT EXTRAITS EST AUTOMATIQUEMENT DETERMINEE A PARTIR DES TEXTURES CONTENUES DANS L'IMAGE A SEGMENTER, AU MOYEN DE L'ESTIMATION DU RISQUE BAYESIEN. ENSUITE, DEUX METHODES DE TRAITEMENT DES FRONTIERES SONT PROPOSEES POUR REDUIRE EFFICACEMENT LES ERREURS DE SEGMENTATION AUTOUR DES FRONTIERES DE DIFFERENTES TEXTURES DANS L'IMAGE. ENFIN, L'ETUDE DES PROPRIETES STATISTIQUES DE LA MORPHOLOGIE MATHEMATIQUE NOUS PERMET DE MIEUX CONNAITRE SON MECANISME ET SES EFFETS SUR DIFFERENTS TYPES DE SIGNAUX DANS LE CAS BRUITE. CECI CONDUIT EGALEMENT A LA GENERALISATION DE LA DECOMPOSITION PAR LE FILTRE D'ORDRE AFIN DE BIEN ADAPTER L'ALGORITHME AUX TEXTURES BRUITEES

Download or read book Medical Image Segmentation Using Texture Directional Features written by and published by . This book was released on 2001 with total page 0 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: Medical image segmentation can often be performed through tissue texture analysis. One of the most recent and interesting ideas to do that is to take into account the distribution of local maximum orders. We have followed up this idea by using directional maximums and we have applied it to tissue differentiation. Two problems are emerging now: one is the identification of a given texture (labeling) and another one is the characterization of the different areas within images (segmentation). In this paper, we present our new approach for texture representation and analysis, and we point out the advances and problems involved in the image segmentation process.

Download or read book Biomedical Texture Analysis written by Adrien Depeursinge and published by Academic Press. This book was released on 2017-08-25 with total page 432 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: Biomedical Texture Analysis: Fundamentals, Applications, Tools and Challenges describes the fundamentals and applications of biomedical texture analysis (BTA) for precision medicine. It defines what biomedical textures (BTs) are and why they require specific image analysis design approaches when compared to more classical computer vision applications. The fundamental properties of BTs are given to highlight key aspects of texture operator design, providing a foundation for biomedical engineers to build the next generation of biomedical texture operators. Examples of novel texture operators are described and their ability to characterize BTs are demonstrated in a variety of applications in radiology and digital histopathology. Recent open-source software frameworks which enable the extraction, exploration and analysis of 2D and 3D texture-based imaging biomarkers are also presented. This book provides a thorough background on texture analysis for graduate students and biomedical engineers from both industry and academia who have basic image processing knowledge. Medical doctors and biologists with no background in image processing will also find available methods and software tools for analyzing textures in medical images. - Defines biomedical texture precisely and describe how it is different from general texture information considered in computer vision - Defines the general problem to translate 2D and 3D texture patterns from biomedical images to visually and biologically relevant measurements - Describes, using intuitive concepts, how the most popular biomedical texture analysis approaches (e.g., gray-level matrices, fractals, wavelets, deep convolutional neural networks) work, what they have in common, and how they are different - Identifies the strengths, weaknesses, and current challenges of existing methods including both handcrafted and learned representations, as well as deep learning. The goal is to establish foundations for building the next generation of biomedical texture operators - Showcases applications where biomedical texture analysis has succeeded and failed - Provides details on existing, freely available texture analysis software, helping experts in medicine or biology develop and test precise research hypothesis

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 Morphologie mathematique de la segmentation d images a l analyse multivoque written by Laurent Najman and published by . This book was released on 1994 with total page 0 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt:

Download or read book SEGMENTATION D IMAGES ET MORPHOLOGIE MATHEMATIQUE written by Serge Beucher and published by . This book was released on 1990 with total page 295 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: LA SEGMENTATION D'IMAGES PAR LA MORPHOLOGIE MATHEMATIQUE EST UNE METHODOLOGIE BASEE SUR LES CONCEPTS DE LIGNE DE PARTAGE DES EAUX ET DE MODIFICATION DE L'HOMOTOPIE. CES DEUX OUTILS SONT CONSTRUITS A PARTIR DE TRANSFORMATIONS MORPHOLOGIQUES ELEMENTAIRES PRESENTEES DANS LA PREMIERE PARTIE DE CE MEMOIRE. CES TRANSFORMATIONS ELEMENTAIRES SONT LES TRANSFORMATIONS MORPHOLOGIQUES SUR IMAGES A TEINTES DE GRIS ET EN PARTICULIER LES OPERATIONS D'AMINCISSEMENT ET D'EPAISSISSEMENT, AINSI QUE LES TRANSFORMEES GEODESIQUES. CES OUTILS DE BASE PERMETTENT L'ELABORATION DE TRANSFORMATIONS PLUS SOPHITIQUES. PARMI ELLES, LE GRADIENT MORPHOLOGIQUE ET SA REGULARISATION, OPERATEURS IMPORTANTS DANS LA SEGMENTATION D'IMAGES DE GRIS ET LA LIGNE DE PARTAGE DES EAUX. APRES AVOIR INTRODUIT CETTE NOTION ET MIS EN LUMIERE CES LIENS AVEC LES OPERATEURS GEODESIQUES ET LES EPAISSISSEMENTS HOMOTOPIQUES, DIVERS ALGORITHMES PERMETTANT DE LA REALISER SONT PRESENTES PAR LE BIAIS DU SQUELETTE DE FONCTION ET SURTOUT AU MOYEN D'UNE REPRESENTATION DES IMAGES A TEINTES DE GRIS SOUS FORME D'UN GRAPHE DE FLECHAGE. LA DEUXIEME PARTIE EST CONSACREE A L'USAGE DE CES OUTILS. ON MONTRE EN PARTICULIER COMMENT LE CONCEPT DE MARQUAGE DES REGIONS A SEGMENTER PERMET D'OBTENIR, EN COMBINANT LA MODIFICATION D'HOMOTOPIE ET LA LIGNE DE PARTAGE DES EAUX, UNE SEGMENTATION DE L'IMAGE DE BONNE QUALITE. L'USAGE DE CES OUTILS EST ILLUSTRE DANS LE CAS DE SEGMENTATIONS PLUS COMPLEXES. ON INTRODUIT ALORS UNE HIERARCHISATION DE L'IMAGE, TOUJOURS BASEE SUR LA LIGNE DE PARTAGE DES EAUX, ET ON MONTRE COMMENT CETTE HIERARCHIE PERMET LA SEGMENTATION DE CERTAINES SCENES OU LE MARQUAGE EST MOINS EVIDENT. UN AUTRE EXEMPLE, MONTRANT LA DIFFICULTE DU MARQUAGE MAIS AUSSI LES AVANTAGES DE CE CONCEPT EST EGAOLEMENT PRESENTE

Download or read book EXTRACTION DE CARACTERISTIQUES SEGMENTATION D IMAGE ET MORPHOLOGIE MATHEMATIQUE written by CORINNE.. VACHIER and published by . This book was released on 1995 with total page 225 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: CETTE THESE SE PROPOSE D'EXPLORER DE NOUVELLES METHODES MORPHOLOGIQUES PERMETTANT D'EXTRAIRE LES CARACTERISTIQUES DES REGIONS QUI COMPOSENT UNE IMAGE. CES METHODES SONT ENSUITE DESTINEES A ETRE APPLIQUEES AU PROBLEME DE LA SEGMENTATION D'IMAGE. NOUS PRESENTONS TOUT D'ABORD DEUX APPROCHES CLASSIQUES DU PROBLEME DE L'EXTRACTION DE CARACTERISTIQUES: CELLES BASEES SUR LES GRANULOMETRIES (OPERATIONS DE TAMISAGE) ET CELLES BASEES SUR L'ETUDE DES EXTREMA DES IMAGES NUMERIQUES, EN CONSACRANT UNE ATTENTION PARTICULIERE A LA NOTION DE DYNAMIQUE. LA DYNAMIQUE VALUE LES EXTREMA D'UNE IMAGE SELON LE CONTRASTE DES REGIONS QU'ILS MARQUENT ; NOUS MONTRONS QU'ELLE EQUIVAUT A UNE OPERATION DE TAMISAGE EN CONTRASTE ET QUE SON PRINCIPE REJOINT CELUI DES GRANULOMETRIES. NOUS NOUS CONCENTRONS ENSUITE SUR UNE GENERALISATION DU PRINCIPE DE LA DYNAMIQUE. NOUS BASONS NOTRE APPROCHE SUR LES OPERATEURS MORPHOLOGIQUES CONNEXES. CES OPERATEURS ONT POUR SPECIFICITE D'AGIR SUR LES IMAGES EN FUSIONNANT LEURS ZONES PLATES. LORSQU'ON APPLIQUE DES OPERATEURS CONNEXES DE PLUS EN PLUS SELECTIFS, DES REGIONS DE L'IMAGE DISPARAISSENT PROGRESSIVEMENT. LE NIVEAU POUR LEQUEL UNE REGION DISPARAIT CARACTERISE LA REGION AU SENS DU CRITERE DU FILTRAGE (EN FORME, EN TAILLE, EN CONTRASTE, EN VOLUME). CECI NOUS CONDUIT A INTRODUIRE UNE NOUVELLE CLASSE DE TRANSFORMATIONS MORPHOLOGIQUES, LES FONCTIONS D'EXTINCTION, QUI VALUENT LES EXTREMA DES IMAGES NUMERIQUES SELON LES CARACTERISTIQUES DES REGIONS QU'ILS MARQUENT. UNE PARTICULARITE IMPORTANTE DES FONCTIONS D'EXTINCTION, MISE EN EVIDENCE PAR L'ALGORITHME DE CALCUL EFFICACE QUE NOUS PROPOSONS, EST DE FOURNIR UNE DESCRIPTION HIERARCHIQUE DES REGIONS DE L'IMAGE. CECI SE TRADUIT, DANS LE CALCUL ALGORITHMIQUE, PAR LA CONSTRUCTION D'UN ARBRE DE FUSION DES EXTREMA DE L'IMAGE. LES FONCTIONS D'EXTINCTION PEUVENT ETRE UTILISEES POUR SELECTIONNER LES REGIONS PERTINENTES D'UNE IMAGE ET SONT DONC DE GRAND INTERET DANS LES APPLICATIONS DE FILTRAGE ET SURTOUT DE SEGMENTATION D'IMAGE (POUR EXTRAIRE LES MARQUEURS DES REGIONS AVANT LE CALCUL DE LA LIGNE DE PARTAGE DES EAUX). CE DERNIER POINT FAIT L'OBJET D'UNE ETUDE APPROFONDIE. NOUS DONNONS DE NOMBREUX EXEMPLES PERMETTANT D'ILLUSTRER LEUR INTERET POUR LA SEGMENTATION D'IMAGES COMPLEXES. LES RESULTATS OBTENUS PAR CETTE METHODE SONT COMPARES A CEUX DEDUITS DE METHODES DE MARQUAGE PLUS TRADITIONNELLES. L'APPORT LE PLUS SIGNIFICATIF DES FONCTIONS D'EXTINCTION POUR LA SEGMENTATION D'IMAGE EST DE SYSTEMATISER ET DE SIMPLIFIER CONSIDERABLEMENT LA MISE AU POINT DES ALGORITHMES. NOTAMMENT, ELLES PERMETTENT DE METTRE EN UVRE DES PROCESSUS RAPIDES DE SEGMENTATION HIERARCHIQUE INTERACTIVE

Download or read book Analyse statistique et morphologique des images multivalu es written by Arnaud Garcia and published by . This book was released on 2008 with total page 192 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: La détection et la segmentation de formes dans les images à partir d'un échantillon nécessitent de combiner une analyse statistique des données à une analyse morphologique de l'image. L'analyse statique a pour objectif un calcul local de la similarité de l'image au modèle ; l'analyse morphologique vient compléter ce dispositif en permettant la prise en compte de l'information géométrique pour finaliser les étapes de détection et de segmentation. Les images étudiées sont des images multivaluées : images couleur, images multimodalité ou pile d'images émergeant d'une analyse multiéchelle d'une image scalaire... Le passage de l'image scalaire à l'image multivaluée pose des difficultés fondamentales, notamment pour l'analyse morphologique qui requiert de disposer d'un ordre total sur les valeurs manipulées. Contrairement aux scalaires, deux vecteurs ne sont pas comparables. La plupart des opérateurs définis dans le cas scalaire ne trouvent pas d'équivalent immédiat dans le cas vectoriel. Travailler à partir d'un échantillon permet de déverrouiller la situation, chaque élément de l'image multivaluée pouvant être ordonné selon sa similarité à l'échantillon. Sous réserve d'une relation univoque entre les vecteurs et leur rang dans l'espace des similarités, tous les opérateurs définis pour les images scalaires peuvent alors êtres étendus aux images vectorielles. Des applications sur les images couleur et sur des images médicales sont présentées. Une librairie "Open Source" (vmorph) a été réalisée afin détendre les opérateurs de morphologie mathématique aux vecteurs sur la base de nos travaux.

Download or read book Elaboration d une m thode de d tection de texture par les champs de Gibbs Markhov written by Sid Ahmed Kherzat and published by . This book was released on 1997 with total page 270 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: L'OBJET DE CETTE ETUDE EST DE PRESENTER UNE METHODE DE DETECTION DE TEXTURE. CETTE METHODE UTILISE DES MODELES MATHEMATIQUES LARGEMENT UTILISES EN TRAITEMENT D'IMAGE, CONNUS SOUS LE NOM DE MODELES MARKOVIENS. DANS LA PREMIERE PARTIE, NOUS PRESENTONS LES DIFFERENTS ELEMENTS D'ANALYSE DE LA TEXTURE AINSI QUE LE FORMALISME DES CHAMPS MARKOVIENS. POUR MODELISER LA TEXTURE, NOUS UTILISONS LE MODELE A NIVEAU DE GRIS, PROPOSE PAR H. DERIN DONT NOUS PROPOSONS UNE NOUVELLE STRUCTURE POUR LE POTENTIEL D'ORDRE 1. CETTE STRUCTURE FAIT APPEL A DEUX PARAMETRES. ILS ONT L'AVANTAGE DE VEHICULER L'INFORMATION SUR LES NIVEAUX DE GRIS PREDOMINANTS QUE RENFERME LA TEXTURE A ANALYSER. LES PARAMETRES ISSUS DE CE MODELE SONT UTILISES POUR CONSTRUIRE LE VECTEUR D'ATTRIBUTS DE TEXTURE. NOUS PRESENTONS ENSUITE L'ALGORITHME D'EXTRACTION DES ATTRIBUTS DE TEXTURE. NOUS PROPOSONS DEUX APPROCHES SYSTEMATIQUES POUR ESTIMER LES PARAMETRES DU MODELE. LA PREMIERE APPROCHE UTILISE LE MAXIMUM DE LA PROBABILITE JOINTE LOCALE. TANDIS QUE LA SECONDE UTILISE LA MOYENNE LOCALE DES PROBABILITES JOINTES. LA COMPARAISON DES RESULTATS DE L'ESTIMATION DE CES DEUX APPROCHES PAR RAPPORT A L'APPROCHE DE H. DERIN MONTRE QUE L'APPROCHE, UTILISANT LE MAXIMUM DE LA PROBABILITE JOINTE LOCALE, EST LA PLUS ROBUSTE. NOUS AVONS ENSUITE MENE UNE ETUDE EXPERIMENTALE ET COMPARATIVE DANS LAQUELLE DEUX MESURES - INDICE DE DISCRIMINATION ET TAUX DE CLASSEMENT - SONT UTILISES POUR EVALUER LA PERTINENCE DU VECTEUR D'ATTRIBUTS RETENU PAR RAPPORT AU VECTEUR D'ATTRIBUTS DE H. DERIN. LES RESULTATS EXPERIMENTAUX MONTRENT L'EFFICACITE DE LA METHODE PROPOSEE POUR LA DETECTION DES TEXTURES CHOISIES. DANS LA DEUXIEME PARTIE, NOUS ABORDONS LES TECHNIQUES RECENTES DE SEGMENTATION DES IMAGES. NOUS PROPOSONS DE TESTER L'EFFICACITE DE LA METHODE D'EXTRACTION LORSQU'ELLE EST ENGAGEE DANS UNE PROCEDURE DE SEGMENTATION SUPERVISEE (CRITERE DE DECISION GEOMETRIQUE) OU DE SEGMENTATION MARKOVIENNE NON-SUPERVISEE (CRITERE DE BAYES) PAR L'ICM. SELON LE CRITRE DU POURCENTAGE DE PIXELS BIEN CLASSES, LES DEUX PROCEDURES FOURNISSENT DES RESULTATS SATISFAISANTS ET ASSEZ PROCHES. ENFIN, NOUS EFFECTUONS UNE ETUDE COMPARATIVE ENTRE L'APPROCHE D'ANALYSE MARKOVIENNE PROPOSEE ET LA METHODE D'ANALYSE PAR LES MATRICES DE COOCCURRENCE DANS LE CADRE D'UNE APPLICATION DE SEGMENTATION D'IMAGES IRM.

Download or read book Handbook of Texture Analysis written by Ayman El-Baz and published by CRC Press. This book was released on 2024-06-24 with total page 226 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: The major goals of texture research in computer vision are to understand, model, and process texture, and ultimately, to simulate the human visual learning process using computer technologies. In the last decade, artificial intelligence has been revolutionized by machine learning and big data approaches, outperforming human prediction on a wide range of problems. In particular, deep learning convolutional neural networks (CNNs) are particularly well suited to texture analysis. This book examines four major application domains related to texture analysis and their relationship to AI-based industrial applications: texture classification, texture segmentation, shape from texture, and texture synthesis. This volume: Discusses texture-based segmentation for extracting image shape features, modeling and segmentation of noisy and textured images, spatially constrained color-texture model for image segmentation, and texture segmentation using Gabor filters Examines textural features for image classification, a statistical approach for classification, texture classification from random features, and applications of texture classifications Describes shape from texture, including general principles, 3D shapes, and equations for recovering shape from texture Surveys texture modeling, including extraction based on Hough transformation and cycle detection, image quilting, gray level run lengths, and use of Markov random fields Aimed at researchers, academics, and advanced students in biomedical engineering, image analysis, cognitive science, and computer science and engineering, this is an essential reference for those looking to advance their understanding in this applied and emergent field.

Download or read book Imagerie math matique segmentation sous contraintes g om triques written by Carole Le Guyader and published by . This book was released on 2004 with total page 226 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: Dans cette thèse, nous nous sommes intéressés à des problèmes de segmentation d'images sous contraintes géométriques. Cette problématique a émergé suite à l'analyse de plusieurs méthodes classiques de détection de contours qui a été faite. En effet, ces méthodes classiques (Modèles déformables, contours actifs géodésiques, "fast marching", etc...) se révèlent caduques quand des données de l'image sont manquantes ou de mauvaise qualité. En imagerie médicale par exemple, des phénomènes d'occlusion peuvent se produire : des organes peuvent se masquer en partie l'un l'autre (ex. du foie). Par ailleurs, deux objets qui se jouxtent peuvent posséder des textures intrinsèques homogènes si bien qu'il est difficile d'identifier clairement l'interface entre ces deux objets. La définition classique d'un contour qui est caractérisé comme étant le lieu des points connexes présentant une forte transition de luminosité ne s'applique donc plus. Enfin, dans certains contextes d'étude, comme en géophysique, on peut disposer en plus des données d'imagerie, de données géométriques à intégrer au processus de segmentation. Pour pallier ces difficultés, nous avons développé des modèles de segmentation intégrant des contraintes géométriques et satisfaisant les critères classiques de détection avec en particulier la régularité sur le contour que cela implique. Deux méthodes ont été développées. Dans la première (qui permet d'établir un problème d'interpolation), on s'attache à définir un problème de minimisation de fonctionnelle sur un espace de Hilbert. L'introduction des contraintes géométriques conduit à résoudre ce problème sur un sous-espace vectoriel fermé d'un espace de Hilbert. L'utilisation des multiplicateurs de Lagrange nous permet d'établir la formulation variationnelle du problème qui est ensuite discrétisé à l'aide d'une méthode différences finies pour la discrétisation temporelle et via une méthode éléments finis pour la discrétisation spatiale. Des applications numériques viennent se greffer sur cette première partie. Un second modèle a été élaboré et s'appuie sur la recherche d'une courbe géodésique dans un espace de Riemann dont la métrique est liée à la fois au contenu de l'image et aux contraintes géométriques. Il s'agit ici d'un problème d'approximation et non plus d'interpolation. Un problème parabolique avec conditions au bord de type Neumann homogènes est établi. L'existence et l'unicité de la solution au sens de la viscosité est démontrée. La discrétisation est réalisée via un schéma AOS qui présente l'intérêt d'être inconditionnellement stable. Des applications sur des données réelles attestent de la bonne efficacité de l'algorithme.