Dissertationen zum Thema „Actif contours“
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Derraz, Foued. „Segmentation optimale par contour actif géométrique binaire rapide“. Valenciennes, 2010. http://ged.univ-valenciennes.fr/nuxeo/site/esupversions/cedd31dd-6ea7-4767-b505-64212f64b7d9.
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Depuis quelques années la vision par ordinateur est en plein essor. Le développement des méthodes mathématiques dans ce domaine couvre d'ailleurs un large éventail de champs d'investigations ; les problèmes inverses, la reconstitution d'images, la compression d'images, l'atténuation du bruit et la segmentation d'images. Dans le cadre de cette thèse, nous nous sommes intéressés au problème de la segmentation d'images par contours actifs géométriques. Nous avons étudié et développé une méthode de segmentation optimale par contour actif géométrique binaire rapide avec et sans connaissances a priori. Pour cela nous proposons un nouveau cadre varationnel pour la résolution du problème de segmentation où nous cherchons à résoudre le problème des minimums locaux. En d'autres termes ce cadre permet de transformer le problème non convexe en un problème convexe.
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Precioso, Frédéric. „Contours actifs paramétriques pour la segmentationd'images et vidéos“. Phd thesis, Université de Nice Sophia-Antipolis, 2004. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00327411.
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Cette thèse s'inscrit dans le cadre des modèles de contours actifs. Il s'agit de méthodes dynamiquesappliquées à la segmentation d'image, en image fixe et vidéo. L'image est représentée par desdescripteurs régions et/ou contours. La segmentation est traitée comme un problème deminimisationd'une fonctionnelle. La recherche du minimum se fait via la propagation d'un contour actif dit basérégions. L'efficacité de ces méthodes réside surtout dans leur robustesse et leur rapidité. L'objectifde cette thèse est triple : le développement (i) d'une représentation paramétrique de courbes respectantcertaines contraintes de régularités, (ii) les conditions nécessaires à une évolution stable de cescourbes et (iii) la réduction des coûts calcul afin de proposer une méthode adaptée aux applicationsnécessitant une réponse en temps réel.Nous nous intéressons principalement aux contraintes de rigidité autorisant une plus granderobustesse vis-à-vis du bruit. Concernant l'évolution des contours actifs, nous étudions les problèmesd'application de la force de propagation, de la gestion de la topologie et des conditionsde convergence. Nous avons fait le choix des courbes splines cubiques. Cette famille de courbesoffre d'intéressantes propriétés de régularité, autorise le calcul exact des grandeurs différentiellesqui interviennent dans la fonctionnelle et réduit considérablement le volume de données à traiter.En outre, nous avons étendu le modèle classique des splines d'interpolation à un modèle de splinesd'approximation, dites smoothing splines. Ce dernier met en balance la contrainte de régularité etl'erreur d'interpolation sur les points d'échantillonnage du contour. Cette flexibilité permet ainsi deprivilégier la précision ou la robustesse.L'implémentation de ces modèles de splines a prouvé son efficacité dans diverses applicationsde segmentation.
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Ait, Fares Wassima. „Détection et suivi d'objets par vision fondés sur segmentation par contour actif base région“. Toulouse 3, 2013. http://thesesups.ups-tlse.fr/2143/.
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La segmentation et le suivi d'objets sont des domaines de recherche compétitifs dans la vision par ordinateur. Une de leurs applications importantes réside dans la robotique où la capacité à segmenter un objet d'intérêt du fond de l'image, d'une manière précise, est cruciale particulièrement dans des images acquises à bord durant le mouvement du robot. Segmenter un objet dans une image est une opération qui consiste à distinguer la région objet de celle du fond suivant un critère défini. Suivre un objet dans une séquence d'images est une opération qui consiste à localiser la région objet au fil du temps dans une vidéo. Plusieurs techniques peuvent être utilisées afin d'assurer ces opérations. Dans cette thèse, nous nous sommes intéressés à segmenter et suivre des objets en utilisant la méthode du contour actif en raison de sa robustesse et son efficacité à pouvoir segmenter et suivre des objets non rigides. Cette méthode consiste à faire évoluer une courbe à partir d'une position initiale, entourant l'objet à détecter, vers la position de convergence qui correspond aux bords de cet objet d'intérêt. Nous utilisons des critères qui dépendent des régions de l'image ce qui peut imposer certaines contraintes sur les caractéristiques de ces régions comme une hypothèse d'homogénéité. Cette hypothèse ne peut pas être toujours vérifiée du fait de l'hétérogénéité souvent présente dans les images. Dans le but de prendre en compte l'hétérogénéité qui peut apparaître soit sur l'objet d'intérêt soit sur le fond dans des images bruitées et avec une initialisation inadéquate du contour actif, nous proposons une technique qui combine des statistiques locales et globales pour définir le critère de segmentation. En utilisant un rayon de taille fixe, un demi-disque est superposé sur chaque point du contour actif afin de définir les régions d'extraction locale. Lorsque l'hétérogénéité se présente à la fois sur l'objet d'intérêt et sur le fond de l'image, nous développons une technique basée sur un rayon flexible déterminant deux demi-disques avec deux rayons de valeurs différentes pour extraire l'information locale. Le choix de la valeur des deux rayons est déterminé en prenant en considération la taille de l'objet à segmenter ainsi que de la distance séparant l'objet d'intérêt de ses voisins. Enfin, pour suivre un objet mobile dans une séquence vidéo en utilisant la méthode du contour actif, nous développons une approche hybride du suivi d'objet basée sur les caractéristiques de la région et sur le vecteur mouvement des points d'intérêt extraits dans la région objet. En utilisant notre approche, le contour actif initial à chaque image sera ajusté suffisamment d'une façon à ce qu'il soit le plus proche possible au bord réel de l'objet d'intérêt, ainsi l'évolution du contour actif basée sur les caractéristiques de la région ne sera pas piégée par de faux contours. Des résultats de simulations sur des images synthétiques et réelles valident l'efficacité des approches proposéesObject segmentation and tracking is a challenging area of ongoing research in computer vision. One important application lies in robotics where the ability to accurately segment an object of interest from its background is crucial and particularly on images acquired onboard during robot motion. Object segmentation technique consists in separating the object region from the image background according to a pre-defined criterion. Object tracking is a process of determining the positions of moving objects in image sequences. Several techniques can be applied to ensure these operations. In this thesis, we are interested to segment and track objects in video sequences using active contour method due to its robustness and efficiency to segment and track non-rigid objects. Active contour method consists in making a curve converge from an initial position around the object to be detected towards this object boundary according to a pre-defined criterion. We employ criteria which depend on the image regions what may impose certain constraints on the characteristics of these regions as a homogeneity assumption. This assumption may not always be verified due to the heterogeneity often present in images. In order to cope with the heterogeneity that may appear either in the object of interest or in the image background in noisy images using an inadequate active contour initialization, we propose a technique that combines local and global statistics in order to compute the segmentation criterion. By using a radius with a fixed size, a half-disk is superposed on each point of the active contour to define the local extraction regions. However, when the heterogeneity appears on both the object of interest and the image background, we develop a new technique based on a flexible radius that defines two half-disks with two different radius values to extract the local information. The choice of the value of these two radii is determined by taking into consideration the object size as well as the distance separating the object of interest from its neighbors. Finally, to track a mobile object within a video sequence using the active contour method, we develop a hybrid object tracking approach based on region characteristics and on motion vector of interest points extracted on the object region. Using our approach, the initial active contour for each image will be adequately adjusted in a way that it will be as close as possible to the actual boundary of the object of interest so that the evolution of active contour based on characteristics of the region will not be trapped by false contours. Simulation results on synthetic and real images validate the effectiveness of the proposed approaches
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Hueber, Eric. „Segmentation d'images par contour actif : implantation optique avec un corrélateur incohérent ombroscopique“. Phd thesis, Université de Haute Alsace - Mulhouse, 2002. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00002984.
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Nous proposons de mettre en œuvre un prototype de processeuroptoélectronique destiné à segmenter par contour actif des images
réelles. Le processus de segmentation est fondé sur des algorithmes
statistiques itératifs qui contiennent des opérations de corrélation.
Notre première contribution a été de les adapter pour bénéficier de la
rapidité de la rapidité des corrélations optiques.
Nous avons conçu et mis en œuvre un corrélateur incohérent ombroscopique
dont les résultats ont pu valider cette approche optoélectronique de la
segmentation par contour actif.
Afin d'accélérer le processus, nous avons ensuite exploité les capacités
de traitement parallèle de l'optique. La configuration multicanal permet
alors d'accélérer sensiblement la segmentation.
Cette thèse ouvre de nouvelles perpectives pour les processeurs optiques
vers des applications de description et met en lumière les grandes
capacités de traitement des corrélateurs incohérents utilisés comme
calculateurs parallèles.
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Trebuchet, Guillaume. „Segmentation par contours actifs de séquences de vélocimétrie IRM Application aux artères carotides“. Phd thesis, Université d'Angers, 2013. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00956813.
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La vélocimétrie par IRM est une modalité intéressante pour explorer des pathologies cardiovasculaires. La séquence d'IRM en contraste de phase a la particularité de fournir à la fois des informations anatomiques et des informations physiologiques, permettant ainsi de mesurer les propriétés géométriques des vaisseaux ainsi que leurs propriétés hémodynamiques. Le but de cette thèse est d'automatiser la segmentation des vaisseaux et les mesures de vélocimétrie, un traitement manuel étant inadapté à une exploitation de la vélocimétrie IRM à des fins diagnostiques en routine clinique. Les travaux menés ont conduit à proposer une méthode de segmentation basée sur les contours actifs guidés par une information région (approche " région "), contrairement aux approches classiques se focalisant uniquement sur les frontières inter-régions (approche " contour "). Cette approche " région " a été évaluée sur des données provenant d'un fantôme réalisé afin de disposer d'une référence objective. Une seconde évaluation a été réalisée sur une base de 28 carotides (14 patients) segmentées manuellement par un radiologue expert. Les résultats obtenus sur les données " fantôme " montrent que l'approche " contour " conduit à une erreur de mesure de l'aire de la lumière de la carotide segmentée et de la mesure du flux de respectivement 18.4 % et 3.6 %. Ces erreurs sont plus importantes que celles obtenues en utilisant l'approche proposée (respectivement 2.3 % et 0.7 %). Ce bénéfice apparaît encore bien supérieur sur la base de patients avec une sous-estimation des aires et débits sanguins de respectivement 40.5 % et 26.5 % pour l'approche " contour ", contre 14,7 et 6.4 % pour l'approche proposée.
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Trimeche, Iyèd. „Segmentation et analyse quantitative des vaisseaux sanguins de la rétine en optique adaptative“. Electronic Thesis or Diss., Sorbonne université, 2020. http://www.theses.fr/2020SORUS169.
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Les images d'ophtalmoscopie optique adaptative (AOO) du fond de l'œil permettent de visualiser les vaisseaux rétiniens avec une haute résolution, en particulier les bifurcations et les parois artérielles, adaptées aux mesures de biomarqueurs morphométriques. L’objectif de cette thèse est d’étudier la morphométrie des vaisseaux rétiniens dans les images d’AOO, en déterminant les différents biomarqueurs caractérisant le flux sanguin et qui sont extraits de l’estimation des diamètres et de l’épaisseur de paroi des branches aux bifurcations. Nous proposons deux méthodes pour la segmentation des vaisseaux rétiniens dans ces images. La première est semi-automatique, elle étend une approche précédente de traitement des branches des vaisseaux rétiniens, à la segmentation des bifurcations. La deuxième est une approche hybride entièrement automatique, basée sur un réseau de neurones convolutionnel U-Net modifié et des contours actifs, pour segmenter les branches et les bifurcations des vaisseaux rétiniens avec une grande précision. Nous proposons ainsi une technique de mesure automatique et reproductible pour extraire les diamètres des branches des bifurcations et calculer les biomarqueurs pour trois populations : sujets contrôle, sujets diabétiques et sujets Cadasil. Les résultats expérimentaux montrent que la précision de nos approches semi-automatique et entièrement automatique se situe dans la plage de variabilité intra et inter-utilisateurs, ce qui nous a permis de réaliser une étude statistique robuste sur les biomarqueurs extraits dans le but de différentier les sujets contrôle des sujets pathologiquesAdaptive Optical Ophthalmoscopy (AOO) images of the eye fundus allow visualization of retinal vessels with high resolution, in particular arterial bifurcations and their wall thickness, suitable for morphometric biomarker measurements.The objective of this thesis is to study the morphometry of retinal vessels in AOO images, by determining the different biomarkers characterizing blood flow and which are extracted from the estimation of the diameters and the wall thickness of the branches at the bifurcations.We propose two methods for segmentation of retinal vessels in these images. The first is semi-automatic, it extends a previous approach, treating branches of retinal vessels, to the segmentation of bifurcations. The second is a fully automatic hybrid approach, based on a modified U-Net convolutional neural network and active contours, to segment the branches and bifurcations of retinal vessels with high precision.We thus propose a reproducible and automatic measurement technique to extract the diajavascript:nouvelleZone('contenuS-2');meters of the branches of the bifurcations and calculate the biomarkers for three populations: control subjects, diabetic subjects and Cadasil subjects. The experimental results show that the precision of our semi-automatic and fully automatic approaches lies within the range of intra- and inter-user variability, which allowed us to perform a robust statistical study on the extracted biomarkers in order to differentiate the control subjects and pathological subjects
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Liu, Siwei. „Apport d'un algorithme de segmentation ultra-rapide et non supervisé pour la conception de techniques de segmentation d'images bruitées“. Thesis, Aix-Marseille, 2014. http://www.theses.fr/2014AIXM4371.
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La segmentation d'image constitue une étape importante dans le traitement d'image et de nombreuses questions restent ouvertes. Il a été montré récemment, dans le cas d'une segmentation à deux régions homogènes, que l'utilisation de contours actifs polygonaux fondés sur la minimisation d'un critère issu de la théorie de l'information permet d'aboutir à un algorithme ultra-rapide qui ne nécessite ni paramètre à régler dans le critère d'optimisation, ni connaissance a priori sur les fluctuations des niveaux de gris. Cette technique de segmentation rapide et non supervisée devient alors un outil élémentaire de traitement.L'objectif de cette thèse est de montrer les apports de cette brique élémentaire pour la conception de nouvelles techniques de segmentation plus complexes, permettant de dépasser un certain nombre de limites et en particulier :- d'être robuste à la présence dans les images de fortes inhomogénéités ;- de segmenter des objets non connexes par contour actif polygonal sans complexifier les stratégies d'optimisation ;- de segmenter des images multi-régions tout en estimant de façon non supervisée le nombre de régions homogènes présentes dans l'image.Nous avons pu aboutir à des techniques de segmentation non supervisées fondées sur l'optimisation de critères sans paramètre à régler et ne nécessitant aucune information sur le type de bruit présent dans l'image. De plus, nous avons montré qu'il était possible de concevoir des algorithmes basés sur l'utilisation de cette brique élémentaire, permettant d'aboutir à des techniques de segmentation rapides et dont la complexité de réalisation est faible dès lors que l'on possède une telle brique élémentaireImage segmentation is an important step in many image processing systems and many problems remain unsolved. It has recently been shown that when the image is composed of two homogeneous regions, polygonal active contour techniques based on the minimization of a criterion derived from information theory allow achieving an ultra-fast algorithm which requires neither parameter to tune in the optimized criterion, nor a priori knowledge on the gray level fluctuations. This algorithm can then be used as a fast and unsupervised processing module. The objective of this thesis is therefore to show how this ultra-fast and unsupervised algorithm can be used as a module in the conception of more complex segmentation techniques, allowing to overcome several limits and particularly:- to be robust to the presence of strong inhomogeneity in the image which is often inherent in the acquisition process, such as non-uniform illumination, attenuation, etc.;- to be able to segment disconnected objects by polygonal active contour without complicating the optimization strategy;- to segment multi-region images while estimating in an unsupervised way the number of homogeneous regions in the image.For each of these three problems, unsupervised segmentation techniques based on the optimization of Minimum Description Length criteria have been obtained, which do not require the tuning of parameter by user or a priori information on the kind of noise in the image. Moreover, it has been shown that fast segmentation techniques can be achieved using this segmentation module, while keeping reduced implementation complexity
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Peng, Ting. „Nouveaux modèles de contours actifs d'ordre supérieur, formes «a priori» et analyse multi-échelle : leurs application à l'extraction de réseaux routiers à partir des images satellitaires à très haute résolution“. Phd thesis, Université de Nice Sophia-Antipolis, 2008. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00349768.
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L'objectif de cette thèse est de développer et de valider des approches robustes d'extraction semi-automatique de réseaux routiers en zone urbaine dense à partir d'images satellitaires optiques à très haute résolution (THR). Nos modèles sont fondés sur une modélisation par champs de phase des contours actifs d'ordre supérieur (CAOS). Le probléme est difficile pour deux raisons principales : les images THR sont intrinsèquement complexes, et certaines zones des réseaux peuvent prendre une topologie arbitraire. Pour remédier à la complexité de l'information contenue dans les images THR, nous proposons une modélisation statistique multi-résolution des données ainsi qu'un modèle multi-résolution contraint a priori. Ces derniers permettent l'intégration des résultats de segmentation de résolution brute et de résolution fine. De plus, dans le cadre particulier de la mise à jour de réseaux routiers, nous présentons un modèle de forme a priori spécifique, dérivé d'une ancienne carte numérique issue d'un SIG. Ce terme spécifique a priori équilibre l'effet de la connaissance a priori générique apportée par le modèle de CAOS, qui décrit la forme géométrique générale des réseaux routiers. Cependant, le modèle classique de CAOS souffre d'une limitation importante : la largeur des branches du réseau est contrainte à d'être similaire au maximum du rayon de courbure des branches du réseau, fournissant ainsi un modèle non satisfaisant dans le cas de réseaux aux branches droites et étroites ou aux branches fortement incurvées et larges. Nous résolvons ce problème en proposant deux nouveaux modèles : l'un contenant un terme additionnel, nonlocal, non-linéaire de CAOS, et l'autre contenant un terme additionnel, nonlocal, linéaire de CAOS. Ces deux termes permettent le contrôle séparé de la largeur et de la courbure des branches, et fournissent une meilleure prolongation pour une même largeur. Le terme linéaire a plusieurs avantages : d'une part il se calcule plus efficacement, d'autre part il peut modéliser plusieurs largeurs de branche simultanément. Afin de remédier à la difficulté du choix des paramètres de ces modèles, nous analysons les conditions de stabilité pour une longue barre d'une largeur donnée décrite par ces énergies, et montrons ainsi comment choisir rigoureusement les paramètres des fonctions d'énergie. Des expériences sur des images satellitaires THR et la comparaison avec d'autres modèles démontrent la supériorité de nos modèles.
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Berger, Marie-Odile. „Les contours actifs : modélisation, comportement et convergence“. Vandoeuvre-les-Nancy, INPL, 1991. http://docnum.univ-lorraine.fr/public/INPL_T_1991_BERGER_M_O.pdf.
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Les modèles actifs de contour, encore appelés SNAKE et introduits initialement par Kass, Witkin et Terzopoulos, proposent un cadre unifié, basé sur l'utilisation d'énergies potentielles, permettent de résoudre globalement de nombreux problèmes de vision. Cependant des problèmes de choix de coefficients du modèle de potentiel, une grande dépendance de l'initialisation et des instabilités numériques entravent encore le bon fonctionnement de cette méthode. Apres une étude de ces problèmes, nous proposons une méthode, dite de croissance du SNAKE, fonctionnant par allongements successifs du SNAKE et dont les principaux avantages concernent l'amélioration de la convergence du processus et une plus grande indépendance des conditions d'initialisation. Nous avons ensuite développé un modèle étendu de SNAKE rendant possible des rétractions ou des expansions. Nous envisageons une méthode dynamique d'utilisation de telles déformations pour permettre une détection de meilleure qualité
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Jodouin, Sylvie. „Les contours actifs pour l'actualisation des données topographiques“. Mémoire, Université de Sherbrooke, 2002. http://savoirs.usherbrooke.ca/handle/11143/4551.
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Dans ce mémoire, nous proposons l'automatisation d'une portion du travail d'actualisation de données topographiques. Les modèles déformables, couramment appelés snakes , s'avèrent une solution bien adaptée à cette problématique. Un premier modèle de snake destiné à la correction d'éléments linéaires telles les routes est utilisé avec l'image radar. Nous introduisons dans ce travail une mesure automatique pour l'établissement de certains paramètres du snake . Ces derniers sont délicats à fixer et contribuent grandement à la variation de la forme du contour final. Un deuxième modèle de snake défini pour les éléments de surface tels les lacs et les forêts est employé avec l'image multi-spectrale. Nous tirons profit de la théorie de l'information pour automatiser la définition des paramètres de mixture associée aux différents types de régions d'intérêt. L'utilisation de cette information en combinaison avec les propriétés différentielles du contour nous permettent de proposer une nouvelle formulation de la déformation du contour. Ce snake définit des régions pouvant contenir plusieurs textures compte tenu de la nature de la zone d'intérêt. De plus, la déformation obéit localement à la dilatation ou à la contraction selon l'information de la scène observée sur l'image. Dans l'objectif de réduire les effets de mauvaises définitions sur l'image dans lesquelles le contour actif évolue et de permettre une flexibilité quant au niveau de détail des éléments actualisés, les deux modèles de snake que nous proposons sont formulés à l'aide des éléments finis. Enfin, les résultats expérimentaux effectués montrent la validité de l'approche proposée.
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Jodouin, Sylvie. „Les contours actifs pour l'actualisation des données topographiques“. Sherbrooke : Université de Sherbrooke, 2002.
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Precioso, Frédéric. „Contours actifs paramétriques pour la segmentation d'images et vidéos“. Nice, 2004. http://www.theses.fr/2004NICE4078.
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Cette thèse s’inscrit dans le cadre des modèles de contours actifs. Il s’agit de méthodes dynamiques appliquées à la segmentation d’image, en image fixe et vidéo. L’image est représentée par des descripteurs régions et/ou contours. La segmentation est traitée comme un problème de minimisation d’une fonctionnelle. La recherche du minimum se fait via la propagation d’un contour actif di basé régions. L’efficacité de ces méthodes réside surtout dans leur robustesse et leur rapidité. L’objectif de cette thèse est triple : le développement (i) d’une représentation paramétrique de courbes respectant certaines contraintes de régularités, (ii) les conditions nécessaires à une évolution stable de ces courbes et (iii) la réduction des coûts de calcul afin de proposer une méthode adaptée aux applications nécessitant une réponse en temps réel. Nous nous intéressons principalement aux contraintes de rigidité autorisant une plus grande robustesse vis-à-vis du bruit. Concernant l’évolution des contours actifs, nous étudions les problèmes d’application de la force de propagation, de la gestion de la topologie et des conditions de convergence. Nous avons fait le choix des courbes splines cubiques. Cette famille de courbes offre d’intéressantes propriétés de régularité, autorise le calcul exact des grandeurs différentielles qui interviennent dans la fonctionnelle et réduit considérablement le volume de données à traiter. En outre, nous avons étendu le modèle classique des splines d’interpolation à un modèle de splines d’approximation, dites smoothin splines. Ce dernier met en balance la contrainte de régularité et l’erreur d’interpolation sur les points d’échantillonnage du contour. Cette flexibilité permet ainsi de privilégier la précision ou la robustesse. L’implémentation de ces modèles de splines a prouvé son efficacité dans diverses applications de segmentationActive contour modelling represents the main framework of this thesis. Active contours are dynamic methods applied to segmentation of till images and video. The goal is to extract regions corresponding to semantic objects. Image and video segmentation can be cast in a minimization framework by choosing a criterion which includes region and boundary functional. The minimization is achieved through the propagation of a region-based active contour. The efficiency of these methods lies in their robustness and their accuracy. The aim of this thesis is triple : to develop (i) a model of parametric curve providing a smooth active contour, to precise (ii) conditions of stable evolution for such curves, and to reduce (iii) the computation cost of our algorithm in order to provide an efficient solution for real time applications. We mainly consider constraints on contour regularity providing a better robustness regarding to noisy data. In the framework of active contour, we focus on stability of the propagation force, on handling topology changes and convergence conditions. We chose cubic splines curves. Such curves provide great properties of regularity allow an exact computation for analytic expressions involved in the functional and reduce highly the coputation cost. Furthermore, we extended the well-known model-based on interpolating splines to an approximating model based smoothing splines. This latter converts the interpolation error into increased smoothness, smaller energy of the second derivative. The flexibility of this new model provides a tunable balance between accuracy and robustness. The efficiency of implementating such parametric active contour spline-based models has been illustrated for several applications of segmentation process
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Delmas, Patrice. „Extraction des contours des lèvres d'un visage parlant par contours actifs-application a la parole multimodale“. Grenoble INPG, 2000. http://www.theses.fr/2000INPG0027.
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La conception d'un outil de communication audio-visuel performant passe par l'extraction prealable des caracteres pertinents de la parole visuelle et principalement des contours labiaux. Dans le cadre d'un projet multimedia visant a la conception d'un systeme de services de communication et de telecommunication multimodale, cette these s'est attachee a produire un systeme d'extraction de contours des levres non maquilles, automatique, robuste et rapide a partir d'images a niveaux de gris a des fins de transmission via codage mpeg-4. Les aspects theoriques des contours actifs sont developpes apres une etude bibliographique des differents systemes de lip-tracking existants et des methodes de suivi de contours labiaux actuellement utilises. Une methode d'inversion litterale, originale, de la matrice de rigidite du snake est presentee. Plusieurs solutions sont apportees aux trois problemes majeurs des contours actifs : l'initialisation, le reglage des coefficients, la convergence. Enfin l'extraction des contours labiaux dans differentes sequences a positionnement et eclairage variable sont montres afin de prouver la robustesse de nos algorithmes.
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Allier, Bénédicte. „Contribution à la numérisation des collections : apports des contours actifs“. Lyon, INSA, 2003. http://theses.insa-lyon.fr/publication/2003ISAL0070/these.pdf.
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L'objectif de ce travail de thèse est la rétro-conversion (ou dématérialisation) de documents imprimés particuliers : les inventaires-sommaires des Archives Départementales de Savoie. Par dématérialisation, nous désignons le procédé qui permet de passer des documents papier à leur version numérisée exploitable, c'est-à-dire dans un format mettant en évidence les métadonnées qu'ils contiennent. Les méthodes pour y parvenir ont donné naissance, il y a une vingtaine d'années, en même temps qu'apparaissait le traitement des images, au domaine particulier de l'Analyse et Reconnaissance du Document (ARD) ; les deux disciplines suivent depuis des chemins parallèles. Une des originalités de cette thèse est de les faire cohabiter, en cherchant dans le traitement des images des solutions génériques à des problèmes types du document. C'est ce que nous avons fait en développant des outils d'analyse à différents niveaux : une méthode pour l'étiquetage fonctionnel des blocs de texte par une analyse globale de texture et une méthode pour la reconstruction de caractères dégradés qui permet de rester le plus fidèle possible aux caractères originaux. Cette thèse s'ouvre plus généralement sur la possibilité d'élaborer une imagerie spécifique adaptée aux problèmes types du documentThe aim of this work is the reverse-engineering (or dematerialization) of particular printed documents coming from the Archives of Savoy. This task consists in converting the original paper documents into a special format that takes into account the metadata included in the images. The methods developed since then in the 1980's gave birth to a particular field of research called Document Engineering. Image Processing appeared at the same time, but the both disciplines never met. One of the aims of this work is to make them coexist, seeking in image processing for generic clues to solve classical problems in Document Engineering. This is why we developed analyzing tools at various levels: by proposing a method for the functional labeling of text blacks (based on texture caracterisation) and by proposing a method for the reconstruction of degraded character shapes (that is as compliant to the original characters as possible). This work opens more generally to the develOQJ2ement of specific image processing tools 12articluarly addressed to document images
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Allier, Bénédicte Emptoz Hubert. „Contribution à la numérisation des collections apports des contours actifs /“. Villeurbanne : Doc'INSA, 2004. http://docinsa.insa-lyon.fr/these/pont.php?id=allier.
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Ahmed, Fareed. „Un nouvel a priori de formes pour les contours actifs“. Thesis, Tours, 2014. http://www.theses.fr/2014TOUR4008/document.
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Les contours actifs sont parmi les méthodes de segmentation d'images les plus utilisées et de nombreuses implémentations ont vu le jour durant ces 25 dernières années. Parmi elles, l'approche greedy est considérée comme l'une des plus rapides et des plus stables. Toutefois, quelle que soit l'implémentation choisie, les résultats de segmentation souffrent grandement en présence d'occlusions, de concavités ou de déformation anormales de la forme. Si l'on dispose d'informations a priori sur la forme recherchée, alors son incorporation à un modèle existant peut permettre d'améliorer très nettement les résultats de segmentation. Dans cette thèse, l'inclusion de ce type de contraintes de formes dans un modèle de contour actif explicite est proposée. Afin de garantir une invariance à la rotation, à la translation et au changement d'échelle, les descripteurs de Fourier sont utilisés. Contrairement à la plupart des méthodes existantes, qui comparent la forme de référence et le contour actif en cours d'évolution dans le domaine d'origine par le biais d'une transformation inverse, la méthode proposée ici réalise cette comparaison dans l'espace des descripteurs. Cela assure à notre approche un faible temps de calcul et lui permet d'être indépendante du nombre de points de contrôle choisis pour le contour actif. En revanche, cela induit un biais dans la phase des coefficients de Fourier, handicapant l'invariance à la rotation. Ce problème est résolu par un algorithme original. Les expérimentations indiquent clairement que l'utilisation de ce type de contrainte de forme améliore significativement les résultats de segmentation du modèle de contour actif utiliséActive contours are widely used for image segmentation. There are many implementations of active contours. The greedy algorithm is being regarded as one of the fastest and stable implementations. No matter which implementation is being employed, the segmentation results suffer greatly in the presence of occlusion, context noise, concavities or abnormal deformation of shape. If some prior knowledge about the shape of the object is available, then its addition to an existing model can greatly improve the segmentation results. In this thesis inclusion of such shape constraints for explicit active contours is being implemented. These shape priors are introduced through the use of robust Fourier based descriptors which makes them invariant to the translation, scaling and rotation factors and enables the deformable model to converge towards the prior shape even in the presence of occlusion and contextual noise. Unlike most existing methods which compare the reference shape and evolving contour in the spatial domain by applying the inverse transforms, our proposed method realizes such comparisons entirely in the descriptor space. This not only decreases the computational time but also allows our method to be independent of the number of control points chosen for the description of the active contour. This formulation however, may introduce certain anomalies in the phase of the descriptors which affects the rotation invariance. This problem has been solved by an original algorithm. Experimental results clearly indicate that the inclusion of these shape priors significantly improved the segmentation results of the active contour model being used
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Bossart, Pierre-Louis. „Détection de contours réguliers dans des images bruitées et texturées : association des contours actifs et d'une approche multiéchelle“. Grenoble INPG, 1994. http://www.theses.fr/1994INPG0098.
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Cette thèse traite de la détection de contours dans des images fortement bruitées et texturées. Après avoir exposé les limitations des opérateurs locaux, nous suggérons de contraindre la détection grâce aux modèles de contours actifs, qui introduisent des informations a priori sur la géométrie et la régularité des objets cherchés. La mise en oeuvre des contours actifs est difficile en raison de nombreux problèmes pratiques. Nous proposons deux techniques rendant cette approche globale plus robuste et plus facile d'emploi. D'une part, nous facilitons le choix des paramètres en adaptant un algorithme de calibrage ayant une explication géométrique : les paramètres dépendent de la valeur de la courbure maximale. L'association des contours actifs et d'une représentation multiéchelle permet d'autre part de réduire la dépendance vis-à-vis de l'initialisation. Après une convergence robuste vers une solution grossière, la localisation des contours est améliorée en diminuant progressivement l'échelle d'analyse. Nous proposons alors plusieurs techniques efficaces de suivi des contours dans l'espace-échelle, s'appuyant sur une prédiction du déplacement des frontières sous l'effet du lissage gaussien. Les résultats expérimentaux montrent la validité de notre approche, et mettent en évidence l'apport d'une collaboration entre processus de segmentation, en particulier pour automatiser l'initialisation.
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Gastaud, Muriel. „Modèles de contours actifs pour la segmentation d'images et de vidéos“. Phd thesis, Université de Nice Sophia-Antipolis, 2005. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00089384.
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La segmentation en objets d'une image consiste à extraire de l'image des régions d'intérêt 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, suivant une équation aux dérivées partielles. L'équation d'évolution du contour actif est déduite de la dérivation du critère. 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 région. 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, la segmentation et le suivi de cible.
Le deuxième descripteur caractérise le mouvement de l'objet par un modèle de mouvement. Le critère associé définit conjointement une région et son mouvement sur plusieurs images consécutives. Nous avons appliqué ce critère à l'estimation et la segmentation conjointe du mouvement et au suivi d'objets en mouvement.
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Rousselle, Jean-Jacques. „Les contours actifs, une méthode de ségmentation : application à l'imagerie médicale“. Tours, 2003. http://www.theses.fr/2003TOUR4032.
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Les méthodes de segmentation d'images sont nombreuses ; toutes présentent des avantages mais ne donnent pas entière satisfaction. Toutes doivent être adaptées en fonction des appplications que l'on se propose de réaliser. Les contours actifs ou modèles déformables ont permis de s'affranchir du chaînage des points du contour mais nécessitent le réglage de nombreux paramètres. Les contours actifs que nous avons étudiés sont implémentés par un algorithme "greedy". D'abord, nous proposons une variante basée sur une minimisation par algorithme génétique. Puis nous présentons trois approches pour régler les paramètres qui contrôlent l'évolution du contour. Les plans d'expériences permettent, sur un jeu d'images, de choisir très rapidement un jeu de paramètres performants. Les algorithmes génétiques peuvent être utilisés pour optimiser les paramètres. Enfin, nous décrivons une approche originale où les paramètres sont locaux et tirés aléatoirement. Ces contours actifs autonomes permettent uné évolution des contours sans aucun réglage. Les applications développés trouvent leur intérêt dans le domaine médicalThe segmentation methods of images are numerous ; all have advantages but do not give full satisfaction. All must be adapted according to the application which has to be carried out. Active contours or deformable models made it possible to avoid to chain the contour points but require the adjustment of many parameters. Active contours that we have studied are implemented using a greedy algorithm. First, we propose an alternative based on a minimization by genetic algorithm. Then we propose three approaches to regulate the parameters which control the evolution of contour. Design of experiments makes it possible from a set of images to very quickly choose a set of powerful parameters. The genetic algorithms can be used to optimize the parameters. Finally we propose an original approach where the parameters are local and randomly defined. These autonomous snake allow an evolution of contours without any adjustment. The applications use various images, but in particular medical images
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Ruch, Olivier. „Reconnaissance des formes par Contour Actif Statistique - Application à l'imagerie optronique active“. Aix-Marseille 3, 2001. http://www.theses.fr/2001AIX30058.
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Les systèmes d'imagerie actifs permettent d'acquérir des images de jour comme de nuit, avec une résolution supérieure à celle des équipements infra-rouges. Cependant, l'inconvénient de ces systèmes par rapport aux capteurs optiques classiques est qu'ils délivrent des images fortement dégradées par le phénomène de speckle, qui en limite l'interpretation automatique. Nous proposons, au cours de cette thèse, d'étudier dans quelle mesure la technique du Contour Actif Statistique Polygonal (CASP) peut etre employée afin d'effectuer la reconnaissance des objets présents dans des images de speckle. La méthode de reconnaissance des formes employée correspond à l'algorithme du plus proche voisin; on selectionne ainsi la référence la plus proche de la silhouette obtenue avec le CASP, en évaluant une certaine mesure de comparaison entre contoursActive systems allow image acquisition both during day and night, with a highest resolution than the infra-red equipments do. Nevertheless, the main drawback of these systems compared to the classical optical sensors is that the obtained images are strongly corruptedby the speckle effect, and therefore their automatic interpretation is drastically limited. In this thesis, we propose to study in which way the Statistical Polygonal Snake (SPS) can be used in orderto perform the recognition of objects in speckled images. The recognition method which has been considered is the nearest neighbour algorithm; we select the reference which is the most similar to the silhouette obtained with the SPS by evaluating a given similarity function between contours
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Chesnaud, Christophe. „Techniques statistiques de segmentation par contour actif et mise en oeuvre rapide“. Aix-Marseille 3, 2000. http://www.theses.fr/2000AIX30005.
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Cette these est consacree au developpement et a l'etude d'une technique originale de segmentation d'un objet dans une image. L'apport de cette technique est d'obtenir une segmentation acceptable meme en l'absence de contour net entre l'objet et le fond de l'image analysee. Les applications considerees concernent essentiellement la poursuite d'objet dans des sequences d'images, ce qui entraine une contrainte importante sur les temps de calcul admissibles pour les algorithmes developpes. La technique proposee repose sur des modelisations probabilistes simples de l'image analysee qui permettent de prendre en compte des informations relatives aux statistiques des niveaux de gris de l'objet et du fond. La segmentation est alors posee comme un probleme d'estimation de la forme d'un objet dans une image. Un modele parametrique polygonal a ete choisi et l'estimation de sa forme est obtenue a l'aide des techniques statistiques de l'estimation en presence de champs stochastiques decorreles mais de parametres inconnus. Dans ce document apres avoir presente les principes de base de cette nouvelle technique, nous en illustrons les performances sur differents types d'images. Pour les images optroniques, nous montrons que si elle s'avere le plus souvent peu efficace quand on l'applique directement, elle devient beaucoup plus pertinente quand elle est associee a un pretraitement simple de l'image. Une partie importante de notre travail a consiste a optimiser le temps de calcul qui est a priori important pour les applications considerees. Les developpements algorithmiques qui nous ont permis d'obtenir une acceleration de l'ordre d'un facteur 400 sont egalement presentes car ils tirent pleinement parti des proprietes statistiques des modeles d'images et des algorithmes consideres. Nous concluons ce document en presentant des resultats en poursuite d'objets dans des resultats en poursuite d'objets dans des sequences d'images.
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Debreuve, Eric. „Segmentation par contours actifs en imagerie médicale dynamique : application en cardiologie nucléaire“. Phd thesis, Université de Nice Sophia-Antipolis, 2000. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00506987.
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En imagerie d'émission, la médecine nucléaire fournit une information fonctionnelle sur l'organe étudié. En imagerie de transmission, elle fournit une information anatomique, destinée par exemple à corriger certains facteurs de dégradation des images d'émission. Qu'il s'agisse d'une image d'émission ou de transmission, il est utile de savoir extraire de façon automatique ou semi-automatique les éléments pertinents : le ou les organes d'intérêt et le pourtour du patient lorsque le champ d'acquisition est large. Voilà le but des méthodes de segmentation. Nous avons développé deux méthodes de segmentation par contours actifs, le point crucial étant la définition de leur vitesse d'évolution. Elles ont été mises en œuvre par les ensembles de niveaux. En premier lieu, nous nous sommes intéressés à l'imagerie statique de transmission de la région thoracique. La vitesse d'évolution, définie heuristiquement, fait directement intervenir les projections acquises. La carte de transmission segmentée, obtenue ainsi sans reconstruction, doit servir à améliorer la correction de l'atténuation photonique subie par les images cardiaques d'émission. Puis nous avons étudié la segmentation des séquences cardiaques -- d'émission -- synchronisées par électrocardiogramme. La méthode de segmentation spatio-temporelle développée résulte de la minimisation d'un critère variationnel exploitant d'un bloc l'ensemble de la séquence. La segmentation obtenue doit servir au calcul de paramètres physiologiques. Nous l'avons illustré en calculant la fraction d'éjection. Pour terminer, nous avons exploité les propriétés des ensembles de niveaux afin de développer une méthode géométrique de recalage, non rigide et non paramétrique. Nous l'avons appliquée à la compensation cinétique des images des séquences cardiaques synchronisées. Les images recalées ont alors été ajoutées de sorte à produire une image dont le niveau de bruit est comparable à celui d'une image cardiaque statique sans toutefois souffrir de flou cinétique.
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Cohen, Laurent David. „Etude des modèles de contours actifs et d'autres techniques de traitement d'images“. Paris 11, 1990. http://www.theses.fr/1990PA112323.
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L'ensemble des résultats de cette thèse porte sur des problèmes de traitement d'images. Ils sont divisés en trois parties. Nous avons introduit un nouveau modèle de contours actifs, qui améliore de manière importante la détection de contours fermes. Nous présentons les caractéristiques de ce modèle avec de nombreuses illustrations expérimentales en imagerie médicale. On obtient des résultats plus stables et on ajoute une force de gonflage. La courbe se comporte comme un ballon qui est gonfle. La mise en correspondance d'images stéréo après segmentation hiérarchique. La reconstitution d'une scène 3D à partir d'une paire d'images stéréo nécessite l'extraction et la mise en correspondance d'entités dans les deux images. Nous avons développé une technique de mise en correspondance de régions où la segmentation et la mise en correspondance sont des processus interdépendants. Pour implémenter l'algorithme, nous avons élaboré une structure hiérarchique de segmentation à résolutions multiples. Une nouvelle approche de la quantification vectorielle appliquée à la compression d'images et à la détection de textures. Il s'agit d'une généralisation de la quantification vectorielle ou on cherche un ensemble de vecteurs appelés quanta. L'aspect nouveau de la méthode est de projeter une imagette sur l'espace engendre par le quantum au lieu de le remplacer simplement par le quantum le plus proche
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Debreuve, Éric. „Segmentation par contours actifs en imagerie médicale dynamique : application en cardiologie nucléaire“. Nice, 2000. https://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00506987.
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En imagerie d'émission, la médecine nucléaire fournit une information fonctionnelle sur l'organe étudié. En imagerie de transmission, elle fournit une information anatomique, destinée par exemple à corriger certains facteurs de dégradation des images d'émission. Qu'il s'agisse d'une image d'émission ou de transmission, il est utile de savoir extraire de façon automatique ou semi-automatique les éléments pertinents : le ou les organes d'intérêt et le pourtour du patient lorsque le champ d'acquisition est large. Voilà le but des méthodes de segmentation. Nous avons développé deux méthodes de segmentation par contours actifs, le point crucial étant la définition de leur vitesse d'évolution. Elles ont été mises en oeuvre par les ensembles de niveaux. En premier lieu, nous nous sommes intéressés à l'imagerie statique de transmission de la cage thoracique. La vitesse d'évolution, définie heuristiquement, fait directement intervenir les projections acquises. La carte de transmission segmentée, obtenue ainsi sans reconstruction, doit servir à améliorer la correction de l'atténuation photonique subie par les images cardiaques d'émission. Puis nous avons étudié la segmentation des séquences cardiaques -d'émission- synchronisées par électrocardiogramme. La méthode de segmentation spatio-temporelle développée résulte de la minimisation d'un critère variationnel exploitant d'un bloc l'ensemble de la séquence. La segmentation obtenue doit servir au calcul de paramètres physiologiques. Nous l'avons illustré en calculant la fraction d'éjection. Pour terminer, nous avons exploité les propriétés des ensembles de niveaux afin de développer une méthode géométrique de recalage, non rigide et non paramétrique. Nous l'avons appliquée à la compensation cinétique des images des séquences cardiaques synchronisées. (. . . )
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Djemal, Khalifa. „Segmentation par contour actif et suivi automatique d'un objet dans une séquence d'images“. Toulon, 2002. http://www.theses.fr/2002TOUL0017.
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Moreau-Gaudry, Alexandre. „Modélisation géométrique de bifurcations“. Phd thesis, Université Joseph Fourier (Grenoble), 2000. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00006751.
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Les objets bifurcation, du fait de leurs topologies non homotopiques aux classiques surfaces sphériques, cylindriques ou toriques, sont des entités difficilement paramétrables de façon naturelle. Relevant du domaine de la modélisation et de l'imagerie, ce travail de thèse présente, dans un premier temps, de possibles paramétrages planaires univoques de cette entité, dont un particulier, d'inspiration physique, a permis la génération d'une surface C1 de topologie compatible: bâtie comme une enveloppe de superquadriques reposant sur un squelette déformable, elle est entièrement définie par la donnée de 24 paramètres. Dans un second temps, motivé par l'amélioration de l'étude d'un marqueur indirect des maladies cardiovasculaires, première cause de mortalité dans les pays industrialisés, cette surface est déformée à partir de données échographiques 2.5D de la bifurcation de l'artère Carotide : pour obtenir ces données, un système d'acquisition, intégrant un localisateur optique à marqueurs actifs, a été développé et évalué. Enrichi successivement par des informations a priori complémentaires de différents types, ce modèle est alors mis en correspondance par deux méthodes distinctes ("extraction puis ajustement", "contours actifs") avec les données échographiques précédemment acquises. Les premiers résultats obtenus sont présentés dans ce travail.
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Jehan-Besson, Stéphanie. „Modèles de contours actifs basés régions pour la segmentation d'images et de vidéos“. Phd thesis, Université de Nice Sophia-Antipolis, 2003. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00089867.
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L'objectif de cette thèse est l'élaboration de modèles de contours actifs basés régions pour la segmentation d'images et de vidéos.Nous proposons de segmenter les régions ou objets en minimisant une fonctionnelle composée d'intégrales de régions et d'intégrales de contours. Dans ce cadre de travail, les fonctions caractérisant les régions ou les contours sont appelées "descripteurs''. La recherche du minimum se fait via la propagation d'un contour actif dit basé régions. L'équation d'évolution associée est calculée en utilisant les outils de dérivation de domaines. Par ailleurs, nous prenons en compte le cas des descripteurs dépendant de la région qui évoluent au cours de la propagation du contour. Nous montrons que cette dépendance induit des termes supplémentaires dans l'équation d'évolution.
Le cadre de travail développé est ensuite mis en oeuvre pour des applications variées de segmentation. Tout d'abord, des descripteurs statistiques basés sur le déterminant de la matrice de covariance sont étudiés pour la segmentation du visage. L'estimation des paramètres statistiques se fait conjointement à la segmentation. Nous proposons ensuite des descripteurs statistiques utilisant une distance à un histogramme de référence. Enfin, la détection des objets en mouvement dans les séquences à caméra fixe et mobile est opérée via l'utilisation hierarchique de descripteurs basés mouvement et de descripteurs spatiaux.
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Trébuchet, Guillaume. „Segmentation par contours actifs de séquences de vélocimétrie IRM : application aux artères carotides“. Angers, 2013. https://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00956813.
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La vélocimétrie par IRM est une modalité intéressante pour explorer des pathologies cardiovasculaires. La séquence d’IRM en contraste de phase a la particularité de fournir à la fois des informations anatomiques et des informations physiologiques, permettant ainsi de mesurer les propriétés géométriques des vaisseaux ainsi que leurs propriétés hémodynamiques. Le but de cette thèse est d’automatiser la segmentation des vaisseaux et les mesures de vélocimétrie, un traitement manuel étant inadapté à une exploitation de la vélocimétrie IRM à des fins diagnostiques en routine clinique. Les travaux menés ont conduit à proposer une méthode de segmentation basée sur les contours actifs guidés par une information région (approche « région »), contrairement aux approches classiques se focalisant uniquement sur les frontières inter-régions (approche « contour »). Cette approche « région » a été évaluée sur des données provenant d’un fantôme réalisé afin de disposer d’une référence objective. Une seconde évaluation a été réalisée sur une base de 28 carotides (14 patients) segmentées manuellement par un radiologue expert. Les résultats obtenus sur les données « fantôme » montrent que l’approche « contour » conduit à une erreur de mesure de l’aire de la lumière de la carotide segmentée et de la mesure du flux de respectivement 18. 4 % et 3. 6 %. Ces erreurs sont plus importantes que celles obtenues en utilisant l’approche proposée (respectivement 2. 3 % et 0. 7 %). Ce bénéfice apparaît encore bien supérieur sur la base de patients avec une sous-estimation des aires et débits sanguins de respectivement 40. 5 % et 26. 5 % pour l’approche « contour », contre 14,7 et 6. 4 % pour l’approche proposéeMRI Velocimetry is a useful modality to explore cardiovascular disease. The sequence of phase contrast MRI has the characteristic of providing both anatomical information and the physiological data, thus allow to measure geometric properties of vessels and blood flows. The purpose of this thesis is to automate the segmentation of vessels and velocimetry measurements, manual processing is inadequate to operate the MRI velocimetry for a diagnostic in clinical routine. The work led to propose a segmentation method based on active contours guided by an information region ("region-based" approach), unlike conventional approaches focusing only on cross-border regions ("edge-based" approach). This "region-based" approach was evaluated on data from a phantom made to provide an objective reference. A second evaluation was conducted on the basis of 28 carotid arteries (14 patients) manually segmented by an expert radiologist. The results of the "phantom" data show that the "edge-based" approach leads to an error in measuring the area of the lumen of the segmented carotid and extent linked flows, respectively 18. 4 % and 3. 6%. These errors are larger than those obtained using the proposed approach (respectively 2. 3 % and 0. 7 %). This benefit appears much higher on the database of patients with an underestimation of areas and blood flow, respectively 40. 5 % and 26. 5 % for the "edge-based" approach, against 14. 7 and 6. 4 % for the proposed approach
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Foulonneau, Alban. „Une contribution à l'introduction de contraintes géométriques dans les contours actifs orientés région“. Université Louis Pasteur (Strasbourg) (1971-2008), 2004. http://www.theses.fr/2004STR13140.
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Ait, Fares Wassima. „Détection et suivi d'objets par vision fondés sur segmentation par contour actif basé région“. Phd thesis, Université Paul Sabatier - Toulouse III, 2013. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00932263.
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La segmentation et le suivi d'objets sont des domaines de recherche compétitif dans la vision par ordinateur. Une de leurs applications importantes réside dans la robotique où la capacité à segmenter un objet d'intérêt du fond de l'image, d'une manière précise, est cruciale particulièrement dans des images acquises à bord durant le mouvement du robot. Segmenter un objet dans une image est une opération qui consiste à distinguer la région objet du celle du fond suivant un critère défini. Suivre un objet dans une séquence d'images est une opération qui consiste à localiser la région objet au fil du temps dans une vidéo. Plusieurs techniques peuvent être utilisées afin d'assurer ces opérations. Dans cette thèse, nous nous sommes intéressés à segmenter et suivre des objets en utilisant la méthode du contour actif en raison de sa robustesse et son efficacité à pouvoir segmenter et suivre des objets non rigides. Cette méthode consiste à faire évoluer une courbe à partir d'une position initiale, entourant l'objet à détecter, vers la position de convergence qui correspond aux bords de cet objet d'intérêt. Nous proposons d'abord un critère global qui dépend des régions de l'image ce qui peut imposer certaines contraintes sur les caractéristiques de ces régions comme une hypothèse d'homogénéité. Cette hypothèse ne peut pas être toujours vérifiée du fait de l'hétérogénéité souvent présente dans les images. Dans le but de prendre en compte l'hétérogénéité qui peut apparaître soit sur l'objet d'intérêt soit sur le fond dans des images bruitées et avec une initialisation inadéquate du contour actif, nous proposons une technique qui combine des statistiques locales et globales pour définir le critère de segmentation. En utilisant un rayon de taille fixe, un demi-‐disque est superposé sur chaque point du contour actif afin de définir les régions d'extraction locale. Lorsque l'hétérogénéité se présente à la fois sur l'objet d'intérêt et sur le fond de l'image, nous développons une technique basée sur un rayon flexible déterminant deux demi-‐disques avec deux rayons de valeurs différentes pour extraire l'information locale. Le choix de la valeur des deux rayons est déterminé en prenant en considération la taille de l'objet à segmenter ainsi que de la distance séparant l'objet d'intérêt de ses voisins. Enfin, pour suivre un objet mobile dans une séquence vidéo en utilisant la méthode des contours actifs, nous développons une approche hybride du suivi d'objet basée sur les caractéristiques de la région et sur le vecteur mouvement des points d'intérêt extraits dans la région objet. En utilisant notre approche, le contour actif initial à chaque image sera ajusté suffisamment d'une façon à ce qu'il soit le plus proche possible au bord réel de l'objet d'intérêt, ainsi l'évolution du contour actif basée sur les caractéristiques de la région ne sera pas piégée par de faux contours. Des résultats de simulations sur des images synthétiques et réelles valident l'efficacité des approches proposées.
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Germain, Olivier. „Segmentation d'images radar : caractérisation des détecteurs de bord et apport des contours actifs statistiques“. Aix-Marseille 3, 2001. http://www.theses.fr/2001AIX30003.
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Le Radar à Synthèse d'Ouverture (RSO) permet l'observation de la Terre à haute résolution, par tout temps, de jour comme de nuit. L'inconvénient d'un tel système par rapport aux capteurs optiques classiques est qu'il délivre des images fortement dégradées par le phénomène de speckie, qui en limite considérablement l'interprétation automatique. Cette thèse est consacrée à la segmentation des images RSO, étape fondamentale pour faciliter et améliorer l'analyse de l'image. Le travail s'articule autour de deux axes majeurs. Dans un premier temps, nous caractérisons la précision spatiale d'une famille de détecteurs de bord adaptés au speckie et communément employée en imagerie RSO. Nous montrons en particulier que ces détecteurs fournissent une localisation biaisée des bords dans certaines situations où la forme de la fenêtre d'analyse n'est pas adaptée au bord (bord incliné, bord sinueux, speckie corrélé). .Synthetic Aperture Radar (SAP) allows high resolution Earth observation in any weather condition, both day and night. The drawback of such a system compared to classical optical sensors that it provides images strongly corrupted by the speckle effect, whose automatic interpretation therefore drastically limited. This thesis is devoted to SAR image segmentation, which is a fund mental step to facilitate and improve the analysis of the image. Work is performed according two main lines. Firstly, we characterize the spatial accuracy of a speckle-dedicated family of edge detectors, that commonly used in SAR imagery. We show in particular that these detectors deliver a biased edje location in some situations where the analyzing window is not adapted to the edge (tilted edge, sinuous edge, correlated speckle). A simple phenomenological model is proposed to describe this property and give an approximative expression of the bias. Secondly, we use the technique of Statistical Active Contour (SAC) to improve the location of the contour of one object in a scene. Used in cooperation with the edge detector, the SAC offers notable refinement of the segmentation, by correcting the bias and reducing the variance on the contour location. .
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Jaegler, Arnaud. „Segmentation d'image échographique par minimisation de la complexité stochastique en vue du diagnostic sénologique“. Thesis, Aix-Marseille 3, 2011. http://www.theses.fr/2011AIX30002.
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L'objectif de cette thèse est de proposer et d'étudier une méthode de segmentation qui soit adaptée à l'imagerie échographique ultrasonore (US) et qui tienne compte de certaines contraintes rencontrées en milieu clinique. De ce fait, cette méthode se doit d'être robuste au bruit de speckle et à l'atténuation des ondes US dans le milieu, mais aussi rapide et ne nécessiter que peu, voire aucun paramètre à régler par l'opérateur. Dans ce cadre, les solutions fondées sur des contours actifs fondés sur la Minimisation de la Complexité Stochastique ont été étudiées. L'impact de différentes modélisations du speckle sur les résultats de ces techniques de segmentation a été caractérisé. Il a été montré qu'il est important de prendre en compte les variations de l'intensité moyenne du speckle induites par l'atténuation dans chaque région de l'image, à la fois pour la segmentation et pour l'analyse des propriétés du speckle. De plus, une stratégie hiérarchique de segmentation a été développée. Celle-ci permet notamment d'accroître la qualité des segmentations et de diminuer les temps de calcul.Les algorithmes de segmentation considérés étaient initialement conçus pour des formes polygonales peu adaptées à celles rencontrées dans le cadre d'applications médicales. Nous avons donc développé un nouveau modèle de contour fondé sur la théorie de l'information qui permet toujours une mise en oeuvre rapide des algorithmes et ne dépend d'aucun paramètre à régler par l'utilisateur. Testé sur des images synthétiques et réelles de fantômes échographiques, ce nouveau modèle permet de mieux décrire les formes régulières et arrondies des objets rencontrés en imagerie échographiqueThe purpose of this PhD thesis is to propose and study a segmentation method adapted to echographic ultrasound imaging that could be clinically operational (i.e. fast and parameter-free) and robust to both the speckle noise and the attenuation of the ultrasonic signal in the medium. The solutions we studied rely on statistical active contour methods that are based on the Minimization of the Stochastic Complexity (MSC). The impact on the segmentation results of several speckle noise models that still lead to fast segmentation algorithms has been characterized. A key feature of these models, that appears to be crucial for both the segmentation and the speckle characterization, is the ability to take into account the spatial variation of the average intensity induced by the attenuation of the signal in the medium. In addition, we proposed a hierarchical optimization strategy that improves segmentation results and decreases the computation time.Finally, a novel contour model that is adapted to smooth boundaries that are met in medical imaging is also proposed for the considered MSC segmentation algorithms. The construction of this contour model relies on Information Theory concepts. It still allows one to get low computation times and does not contain any tuning parameter. Evaluations performed on synthetic images and real echographic phantom images indicate that this contour model provides better segmentation results for smooth inclusions that usually compose the echographic images
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Hafri, Mohamed. „Segmentation de l'os cortical pour la prédiction des fractures ostéoporotiques. Application à l'imagerie in vivo (HRpQCT)“. Thesis, Orléans, 2017. http://www.theses.fr/2017ORLE2052/document.
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Cette thèse concerne la segmentation d’images HRpQCT et l’évaluation d’indices morphologiques de l’os cortical pour le diagnostic de l’ostéoporose et la prédiction des fractures osseuses. Dans un premier temps,deux méthodes sont proposées pour la segmentation de l’os cortical. La première utilise une nouvelle approche des contours actifs basée sur la logique floue suivie d’une nouvelle technique de remplissage développée pour imiter le comportement des opérateurs pour séparer l’os cortical de l’os trabéculaire. La deuxième approche est une technique 3D à double contours actifs combinant à la fois les informations locales le long et entre les deux contours. Les deux approches de segmentation sont comparées à celles de l’état de l’art afin de valider leurs performances. Dans un second temps, différents indices extraits de l’os cortical sont utilisés pour déterminer leur potentiel de prédiction des fractures ostéoporotiques. Les résultats obtenus montent que l’analyse globale de l’os cortical masque des variations potentiellement importantes.Par conséquent, une décomposition régionale de l’enveloppe corticale est proposée afin d’améliorer la prédiction du risque fracturaireThis thesis concerns the segmentation of HRpQCT images and the evaluation of the cortical bone parameters for the osteoporosis characterization and the fracture prediction. Firstly, two approaches were proposed to segment the cortical bone. The first uses a new fuzzy energy active contours approach followed by a new filling technique designed to mimic the behaviour of clinicians while extracting the cortical bone from the trabecularone. The second approach is a local based 3D dual active contours approach proposed to separate between three regions constituting the image. To move, this approach combines the local information along each point in the two contours conjointly with the information between them. The segmentation results of these approaches were confronted to the state of the art methods to validate their performance. Secondly,different parameters were extracted from the segmented cortical bone to monitor the association of these parameters with the osteoporotic fracture prediction. Global analysis of the cortical bone obscures potentially important regional variations. Therefore, regional cortical decomposition was proposed to illustrate that cortical sub-regions could improve the evaluation of fracture risk than the global analysis of the cortical bone
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Xu, Yanli. „Une mesure de non-stationnarité générale : Application en traitement d'images et du signaux biomédicaux“. Thesis, Lyon, INSA, 2013. http://www.theses.fr/2013ISAL0090/document.
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La variation des intensités est souvent exploitée comme une propriété importante du signal ou de l’image par les algorithmes de traitement. La grandeur permettant de représenter et de quantifier cette variation d’intensité est appelée une « mesure de changement », qui est couramment employée dans les méthodes de détection de ruptures d’un signal, dans la détection des contours d’une image, dans les modèles de segmentation basés sur les contours, et dans des méthodes de lissage d’images avec préservation de discontinuités. Dans le traitement des images et signaux biomédicaux, les mesures de changement existantes fournissent des résultats peu précis lorsque le signal ou l’image présentent un fort niveau de bruit ou un fort caractère aléatoire, ce qui conduit à des artefacts indésirables dans le résultat des méthodes basées sur la mesure de changement. D’autre part, de nouvelles techniques d'imagerie médicale produisent de nouveaux types de données dites à valeurs multiples, qui nécessitent le développement de mesures de changement adaptées. Mesurer le changement dans des données de tenseur pose alors de nouveaux problèmes. Dans ce contexte, une mesure de changement, appelée « mesure de non-stationnarité (NSM) », est améliorée et étendue pour permettre de mesurer la non-stationnarité de signaux multidimensionnels quelconques (scalaire, vectoriel, tensoriel) par rapport à un paramètre statistique, et en fait ainsi une mesure générique et robuste. Une méthode de détection de changements basée sur la NSM et une méthode de détection de contours basée sur la NSM sont respectivement proposées et appliquées aux signaux ECG et EEG, ainsi qu’a des images cardiaques pondérées en diffusion (DW). Les résultats expérimentaux montrent que les méthodes de détection basées sur la NSM permettent de fournir la position précise des points de changement et des contours des structures tout en réduisant efficacement les fausses détections. Un modèle de contour actif géométrique basé sur la NSM (NSM-GAC) est proposé et appliqué pour segmenter des images échographiques de la carotide. Les résultats de segmentation montrent que le modèle NSM-GAC permet d’obtenir de meilleurs résultats comparativement aux outils existants avec moins d'itérations et de temps de calcul, et de réduire les faux contours et les ponts. Enfin, et plus important encore, une nouvelle approche de lissage préservant les caractéristiques locales, appelée filtrage adaptatif de non-stationnarité (NAF), est proposée et appliquée pour améliorer les images DW cardiaques. Les résultats expérimentaux montrent que la méthode proposée peut atteindre un meilleur compromis entre le lissage des régions homogènes et la préservation des caractéristiques désirées telles que les bords ou frontières, ce qui conduit à des champs de tenseurs plus homogènes et par conséquent à des fibres cardiaques reconstruites plus cohérentesThe intensity variation is often used in signal or image processing algorithms after being quantified by a measurement method. The method for measuring and quantifying the intensity variation is called a « change measure », which is commonly used in methods for signal change detection, image edge detection, edge-based segmentation models, feature-preserving smoothing, etc. In these methods, the « change measure » plays such an important role that their performances are greatly affected by the result of the measurement of changes. The existing « change measures » may provide inaccurate information on changes, while processing biomedical images or signals, due to the high noise level or the strong randomness of the signals. This leads to various undesirable phenomena in the results of such methods. On the other hand, new medical imaging techniques bring out new data types and require new change measures. How to robustly measure changes in theos tensor-valued data becomes a new problem in image and signal processing. In this context, a « change measure », called the Non-Stationarity Measure (NSM), is improved and extended to become a general and robust « change measure » able to quantify changes existing in multidimensional data of different types, regarding different statistical parameters. A NSM-based change detection method and a NSM-based edge detection method are proposed and respectively applied to detect changes in ECG and EEG signals, and to detect edges in the cardiac diffusion weighted (DW) images. Experimental results show that the NSM-based detection methods can provide more accurate positions of change points and edges and can effectively reduce false detections. A NSM-based geometric active contour (NSM-GAC) model is proposed and applied to segment the ultrasound images of the carotid. Experimental results show that the NSM-GAC model provides better segmentation results with less iterations that comparative methods and can reduce false contours and leakages. Last and more important, a new feature-preserving smoothing approach called « Nonstationarity adaptive filtering (NAF) » is proposed and applied to enhance human cardiac DW images. Experimental results show that the proposed method achieves a better compromise between the smoothness of the homogeneous regions and the preservation of desirable features such as boundaries, thus leading to homogeneously consistent tensor fields and consequently a more reconstruction of the coherent fibers
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Tauber, Clovis. „Filtrage anisotrope robuste et segmentation par B-spline snake : application aux images échographiques“. Phd thesis, Toulouse, INPT, 2005. http://oatao.univ-toulouse.fr/7357/1/tauber1.pdf.
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Le contexte de ce travail est le traitement d'images échographiques. Plus précisément, on s'est intéressé au filtrage et à la segmentation automatique d'images dégradées par du speckle. La première partie concerne les travaux effectués sur le filtrage du speckle. Ils ont abouti à la conception d'une méthode de diffusion anisotrope robuste, nommée -diffusion. Elle se fonde sur un coefficient de diffusion original qui exploite lui-mˆeme la statistique du coefficient de variation et une adaptation de la fonction de Tukey. Un estimateur robuste du paramètre d'échelle de ce filtre est présenté. L'évolution de la diffusion est modélisée par une équation aux dérivées partielles s'appliquant sur l'enveloppe du signal brut, non compressée logarithmiquement. Cette approche permet de réduire le bruit des images échographiques, tout en préservant les structures importantes pour leur interprétation. Dans la deuxieme partie, nous présentons un contour actif paramétrique de type B-spline snake. L'étude de la continuité géométrique des B-splines nous permet de justifier le choix de l'énergie interne. Nous proposons deux nouvelles énergies externes qui exploitent notamment un champ de flux de vecteurs gradients, nommé s-GVF, calculé sur une carte de coefficients de variation locaux. Une fonction d'inhibition contrôle l'influence respective de ces deux énergies externe lors de l'évolution du snake. Enfin, nous proposons une nouvelle méthode d'initialisation automatique pour contour actif paramétrique. Une application au cas du filtrage des images echographiques et de la segmentation des cavités cardiaques est présentée. Les résultats démontrent une robustesse et une précision accrue par les modèles proposés par rapport aux techniques classiques de filtrage et segmentation par contours actifs.
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Meziou, Leïla. „Segmentation par contours actifs basés alpha-divergences : application à la segmentation d'images médicales et biomédicales“. Phd thesis, Université de Cergy Pontoise, 2013. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00920443.
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La segmentation de régions d'intérêt dans le cadre de l'analyse d'images médicales et biomédicales reste encore à ce jour un challenge en raison notamment de la variété des modalités d'acquisition et des caractéristiques associées (bruit par exemple).Dans ce contexte particulier, cet exposé présente une méthode de segmentation de type contour actif dont l 'énergie associée à l'obtention de l'équation d'évolution s'appuie sur une mesure de similarité entre les densités de probabilités (en niveau de gris) des régions intérieure et extérieure au contour au cours du processus itératif de segmentation. En particulier, nous nous intéressons à la famille particulière des alpha-divergences. L'intérêt principal de cette méthode réside (i) dans la flexibilité des alpha-divergences dont la métrique intrinsèque peut être paramétrisée via la valeur du paramètre alpha et donc adaptée aux distributions statistiques des régions de l'image à segmenter ; et (ii) dans la capacité unificatrice de cette mesure statistique vis-à-vis des distances classiquement utilisées dans ce contexte (Kullback- Leibler, Hellinger...). Nous abordons l'étude de cette mesure statistique tout d'abord d'un point de vue supervisé pour lequel le processus itératif de segmentation se déduit de la minimisation de l'alpha-divergence (au sens variationnel) entre la densité de probabilité courante et une référence définie a priori. Puis nous nous intéressons au point de vue non supervisé qui permet de s'affranchir de l'étape de définition des références par le biais d'une maximisation de distance entre les densités de probabilités intérieure et extérieure au contour. Par ailleurs, nous proposons une démarche d'optimisation de l'évolution du paramètre alpha conjointe au processus de minimisation ou de maximisation de la divergence permettant d'adapter itérativement la divergence à la statistique des données considérées. Au niveau expérimental, nous proposons une étude comparée des différentes approches de segmentation : en premier lieu, sur des images synthétiques bruitées et texturées, puis, sur des images naturelles. Enfin, nous focalisons notre étude sur différentes applications issues des domaines biomédicaux (microscopie confocale cellulaire) et médicaux (radiographie X, IRM) dans le contexte de l'aide au diagnotic. Dans chacun des cas, une discussion sur l'apport des alpha-divergences est proposée.
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Cladel, Nicolas. „Optimisation multicritères de contours actifs par algorithmes génétiques : application à la segmentation de la bouche“. Rennes 1, 2005. http://www.theses.fr/2005REN1S078.
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Notre objectif est la segmentation d'objets faiblement convexes en environnement bruité. Nous avons proposé pour cela deux algorithmes implémentant l'optimisation multicritères selon Pareto de contours actifs génétiques. La première méthode, les Multiobjective Genetic Snakes (MGS), utilise l'algorithme génétique multiobjectifs NSGA2 pour déformer des double snakes. La seconde (MGHS) associe un micro AG à une méthode de recherche locale basée sur des contours actifs, l'Opérateur de Contours Actifs Variationnels (OCAV). Un ensemble assurant la convergence des contours actifs génétiques multicritères a été défini. Nous avons appliqué nos algorithmes à l'extraction des contours. Une implémentation vidéo de nos travaux dans le cadre d'un processus de lecture labiale a également été réalisée.
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Meziou, Leïla Ikram. „Segmentation par contours actifs basés alpha-divergences : application à la segmentation d’images médicales et biomédicales“. Thesis, Cergy-Pontoise, 2013. http://www.theses.fr/2013CERG0635/document.
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La segmentation de régions d'intérêt dans le cadre de l'analyse d'images médicales et biomédicales reste encore à ce jour un challenge en raison notamment de la variété des modalités d'acquisition et des caractéristiques associées (bruit par exemple).Dans ce contexte particulier, cet exposé présente une méthode de segmentation de type contour actif dont l ‘énergie associée à l'obtention de l'équation d'évolution s'appuie sur une mesure de similarité entre les densités de probabilités (en niveau de gris) des régions intérieure et extérieure au contour au cours du processus itératif de segmentation. En particulier, nous nous intéressons à la famille particulière des alpha-divergences. L'intérêt principal de cette méthode réside (i) dans la flexibilité des alpha-divergences dont la métrique intrinsèque peut être paramétrisée via la valeur du paramètre alpha et donc adaptée aux distributions statistiques des régions de l'image à segmenter ; et (ii) dans la capacité unificatrice de cette mesure statistique vis-à-vis des distances classiquement utilisées dans ce contexte (Kullback- Leibler, Hellinger...). Nous abordons l'étude de cette mesure statistique tout d'abord d'un point de vue supervisé pour lequel le processus itératif de segmentation se déduit de la minimisation de l'alpha-divergence (au sens variationnel) entre la densité de probabilité courante et une référence définie a priori. Puis nous nous intéressons au point de vue non supervisé qui permet de s'affranchir de l'étape de définition des références par le biais d'une maximisation de distance entre les densités de probabilités intérieure et extérieure au contour. Par ailleurs, nous proposons une démarche d'optimisation de l'évolution du paramètre alpha conjointe au processus de minimisation ou de maximisation de la divergence permettant d'adapter itérativement la divergence à la statistique des données considérées. Au niveau expérimental, nous proposons une étude comparée des différentes approches de segmentation : en premier lieu, sur des images synthétiques bruitées et texturées, puis, sur des images naturelles. Enfin, nous focalisons notre étude sur différentes applications issues des domaines biomédicaux (microscopie confocale cellulaire) et médicaux (radiographie X, IRM) dans le contexte de l'aide au diagnotic. Dans chacun des cas, une discussion sur l'apport des alpha-divergences est proposéeIn the particular field of Computer-Aided-Diagnosis, the segmentation of particular regions of interest corresponding usually to organs is still a challenging issue mainly because of the various existing for which the charateristics of acquisition are very different (corrupting noise for instance). In this context, this PhD work introduces an original histogram-based active contour segmentation using alpha-divergence family as similarity measure. The method keypoint are twofold: (i) the flexibility of alpha-divergences whose metric could be parametrized using alpha value can be adaptedto the statistical distribution of the different regions of the image and (ii) the ability of alpha-divergence ability to enbed standard distances like the Kullback-Leibler's divergence or the Hellinger's one makes these divergences an interesting unifying tool.In this document, first, we propose a supervised version of proposed approach:. In this particular case, the iterative process of segmentation comes from alpha-divergenceminimization between the current probability density function and a reference one which can be manually defined for instance. In a second part, we focus on the non-supervised version of the method inorder to be able.In that particular case, the alpha-divergence maximization between probabilitydensity functions of inner and outer regions defined by the active contour is maximized. In addition, we propose an optimization scheme of the alpha parameter jointly with the optimization of the divergence in order to adapt iteratively the divergence to the inner statistics of processed data. Furthermore, a comparative study is proposed between the different segmentation schemes : first, on synthetic images then, on natural images. Finally, we focus on different kinds of biomedical images (cellular confocal microscopy) and medical ones (X-ray) for computer-aided diagnosis
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Guillot, Laurence. „Segmentation par contours actifs et flux de vecteurs gradients : application à des images de tuffeau“. Orléans, 2008. http://www.theses.fr/2008ORLE2013.
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Le processus de segmentation par contours actifs est une étape de traitement qui délimite les différentes régions d'une image à l'aide de leur frontière. Les inconvénients de cette méthode ont motivé la recherche d'un nouveau champ de force externe non dérivé d'un potentiel : le flux de vecteurs gradients (GVF) défini par C. Xu et J. L. Prince comme la solution d'un problème de minimisation. Nous étudions ici les propriétés mathématiques d'existence et de régularité du flux de vecteurs gradients. Ensuite le GVF combiné avec le modèle des contours actifs géodésiques par N. Paragios et al. Conduit à une équation de Hamilton-Jacobi dont nous montrons l'existence et l'unicité d'une solution de viscosité. Nous implémentons ce modèle en utilisant dans un premier temps un schéma explicite puis un schéma de type AOS (« Additive Operator Splitting ») et l'appliquons à des images de tuffeau obtenues par microtomographie aux rayons X, afin d'identifier les différents composants de la pierre.
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Herbulot, Ariane. „Mesures statistiques non-paramétriques pour la segmentation d'images et de vidéos et minimisation par contours actifs“. Phd thesis, Université de Nice Sophia-Antipolis, 2007. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00507087.
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La segmentation d'images et de séquences vidéo consiste à séparer les objets d'intérêt du reste de l'image. L'utilisation de contours actifs en utilisant une approche variationnelle repose sur la définition d'un critère de segmentation. Ce critère est ensuite dérivé à l'aide des gradients de forme, afin de parvenir à l'équation d'évolution du contour actif. Bien souvent ce critère dépend des caractéristiques de l'image et fait une hypothèse implicite sur les distributions de ces caractéristiques. Par exemple, considérer une fonction de la moyenne de l'intensité d'une région revient à faire une hypothèse gaussienne sur la distribution de cette intensité. Dans cette thèse, nous proposons de nous affranchir de ces hypothèses qui ne sont pas toujours respectées et de considérer les distributions les plus "réelles" possible en utilisant une estimation non-paramétrique de ces distributions. Nous présentons des critères issus de la théorie de l'information, comme l'entropie, afin de segmenter des zones de faible variabilité dans les images. Afin de prendre en compte plusieurs canaux comme les canaux couleur, l'entropie jointe et l'information mutuelle sont aussi utilisées. Lorsqu'une information a priori est connue, la divergence de Kullback-Leibler permet d'introduire une notion de distance à une segmentation de référence en cherchant à minimiser une "distance" entre distributions. Enfin, l'entropie jointe est utilisée afin de segmenter des objets en mouvement dans des séquences vidéo, que cela soit en ayant au préalable calculé un flot optique, ou en estimant de façon conjointe le mouvement avec la segmentation.
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Allili, Mohand Saïd. „Segmentation d'images et suivi d'objets en vidéos approches par estimation, sélection de caractéristiques et contours actifs“. Thèse, Université de Sherbrooke, 2008. http://savoirs.usherbrooke.ca/handle/11143/5118.
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Cette thèse aborde deux problèmes parmi les plus importants et les plus complexes dans la vision artificielle, qui sont la segmentation d'images et le suivi d'objets dans les vidéos. Nous proposons plusieurs approches, traitant de ces deux problèmes, qui sont basées sur la modélisation variationnelle (contours actifs) et statistique. Ces approches ont pour but de surmonter différentes limites théoriques et pratiques (algorithmiques) de ces deux problèmes. En premier lieu, nous abordons le problème d'automatisation de la segmentation par contours actifs"ensembles de niveaux", et sa généralisation pour le cas de plusieurs régions. Pour cela, un modèle permettant d'estimer l'information de régions de manière automatique, et adaptative au contenu de l'image, est proposé. Ce modèle n'utilise aucune information a priori sur les régions, et traite également les images de couleur et de texture, avec un nombre arbitraire de régions. Nous introduisons ensuite une approche statistique pour estimer et intégrer la pertinence des caractéristiques et la sémantique dans la segmentation d'objets d'intérêt. En deuxième lieu, nous abordons le problème du suivi d'objets dans les vidéos en utilisant les contours actifs. Nous proposons pour cela deux modèles différents. Le premier suppose que les propriétés photométriques des objets suivis sont invariantes dans le temps, mais le modèle est capable de suivre des objets en présence de bruit, et au milieu de fonds de vidéos non-statiques et encombrés. Ceci est réalisé grâce à l'intégration de l'information de régions, de frontières et de formes des objets suivis. Le deuxième modèle permet de prendre en charge les variations photométriques des objets suivis, en utilisant un modèle statistique adaptatif à l'apparence de ces derniers. Finalement, nous proposons un nouveau modèle statistique, basé sur la Gaussienne généralisée, pour une représentation efficace de données bruitées et de grandes dimensions en segmentation. Ce modèle est utilisé pour assurer la robustesse de la segmentation des images de couleur contenant du bruit, ainsi que des objets en mouvement dans les vidéos (acquises par des caméras statiques) contenant de l'ombrage et/ou des changements soudains d'illumination.
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Selsis, Muriel. „Application des modèles de contours actifs au suivi et à la localisation 3D d'objets en mouvement“. Lille 1, 1996. http://www.theses.fr/1996LIL10021.
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Ce travail concerne l'adaptation des modèles de contours actifs au suivi et à la localisation 3d d'objets en mouvement dans des séquences d'images stéréoscopiques. Les contours actifs ont été introduits récemment en traitement d'images pour la segmentation d'images statiques. Ce sont des courbes dont l'évolution est régie par la minimisation de l'énergie qui leur est associée. Cette énergie doit être définie en fonction du problème à traiter. La contribution principale de ce travail est la définition d'une énergie permettant le suivi d'objets en mouvement, ainsi que l'introduction d'une procédure d'initialisation rendant ce suivi automatique. Une méthodologie du choix des différents paramètres régissant l'évolution des contours actifs est également proposée. D'autre part, les contours actifs constituent un modelé pertinent des objets caractérisant bien leur forme et leur surface. En les utilisant comme primitives pour l'appariement stéréoscopique, la complexité algorithmique de ce type de procédure est grandement diminuée, de même que le temps de calcul. Les modèles de contours actifs permettent donc de simplifier considérablement les procédures d'appariement, aussi bien temporelles que spatiales. Nous montrons les résultats obtenus sur des séquences stéréoscopiques d'images de synthèse et d'images réelles de trafic urbain.
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Martin, Pascal. „Application du principe de minimisation de la complexité stochastique à la segmentation d'images bruitées par contour actif“. Aix-Marseille 3, 2006. http://www.theses.fr/2006AIX30010.
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La segmentation d'image consiste à diviser une image en différentes régions d'intérêts possédant certaines propriétés d'homogénéité. Elle intervient dans de multiples domaines d'applications et les images à traiter peuvent alors être perturbées par des bruits de natures différentes. La majorité des techniques de segmentation développée nécessite le réglage d'au moins un paramètre dans le critère à optimiser. Au cours de cette thèse, nous présentons des algorithmes de segmentation en deux régions qui reposent sur la minimisation de la complexité stochastique de l'image. Nous proposons notamment une modélisation statistique non paramétrique originale des fluctuations des niveaux de gris de l'image. Nous obtenons ainsi, la première technique de segmentation adaptée au bruit présent dans l'image sans connaissance \emph{a priori} sur les lois de probabilité qui le décrivent et qui repose sur l'optimisation d'un critère sans paramètre à ajusterImage segmentation consists in divise an image into differents regions of interest. It occurs in many application areas and the processed images can thus be corrupted with noise of various physical origin. Most of the developped segmentation techniques are based on the optimization of a criterion that has at least one parameter to be tune by the user. In this work, we present segmentation algorithms in two regions based on the minimization of the stochastic complexity of the image. In particular, we propose an original nonparametric statistical modelization of the fluctuations of the gray levels. We thus obtain the first segmentation technique adapted to the noise present in the segmented image without \emph{a priori} knowledge of the probability laws which describe it and which is based on the optimization of a criterion without parameter to be tuned by the user
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Rochery, Marie. „Contours actifs d'ordre supérieur et leur application à la détection de linéiques dans les images de télédétection“. Nice, 2005. http://www.theses.fr/2005NICE4036.
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Cette thèse aborde le problème de l'introduction d'une connaissance a priori sur la géométrie de l'objet à détecter dans le cadre général de la reconnaissance de formes dans une image. L'application choisie pour illustrer ce problème est la détection de réseaux de linéiques dans des images satellitaires et aériennes. Nous nous plaçons dans le cadre des contours actifs, qui ont été largement utilisés en traitement d'image pour l'extraction d'objets, et nous introduisons une nouvelle classe de contours actifs d'ordre supérieur. Cette classe permet la création de nouveaux modèles rendant possible l'incorporation d'informations géométriques fortes définissant plutôt qu'une forme spécifique, une famille générale de formes. Nous étudions, dans un premier temps, un cas particulier d'énergie quadratique qui favorise des structures à plusieurs bras de largeur à peu près constante et connectés entre eux. Cette énergie démontre les perspectives de modélisation qu'offre la nouvelles classe de contours actifs introduite. L'énergie étudiée ainsi que des termes linéaires de longueur et d'aire sont utilisés comme termes d'a priori pour les modèles d'extraction de linéiques que nous proposons. Plusieurs termes d'attache aux données sont proposés dont un terme quadratique permettant de lier la géométrie du contour et les propriétés de l'image. Un modèle d'extraction permettant de gérer les occultations est également présenté. Pour permettre la minimisation de l'énergie, nous développons un cadre méthodologique utilisant les courbes de niveau. Les forces non locales sont calculées sur le contour extrait avant d'être étendues sur tout le domaine considéré. Finalement, afin de résoudre certaines difficultés rencontrées avec les contours actifs standards ainsi que les nouveaux modèles, nous proposons d'utiliser des modèles de champs de phase pour modéliser les régions. Cette méthodologie offre une alternative avantageuse aux techniques classiques et nous définissons des modèles d'extraction de linéiques similaires aux contours actifs d'ordre supérieur dans ce cadre. La pertinence de tous les modèles proposés est illustrée sur des images satellitaires et aériennes réellesThis thesis addresses the question of how to introduce prior knowledge about the shape of an object to be detected in the general framework of object recognition from images. We illustrate this idea with the problem of line network extraction from satellite and aerial images. We use the framework of active contours, which has been extensively used in image processing for object extraction. We introduce a whole new class of active contours, named "higher-order active contours". This class allows us to define new models that incorporate sophisticated prior geometric knowledge describing, rather than a specific shape, a general family of shapes. We first study a particular case of a geometric quadratic energy that favours network structures composed of arms of roughly constant width joined at junctions. This energy demonstrates the modelling possibilities offered by the new class of active contours. The geometric quadratic energy is added to the linear terms length and area, and is used as a geometric prior for the line network extraction models we propose. Several image terms are defined, one of them being a quadratic term linking the geometry of contour points and the data. A model for extraction in presence of occlusions is also presented. In order to minimize these energies, we develop an algorithm based on the level set methodology. The non-local forces of the gradient descent equation are computed on the extracted contour, before being extended to the whole domain. Finally, in order to solve certain difficulties with both standard active contours and the new models, we propose to use phase field models to model regions
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Amer, Fawzy. „Les algorithmes d'extraction de contours ligne par ligne“. Compiègne, 1986. http://www.theses.fr/1986COMPI235.
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Rochery, Marie. „Contours actifs d´ordre supérieur et leur application à la détection de linéiques dans des images de télédétection“. Phd thesis, Université de Nice Sophia-Antipolis, 2005. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00010631.
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Cette thèse aborde le problème de l´introduction d´une connaissance a priori sur la géométrie de l´objet à détecter dans le cadre général de la reconnaissance de formes dans une image. L´application choisie pour illustrer ce problème est la détection de réseaux de linéiques dans des images satellitaires et aériennes. Nous nous placons dans le cadre des contours actifs et nous introduisons une nouvelle classe de contours actifs d´ordre supérieur. Cette classe permet la création de nouveaux modèles rendant possible l´incorporation d´informations géométriques fortes définissant plutôt qu´une forme spécifique, une famille générale de formes. Nous étudions un cas particulier d´énergie quadratique qui favorise des structures à plusieurs bras de largeur à peu près constante et connectés entre eux. L´énergie étudiée ainsi que des termes linéaires de longueur et d´aire sont utilisés comme termes d´a priori pour les modèles d´extraction de linéiques que nous proposons. Plusieurs termes d´attache aux données sont proposés dont un terme quadratique permettant de lier la géométrie du contour et les propriétés de l´image. Un modèle d´extraction permettant de gérer les occultations est également présenté. Pour permettre la minimisation de l´énergie, nous développons un cadre méthodologique utilisant les courbes de niveau. Les forces non locales sont calculées sur le contour extrait avant d´être étendues sur tout le domaine considéré. Finalement, afin de résoudre certaines difficultés rencontrées avec les contours actifs standards ainsi que les nouveaux modèles, nous proposons d´utiliser des modèles de champs de phase pour modéliser les régions. Cette méthodologie offre une alternative avantageuse aux techniques classiques et nous définissons des modèles d´extraction de linéiques similaires aux contours actifs d´ordre supérieur dans ce cadre. La pertinence de tous les modèles proposés est illustrée sur des images satellitaires et aériennes réelles.
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Lecellier, François. „Les Contours actifs basés région avec à priori de bruit, de texture et de forme : Application à l'échocardiographie“. Phd thesis, Caen, 2009. http://www.theses.fr/2009CAEN2012.
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L'objectif de ce travail est la conception et l'implémentation d'une méthode de segmentation générique d'images médicales qui puisse s'adapter à l'évolution des modalités et des besoins exprimés par les médecins. Partant ainsi du constat que la segmentation d'images médicales nécessite l'introduction de connaissances, nous avons opté pour une méthode pouvant combiner avantageusement les informations de bruit, de texture et de forme : les contours actifs basés région. Cette méthode consiste à déformer une courbe vers l'objet à segmenter. Ces déformations sont déduites de la dérivation d'une fonctionnelle à optimiser. Notre contribution principale se situe au niveau de l'obtention de critères généraux permettant l'ajout d'informations a priori. Concernant le modèle de bruit, le critère consiste à considérer une fonction générale d'une loi paramétrique appartenant à la famille exponentielle. Nous avons mis en évidence que l'estimation des paramètres de la loi intervient de façon primordiale dans le calcul de l'équation d'évolution du contour. Pour le modèle de texture, l'absence d'une représentation discriminant de manière générale les textures, nous a conduit à utiliser une approche non paramétrique reposant sur les représentations parcimonieuses. Enfin l'a priori de forme utilise un critère basé sur les moments de Legendre. Les différents a priori sont ensuite reliés par le biais d'un algorithme de minimisation alternée ce qui permet de pondérer efficacement les termes d'attache aux données photométriques et l'a priori géométrique. Les trois approches ont été testées et validées séparément puis de manière combinée sur des images synthétiques, réelles et d'échocardiographieThe objective of this work is the design and the implementation of a generic method for medical images segmentation which can adapt to the constant evolution of acquisition techniques and medical experts requirements. Segmentation of medical images requires prior knowledges, on the contaminating noise, on texture or/and shape of the objects to be segmented. Towards this end, we adopt a method able to combine elegantly all these prior information, namely: region based active contours. This method consists in deforming an initial contour toward the boundaries of the desired object. The deformation of the curve is deduced from the shape derivative of a functional to optimized. Our main contribution lies in the achievement of general criteria that allow the addition of prior information. Regarding the noise model, the criterion consists in the optimization of a general function of a pdf belonging to the parametric exponential family. We shed the light on the influence of the estimation method in the evolution speed. For the texture model, the lack of general representation capable of discriminating all kinds of texture led us to adopt a non parametric approach based on sparse representations. Finally, the shape prior uses a criterion based on Legendre moments. The different priors are then merged into a single functional which is then minimized using an alternating relaxation scheme. The three approaches have been tested and validated separately and together on both synthetic, real images. And echocardiographic data
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Olivier, Julien. „Méthodes d'accélération et approches supervisées pour les contours actifs : applications à la segmentation d'images 2D, 3D et texturées“. Thesis, Tours, 2009. http://www.theses.fr/2009TOUR4029/document.
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Dans cette thèse, plusieurs approches permettant d’améliorer les contours actifs sont présentées. Trois méthodes d’accélération ont été développées pour les modèle paramétriques se déformant par évolution gloutonne et appliquées à la segmentation 2D et 3D. Leur principe est d’autoriser une gestion dynamique de la grille de voisinage de chaque point de contrôle du contour actif. Deux modèles supervisés implémentés à l’aide des ensembles de niveaux sont également détaillés. Ceux-ci se basent sur les caractéristiques de textures d’Haralick et utilisent une image d’apprentissage possédant une segmentation experte. Le premier modèle est un contour actif basé région inspiré du modèle de Chan et Vese. Le principe de la programmation linéaire est alors utilisé pour déterminer le poids optimal à affecter à chaque coefficient d’Haralick. Le deuxième modèle introduit un classificateur binaire, appris grâce à la segmentation experte, directement dans l’équation d’évolution du contour actif. Les deux modèles sont appliqués à la segmentation d’images texturées 2D et 3DIn this work, several approaches developed to improve active contours are presented. Three acceleration methods have been developed for parametric models evolving with the greedy algorithm, and applied to 2D and 3D segmentation. Their principle is to dynamically manage the neighbourhood grid of each control point of the active contour. Two supervised level set models are also detailed. Both are based on Haralick texture features and use a learning image with an expert segmentation. The first model is a region-based active contour, inspired by the model developed by Chan and Vese. Linear programming principle is used to determine the optimal weight of each Haralick coefficient. The second model introduces a binary classifier in the motion equation of the active contour, the classifier being learned using the Haralick coefficients, extracted from the learning image. Both models are applied to 2D and 3D textured image segmentation
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Dorval, Thierry. „Approches saillantes et psycho-visuelles pour l'indexation d'images couleurs“. Paris 6, 2004. http://www.theses.fr/2004PA066096.
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Pham, Minh Hoan. „Méthodes de détection des régions cancéreuses dans des images obtenues par tomographie calculée“. Thesis, Toulouse 3, 2015. http://www.theses.fr/2015TOU30388.
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La Tomographie Calculée (CT) est une technique non-invasive permettant de fournir des images de toutes les parties du corps humain sans superposition des structures adjacentes. Cette technique se base sur l'absorption de rayon X et permet la reconstruction d'images du corps humain. Les mesures avec CT à rayons X sont soumises à de nombreuses imperfections ou d'artefacts d'images qui comportent : bruit quantique, diffusion des rayons X par le patient, et des effets non linéaires de volume. Le traitement d'image est un outil indispensable pour améliorer le contraste et extraire d'une manière automatique les régions d'intérêts. L'analyse des données d'images CT est une aide à la décision pour l'apparition d'un cancer en phase naissante. La segmentation automatique de la tomographie calculée (CT) est une étape importante pour la chirurgie assistée qui requière à la fois une grande précision et une interaction minimale de l'utilisateur. Les tentatives d'utilisations de la segmentation, comprenant le seuillage (global et optimal), le filtrage, la segmentation par région de type watershead, et l'approche basée sur les contours actifs, ne sont pas pleinement satisfaisantes. Dans cette thèse, nous nous intéressons aux techniques d'extraction automatique des régions représentant les zones cancéreuses dans des images obtenues par la CT. Un nouvel algorithme basé sur la programmation dynamique, est proposé pour l'ajustement automatique des paramètres des contours actifs. Dans notre nouvelle approche, nous utilisons l'entropie pour l'estimation des paramètres alpha et beta de l'énergie interne. Pour obtenir des images pour l'identification des régions malignes, qui soient de meilleure qualité en terme de contraste, nous avons utilisé la fusion d'images à partir de la Transformée en ondelettes. Toutes ces méthodes ont été implémentées sous forme de plugins dans le logiciel GIMPComputed Tomography (CT) is a non-invasive technique which provides images of the human body without superposing adjacent structures. This technique is based on the absorption of X-rays by the human body. Analysis from X-ray absorption is subject to a variety of imperfections and image artifacts including quantum noise, X-rays scattered by the patient (absorptive environment), beam hardening, and nonlinear volume effects. Image processing is a crucial tool for contrast enhancement and region analysis. Analysis of CT images is a decision-making tool for cancer formation at an incipient phase. Segmentation of computed tomography (CT) images is an important step in image-guided surgery that requires both high accuracy and minimal user interaction. Previous attempts include thresholding (global and optimal), region growing (region competition, watershed segmentation), edge tracing, and parametric active contour (AC) approaches for segmentation, are not fully satisfying. In this dissertation we have been interested in the CT image processing methods to detect and analyze cancerous regions in phase II and III. A new algorithm, which hinges on dynamic programming, has been proposed for automatically extracting region of interest using adapted active contours. In our new approach, Entropy is used to estimate the parameters alpha and beta of the active contour internal energy. In order to enhance the image quality in terms of contrast and to understand more the regions of interest, image fusion is used. Image fusion is a process of combining multiple images into a single image containing more relevant information. We use Wavelet Transform and a specific Fusion Rule to identify and select relevant information of the process. All these methods have been implemented as plugins in GIMP software