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Segmentation d'images à très haute résolution spatiale basée sur l'analyse multifractaleVoorons, Matthieu. January 1900 (has links)
Thèses (Ph.D.)--Université de Sherbrooke (Canada), 2007. / Titre de l'écran-titre (visionné le 23 juin 2008). In ProQuest dissertations and theses. Publié aussi en version papier.
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Analyse d'images 3D par méthodes variationnelles et ondelettes : application à l'imagerie médicale / 3D image analysis with variational methods and wavelets : applications to medical image processingTran, Minh-Phuong 28 September 2012 (has links)
L’imagerie médicale joue un rôle de plus en plus important avec le développement de nombreuses techniques d’acquisition. Il faut principalement pouvoir restaurer (débruiter) les images et en faire une segmentation. Ainsi toute l’information qualitative et quantitative sera disponible pour affiner les diagnostics. Dans cette thèse nous proposons une contribution à cette analyse dans un contexte 3D. Nous étudions deux grands types de méthodes : les méthodes variationnelles et les méthodes par ondelettes. Nous commençons par présenter les modèles variationnels du second ordre, qui s’avèrent plus performants que la classique méthode du premier ordre de Rudin-Osher-Fatemi. Nous l’utilisons pour débruiter et segmenter après avoir donné un bref état de l’art des procédés d’acquisition des images en médecine. Nous introduisons ensuite la transformée en ondelettes et présentons des algorithmes basés sur cette méthode. Les résultats numériques montrent que ces méthodes sont performantes et compétitives. Le coeur de notre travail est de développer des rerésentations 3D qui sont bien adaptées à des données médicales complexes comme des images IRM sous échantillonnées, peu contrastées (cervelets de souris) ou des images IRM d’angiographie (cerveaux de souris). Chaque technique a ses avantages et ses inconvénients. Aussi nous proposons un modèle variationnel mixte second ordre / seuillage par ondelettes. Ce modèle se comporte particulièrement bien : le bruit est correctement éliminé et les contours et textures préservés. Pour finir, nous adaptons plusieurs méthodes de fermeture de contours (hystérésis et distance de chanfrein) dans un contexte 3D. Le mémoire se termine par une synthèses des résultats et une présentation de futures directions de recherche. / Medical procedures have become a critical application area that makes substantial use of image processing. Medical image processing tasks mainly deal with image restoration, image segmentation that bring out medical image details, measure quantitatively medical conditions etc. The diagnosis of a health problem is now highly dependent on the quality and the credibility of the image analysis. The practical contributions of this thesis can be considered in many directions for medical domain. This manuscript addresses a 3D image analysis with variational methods and wavelet transform in the context of medical image processing. We first survey the second-order variational minimization model, which was proved that better than the classical Rudin-Osher-Fatemi model. This method is considered in problems associated to image denoising, image segmentation, that makes a short state of the art on medical imaging processing techniques. Then we introduce the concept of wavelet transform and present some algorithms that also used in this domain. Experimental results show that these tools are very useful and competitive. The core of this research is the development of new 3D representations, which are well adapted to representing complicated medical data, and filament structures in 3D volumes: the cerebellum and mice vessels network. Each of these two based methods has advantages and disadvantages, we then propose a new modified model that combines these schemes in the rest of the thesis. In this situation we propose a new modified model that combines these schemes. With the new decomposition model, in the reconstructed image, noise can be removed successfully and contours, textures are well preserved. This leads to further improvements in denoising performance. Finally, the further part of the thesis is devoted to the description of contribution to extend some classical contour closing methods, namely hysteresis thresholding and contour closing based on chamfer distance transform, in the 3D context. The thesis concludes with a review of our main results and with a discussion of a few of many open problems and promising directions for further research and application.
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Caractérisation par imagerie en temps réel de cultures cellulaires hépatiques en biopuces microfluidiques / Characterization of liver cell culture in micro-fluidic biochips by a real time imaging analysisNaudot, Marie 29 November 2013 (has links)
Le développement de méthodes alternatives à la culture in vivo pour l’évaluation de la toxicité des molécules chimiques s’est accéléré ces dernières années, l’objectif étant de limiter l’utilisation d’animaux. Préconisés par l’OCDE (Organisation de coopération et de développement économiques), ces modèles alternatifs visent à mimer les conditions physiologiques en employant des systèmes in vitro ou in silico. Parmi les différents systèmes développés, les biopuces microfluidiques ont prouvé leur contribution à l’amélioration des fonctions cellulaires, ce qui permet des études toxicologiques pertinentes. Les travaux de ce doctorat sont basés sur l’emploi de ces biopuces pour cultiver des hépatocytes (cellules du foie) et portent sur la mise au point d’une méthode d’analyse d’images issues de ces cultures sous microscope au cours du temps. L’acquisition d’images tout au long de l’expérience permet de suivre, après traitement, l’évolution et le comportement des cellules au contact de molécules chimiques et d’évaluer les réponses toxicologiques. Les premiers résultats de ces travaux ont permis l’amélioration du procédé de culture microfluidique adaptée au matériel d’acquisition d’images, la sélection de sondes fluorescentes, et le choix d’un algorithme de traitement des images sur CellProfiler. Cela nous a permis de quantifier et caractériser certaines fonctions biologiques au sein de la biopuce comme l’activité mitochondriale. Le potentiel de cet outil pour évaluer la toxicité de molécule a été testé grâce à l’emploi d’un toxique connu : la staurosporine. Les résultats obtenus ont révélé l’impact de la mise en culture en dynamique sur le comportement des hépatocytes, et la toxicité de la staurosporine visible en biopuce. / The development of alternative methods of in vivo cultures for the toxicological evaluation of chemical molecules has accelerated this last years, in order to limit the use of animals. Recommended by the OECD (Organisation for Economic Cooperation and Development), these alternative models are designed to mimic the physiological conditions using in vitro or in silico systems. Among the developed systems, microfluidic biochips have proven their contribution to the improvement of cellular functions, which allows relevant toxicological studies. This PhD thesis is based on the use of these biochips for hepatocytes culture and focus on the development of an analysis method for study these cultures under microscope over time using imaging. Image acquisition throughout the experiment enables to analyze, after image processing, the evolution and the behavior of cells in contact with chemical molecules and to evaluate toxicological responses. The first results of this work led to the optimization of the microfluidic cultures under the microscope used to get the image sequences, the selection of fluorescent probes and the development of an image processing system with CellProfiler. These works allowed the quantification and the characterization of some biological functions within the biochip such as the mitochondrial activity. Staurosporine, a well-known toxic, has been used to test the potential of this tool to evaluate the toxicity of molecules. The results showed the impact of dynamic culture on the hepatocytes behavior, and the staurosporine toxicity, in biochip cultures.
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Etudes expérimentales de l’influence des paramètres de conception des renforts NCF unidirectionnels sur leurs propriétés de transport et leurs performances mécaniques / Experimental investigation of the influence of the design parameters of unidirectional NCF fabrics on their processing and mechanical propertiesMartin, Boris 26 June 2015 (has links)
L'augmentation des dimensions des éoliennes est nécessaire pour réduire le coût du rendement énergétique des parcs éoliens. L'optimisation de ces structures est liée aux renforts fibreux qu'elles utilisent. La rigidité des pâles d'éoliennes provient des longerons en composites monolithiques mis en forme à partir de renforts NCF (« Non-Crimp Fabrics ») unidirectionnels et de résine thermodurcissable. Les renforts se présentent sous forme d'empilement de deux couches (0° et+/- 80°) cousues dans l'épaisseur par un fil polyester. La structure fibreuse, contrôlée par les paramètres de conception, influence les liens de causes à effets entre les paramètres de conception et les performances du renfort et du composite. Il est donc nécessaire d'optimiser les composites pour leur application. Trois paramètres de conception sont étudiés pour établir ces liens : la longueur de couture, le dessin de couture et la masse linéique de la trame. Ces liens sont dévoilés par la mise en relation de données morphologiques issues d'analyse d'images du renfort sec et du composite avec les propriétés macroscopiques déterminées par le biais de moyens expérimentaux. Ces derniers permettent notamment de déterminer le tenseur de perméabilité hydraulique des renforts ainsi que les propriétés élastiques des composites. Il apparait que chacun des paramètres étudiés influence l'hétérogénéité des composites. Cette caractéristique est favorable pour le procédé d'infusion mais affecte la tenue en fatigue des longerons. L'optimisation des renforts NCF pour leur application requiert donc d'établir un compromis. Une autre solution consisterait à permettre une évolution de la morphologie du composite lors de la mise en forme, pour passer d'un renfort sec hétérogène à un composite homogène en terme de fraction volumique de fibre. / The energetic pricing of windmills involves the production cost of wind turbines and theirlifespan. Increasing the performances of these structures comes with an increase of the bladesdimensions. The spar caps of the latters, providing the strength to the blades, are made ofunidirectional glass fiber reinforcement known as NCF (Non-Crimp Fabrics). They involve two layers ofspecific orientations (0° and +/- 80°) stitched together. The architecture formed by the reinforcement isdependent on the design parameters which control the performance, on the fabric during the infusionprocess, and on the composite in the final structure. Therefore, the optimization of the NCF for thewindmill application is controlled by the design parameters. Three parameters (the stitch length, thestitch pattern and the weft Tex) are studied in order to establish the links morphology / process andmorphology / mechanical performances. Experimental investigations are undertaken to determine boththe hydraulic permeability tensor of the fabrics and the elastic properties of their composite. Thesemacroscopic properties are related to the morphology determined using images analysis technics. It isdemonstrated that each of the design parameters impacts the heterogeneity of the composite. Highheterogeneity allows improving the performance during the infusion process while reducing themechanical one. The optimization of the NCF using the design parameters requires setting acompromise in the heterogeneity of the architecture formed by the reinforcement. Another solutionwould consist in allowing the morphology to evolve during the infusion process, to go from an openstructure that eases the flow to a homogeneous structure safer for the windmill application.
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Quantification par approche micromorphologique couplée à de l’analyse d’images de l’effet de la mise en culture et de l’apport de matières organiques sur l’intensité et la dynamique des processus de lessivage et de bioturbation à l’échelle pluri décennale / Quantification by a combination of a micromorphological approach with image analysis of lessivage and bioturbation rates in soils in response to land use and agricultural practices changes at a pluri-decennial time scaleSauzet, Ophélie 18 November 2016 (has links)
La capacité du sol à fournir de nombreux services écosystémiques dépend de propriétés qui évoluent en permanence sous l’effet de multiples processus. Or, malgré leur importance, les dynamiques des processus de lessivage et de bioturbation de la fraction < 2 μm sont peu connues. Nous nous sommes alors fixés pour objectifs de i) développer et valider une méthode de quantification par analyse d’images de l’intensité de ces deux processus, ii) quantifier l’effet d’un à deux siècles de mise en culture et d’une dizaine d’années d’apports répétés de fumier sur leur intensité, et iii) d’en déduire des informations sur leur dynamique. Notre procédure d’analyse d’images repose sur une approche colorimétrique et texturale permettant de prendre en compte les différents niveaux d’organisation des sols. Le volume de sol bioturbé depuis 10 000 à 15 000 ans, est compris entre 65% du volume total à 40 cm de profondeur et 20 à 30% du volume total à 150 cm de profondeur soit une masse de sol déplacée de l’ordre de 6 500 t.ha-1 ou 1 700 t.ha-1 de fraction fine. Le processus d’illuviation est, quant à lui, à l’origine d’un flux de fraction fine de 1 100 t.ha-1. Les processus étudiés se sont montrés sensibles et étonnement réactifs aux forçages anthropiques. Deux cents ans de mise en culture ont eu pour résultats : i) une évolution de la structuration des sols sur au moins un mètre de profondeur, ii) une modification de l’architecture du volume de sol remanié par les vers de terre, et iii) une intensification du processus de lessivage. Une dizaine d’années d’apports répétés de fumier ont à l’inverse été en mesure de tamponner la plupart de ces évolutions. Cette réactivité inattendue des sols représente une opportunité en ce qu’il est possible d’orienter ces évolutions en fonction d’un objectif d’atténuation des effets du changement climatique notamment. / The intensity at which soils provide ecosystem services are function of soil properties that permanently evolved according to numerous processes. Lessivage and bioturbation are of crucial importance as they imply the clay size fraction but are still poorly characterized. This study aims at i) developing a digital 2D image analysis method to quantify both processes intensity, ii) quantifying the effect of two centuries of continuous cultivation and of a decade of organic amendments spreading on their intensity, and iii) characterizing their dynamics. We succeeded in quantifying those processes by carefully considering different levels of soil organization while combining a colorimetric and a textural approach. The percentage volume of worm-worked soil since 10 000 to 15 000 years is 65% at 40 cm depth and between 20 and 30% at 150 cm depth that corresponds to a soil mass flow of 6 500 t.ha-1, i.e. 1 700 t.ha-1 of clay size fraction. Illuviation is responsible for a clay size fraction mass flow of 1 100 t.ha-1. On a time scale as short as two centuries, cultivation was found to induce i) a change of the soil poral network characteristics until 1 meter depth, ii) a modification of the structure of the worm-worked soil volume, and finally iii) an increase of the lessivage intensity. A decade of organic matter spreading tended to lower the intensity of lessivage. Finally, our study points out the fact that soils are highly reactive and that our method may be particularly helpful to predict soil evolution while facing climate change among others.
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Détermination de la composition de l'alimentation des circuits de broyage par analyse d'images multivariéTessier, Jayson 11 April 2018 (has links)
L'objectif du projet est d'estimer en temps réel la composition de l'alimentation des circuits de broyage. La connaissance de cette composition permettrait d'estimer la résistance au broyage de l'alimentation en se basant sur la résistance au broyage de chacun des minerais présents. La méthodologie proposée utilise la vision numérique. Les couleurs et les textures des surfaces des minerais sont analysés. Pour ce faire, les techniques d'analyse d'images multivarié et d'analyse de texture par ondelettes sont utilisées avec l'analyse discriminante par projection sur les structures latentes et la classification par machines à vecteurs supports. Ces techniques permettent une bonne estimation de la tendance de la composition de l'alimentation pour des minerais secs et humides. Il est alors possible de donner une estimation en temps réel de la fraction des minerais de faible dureté, de dureté moyenne et finalement, des minerais durs. Cette estimation peut être utilisée pour l'optimisation des performances des circuits de broyage. / The objective of this project is to provide on-line estimation of mill feed composition on conveyor belt. Knowing the proportion of the various ore types encountered in the mine, one can compute the hardness of the mixture based on individual rock type hardness measures. From digital images, colour and textural features are extracted from ore surfaces. These features are extracted using multivariate image analysis and wavelet texture analysis and composition is estimated by classification of these features using partial least squares discriminant analysis and support vector machines. The proposed methodology provides good estimation of the composition for dry and wet ores. On-line estimation of the composition of soft, medium or hard ores should help increase mill performances.
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Extraction de l'objet de référence par la transformation multiéchelle Beamlet : détection de pistes d'atterrissage dans une image aérienneSahli, Samir 12 April 2018 (has links)
Dans le cadre de cette maîtrise, le défi est de trier des images aériennes en fonction de la présence ou de l'absence de certaines cibles (avions). Pour cela, nous allons rechercher au préalable les images contenant des pistes d'aéroport comme objets d'intérêt, car les pistes d'aéroport sont des structures de grande résolution spatiale dans les images aériennes et, par conséquent, elles sont plus faciles à trouver. C'est ce qu'on appelle la méthode de reconnaissance guidée par contexte. Afin d'extraire l'objet d'intérêt, nous allons utiliser une transformation issue de la famille des ondelettes : la transformation en beamlets. C'est une transformation multiéchelle basée sur la détection de lignes à différentes échelles. Cet algorithme consiste à extraire des lignes dans une image tout en récupérant l'information sur leur longueur, leur position et leur orientation. Nous allons présenter une approche basée sur l'utilisation d'un graphe à beamlets qui permet de stocker et d'organiser les lignes extraites à chaque échelle. L'utilisation de la relation entre les échelles rend possible l'extraction de l'objet d'intérêt contenu dans l'image. Le principal avantage de cette méthode réside dans l'utilisation de l'approche multiéchelle pour extraire l'objet d'intérêt et cela, sans segmentation de l'image.
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Hierarchical scene categorization : exploiting fused local & global features and outdoor & indoor informationShahriari, Mana 27 January 2024 (has links)
Récemment, le problème de la compréhension de l’image a été l’objet de beaucoup d’attentions dans la littérature. La catégorisation de scène peut être vue comme un sous-ensemble de la compréhension d’image utilisée pour donner un contexte à la compréhension d’image ainsi qu’à la reconnaissance d’objet afin de faciliter ces tâches. Dans cette thèse, nous revisitons les idées classiques de la catégorisation des scènes à la lumière des approches modernes. Le modèle proposé s’inspire considérablement de la façon dont le système visuel humain comprend et perçoit son environnement. À cet égard, je soute qu’ajouter un niveau de classificateur extérieur – intérieur combiné à des caractéristiques globales et locales de scène permet d’atteindre une performance de pointe. Ainsi, un tel modèle requiert ces deux éléments afin de gérer une grande variété d’éclairage et points de vue ainsi que des objets occultés à l’intérieur des scènes. Le modèle que je propose est un cadre hiérarchique en deux étapes qui comprend un classificateur extérieur – intérieur à son stade initial et un modèle de scène contextuelle au stade final. Je monte ensuite que les fonctionnalités locales introduites, combinées aux caractéristiques globales, produisent des caractéristiques de scène plus stables. Par conséquent, les deux sont des ingrédients d’un modèle de scène. Les caractéristiques de texture des scène extérieures agissent comme caractéristique locale, tandis que leur apparence spatiale agit comme caractéristique globale. Dans les scènes d’intérieur, les caractéristiques locales capturent des informations détaillées sur les objets alors que les caractéristiques globales représentent l’arrière-plan et le contexte de la scène. Enfin, je confirme que le modèle présenté est capable de fournir des performances de pointe sur trois jeux de données de scène qui sont des standards de facto; 15 – Scene Category, 67 –Indoor Scenes, et SUN 397. / Recently the problem of image understanding has drawn lots of attention in the literature. Scene categorization can be seen as a subset of image understanding utilized to give context to image understanding also to object recognition in order to ease these tasks. In this thesis, I revisit the classical ideas, model driven approaches, in scene categorization in the light of modern approaches, data driven approaches. The proposed model is greatly inspired by human visual system in understanding and perceiving its environment. In this regard, I argue that adding a level of outdoor – indoor classifier combined with global and local scene features, would reach to the state-of-the-art performance. Thus, such a model requires both of these elements in order to handle wide variety of illumination and viewpoint as well as occluded objects within scenes. The proposed model is a two-stage hierarchical model which features an outdoor – indoor classifier at its initial stage and a contextual scene model at its final stage. I later show that the introduced local features combined with global features produce more stable scene features, hence both are essential components of a scene model. Texture-like characteristics of outdoor scenes act as local feature meanwhile their spatial appearance act as the global feature. In indoor scenes, local features capture detailed information on objects, while global features represent background and the context of the scene. Finally, I have confirmed that the presented model is capable of delivering state-of-the-art performance on 15 – Scene Category, 67 – Indoor Scenes, and SUN 397, three de-facto standard scene datasets
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Etude de la torréfaction : modélisation et détermination du degré de torréfaction du café en temps réelHernández Pérez, José Alfredo 15 July 2002 (has links) (PDF)
Afin de garantir et d'optimiser la qualité du café torréfié, il est important de contrôler un grand nombre de facteurs au cours du procédé. Aujourd'hui, des capteurs robustes et des algorithmes permettent d'analyser en temps réel des valeurs essentielles telles que la couleur, la surface, la température, la masse... Dans cette étude de torréfaction, une stratégie de contrôle est appliquée pour estimer la qualité du produit en considérant des capteurs-algorithmes. Pour la mise en place de cette stratégie, une outil expérimental, basé sur l'analyse d'images, l'acquisition de températures et de masse du produit en temps réel est développé. Les grains de café sont torréfiés par un courant d'air chaud. Une base de données expérimentales des grandeurs (température, masse, couleur et surface des grains de café) est réalisée permettant une meilleure compréhension des phénomènes pendant la torréfaction. Un modèle dynamique est obtenu pour prédire l'évolution de la température interne et la teneur en eau des grains de café au cours de la torréfaction en tenant compte de la mesure de la température de l'air d'entrée. Les cinétiques de niveau de gris et de surface des grains sont modélisées par des réseaux de neurones en utilisant comme entrée le temps et la température du grain. Des réseaux de neurones réccurents sont appliqués pour déterminer les cinétiques du niveau de gris au temps suivant (t+1), en considérant le niveau de gris des valeurs précédentes. Les modèles permettent de simuler la température, le niveau de gris et la surface des grains en temps réel. Le niveau de gris estimé par le modèle est le facteur clé pour arrêter le procédé, car le degré de torréfaction est atteint lorsque le niveau de gris est égal à la qualité optimale.
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Apprentisage profond pour la super-résolution et la segmentation d'images médicales / Deep learning for medical image super resolution and segmentationPham, Chi-Hieu 20 December 2018 (has links)
L'objectif de cette thèse est d'étudier le comportement de différentes représentations d'images, notamment apprentissage profond, dans le contexte d'application en imagerie médicale. Le but est de développer une méthode unifiée efficace pour les applications visées que sont la super résolution, la segmentation et la synthèse. La super-résolution est un procès d'estimation d'une image haute-résolution à partir d'une ou plusieurs images basses résolutions. Dans cette thèse, nous nous concentrons sur la super résolutionunique, c'est-à-dire que l'image haute résolution (HR) est estimée par une image basse-résolution (LR) correspondante. Augmenter la résolution de l'image grâce à la super-résolution est la clé d'une compréhension plus précise de l'anatomie. L'application de la super résolution permet d'obtenir des cartes de segmentation plus précises. Étant donné que deux bases de données qui contiennent les images différentes (par exemple, les images d'IRM et les images de CT), la synthèse est un procès d'estimation d'une image qui est approximative aux images dans la base de données de cible à partir d'une image de la base de données de source. Parfois, certains contrastes tissulaires ne peuvent pas être acquis pendant la séance d'imagerie en raison du temps et des coûts élevés ou de l'absence d'appareils. Une solution possible est à utiliser des méthodes de synthèse d'images médicales pour générer les images avec le contraste différent qui est manquée dans le domaine à cible à partir de l'image du domaine donnée. L'objectif des images synthétiques est d'améliorer d'autres étapes du traitement automatique des images médicales telles que la segmentation, la super-résolution ou l'enregistrement. Dans cette thèse, nous proposons les réseaux neurones pour la super résolutionet la synthèse d'image médicale. Les résultats démontrent le potentiel de la méthode que nous proposons en ce qui concerne les applications médicales pratiques. / In this thesis, our motivation is dedicated to studying the behaviors of different image representations and developing a method for super-resolution, cross-modal synthesis and segmentation of medical imaging. Super-Resolution aims to enhance the image resolution using single or multiple data acquisitions. In this work, we focus on single image super-resolution (SR) that estimates the high-resolution (HR) image from one corresponding low-resolution (LR) image. Increasing image resolution through SR is a key to more accurate understanding of the anatomy. The applications of super-resolution have been shown that applying super-resolution techniques leads to more accurate segmentation maps. Sometimes, certain tissue contrasts may not be acquired during the imaging session because of time-consuming, expensive costor lacking of devices. One possible solution is to use medical image cross-modal synthesis methods to generate the missing subject-specific scans in the desired target domain from the given source image domain. The objective of synthetic images is to improve other automatic medical image processing steps such as segmentation, super-resolution or registration. In this thesis, convolutional neural networks are applied to super-resolution and cross-modal synthesis in the context of supervised learning. In addition, an attempt to apply generative adversarial networks for unpaired cross-modal synthesis brain MRI is described. Results demonstrate the potential of deep learning methods with respect to practical medical applications.
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