Submitted by Pedro Henrique Pereira (pedro.pereirasp@gmail.com) on 2018-06-26T14:21:28Z No. of bitstreams: 1 DissertaçãoPedroHenriquePereira_VersãoFinal.pdf: 4177619 bytes, checksum: 063cd34385c56ed5081e839a845767b5 (MD5) / Approved for entry into archive by Cristina Alexandra de Godoy null (cristina@adm.feis.unesp.br) on 2018-06-26T17:55:12Z (GMT) No. of bitstreams: 1 pereira_ph_me_ilha.pdf: 4177619 bytes, checksum: 063cd34385c56ed5081e839a845767b5 (MD5) / Made available in DSpace on 2018-06-26T17:55:12Z (GMT). No. of bitstreams: 1 pereira_ph_me_ilha.pdf: 4177619 bytes, checksum: 063cd34385c56ed5081e839a845767b5 (MD5) Previous issue date: 2018-04-27 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES) / Neste trabalho propõe-se um método que envolve diferentes técnicas de processamento digital de imagem para a correção automática de cartão de respostas utilizados em avaliações de múltipla- escolha, vestibulares, concursos ou processos de seleção. O método tem como base um modelo de referência onde são identificados os seguintes elementos do cartão: campos de marcação das opções, número de opção de cada questão e uma imagem de marcação para identificar as extremidades da folha. No trabalho foi aplicada a técnica de Correlação Cruzada Normalizada para identificação da imagem na extremidade da folha. A Transformada de Hough foi utilizada para identificação das áreas onde se realiza a marcação das opções. Para identificar qual a questão que foi marcada utilizou-se a contagem de pixel. Foram realizados testes com 1.154 gabaritos contendo 40 questões, preenchidos no vestibular de uma faculdade particular. O tempo médio para correção de cada cartão foi de 1,39 segundos. A precisão do método foi avaliada utilizando-se 5% dos cartões digitalizados e processados. Basicamente, a avaliação foi realizada conferindo-se visualmente cada cartão e comparando os resultados com os gerados pela correção automática. O índice de acerto com as amostras utilizadas foi de 100%, o que comprova a eficiência do método proposto. / This work proposes a method that involves different techniques of digital image processing for automatic correction of card responses used in multiple-choice evaluations, “vestibular”, contests or selection processes. The method is based on a reference model where the following elements of the card are identified: marking fields of the options, the option number of each question and a marking image to identify the edges of the sheet. In this work, the Normalized Cross-Correlation technique was applied to identify the image at the leaf end. The Hough Transform was used to identify the areas where the options are marked. To identify which question was selected, the pixel count was used. We performed tests with 1.154 templates containing 40 questions that were completed in the entrance examination of a private college. The average time to correct each card was 1.39 seconds. Samples were collected on 5% of the scanned and processed cards by the method to verify their accuracy. The total sampled was visually checked with the results presented by the application of the method and it was verified the percentage of 100% of correct answers in the reading of the markings. / CAPES: 515/2017

Les travaux effectués dans le cadre de la présente thèse concernent l'analyse et les améliorations apportées à la transformée de Hough Standard (SHT), utilisée en traitement d'image comme simple outil de détection de segments de lignes droites. La transformée de Hough a reçu, depuis sa proposition en 1962, une attention particulière de la part de la communauté. La HT est considérée comme une méthode robuste, dont le principe repose sur la transformation le problème initial de détection de segments de lignes droites en un problème de section de sommets dans l'espace des paramètres, appelé aussi espace HT ou espace de Hough. Les points candidats dans l'espace image sont mis en correspondance points dans l'espace de Hough, en utilisant Le principe avancé par la transformée de Hough est qu'il existe un nombre infini de lignes qui passent par un point, dont la seule différence est l'orientation (l'angle). La transformée de Hough permet de déterminer lesquelles de ces lignes passent au plus près du domaine d'intérêt. Les cellules dans l'espace de Hough échantillonné obtiennent des votes des points candidats. Les maxima locaux, correspondant aux sommets sont construit lorsque les cellules considérées obtiennent plus de votes que les cellules voisines. Les sommets détectés alors dans l'espace des paramètres sont transformée dans l'espace image pour validation. Malheureusement, les opérations les opérations de transformation directe, de l'espace image vers l'espace des paramètres, et inverse engendrent des opérations d'approximation, ce qui est la source de plusieurs problèmes de la transformée de Hough, qui affectent les aspects de robustesse, précision et résolution. On se propose de résoudre ces problèmes dans le cadre des travaux engagés dans le cadre de la thèse. Les contributions, détaillées ci-dessous, ont pu être proposées. A) Pour adresser le problème de limitation en termes de résolution de la SHT, les points concernent la sélection d'une bonne résolution, l'extension de la résolution de la SHT et l'utilisation des techniques de super-résolution pour la HT ont été couverts et de nouvelles propositions ont été faites et qui sont d'une utilité certaine pour les applications de traitement d'image.- la relation entre la performance de la HT et la résolution est proposée, ce qui permet de garantir le bon choix.- Une technique de super-résolution ets proposée en s'appuyant sur le principe de la HT- Une auto-similarité dans les échantillons HT a été découverte et a été utilisée pour obtenir une résolution supérieure de la HT avec un grande fidélité. B) Pour adresser le problème de la précision de la SHT, les erreurs de la HT ont été analysées, lorsque l'on fait subir des transformations géométriques à l'image source. Les erreurs ainsi détectées ont été utilisées pour compenser le manque de précision de la SHT, aboutissant ainsi à une HT plus précise. Afin de permettre l'évaluation de performance des approches proposées dan sel cadre de la thèse, une transformée de Hough idéale est proposée comme référence / The thesis addresses the improvements of the Standard Hough Transform (SHT) for image processing applications. As a common tool for straight line segment detection, the Hough Transform (HT) has received extensive attention since its proposal in 1962. HT is robust since it converts the straight line detection problem to a peak seeking problem in the parameter space (also called HT space or Hough space). Feature points in the image space are mapped to the parameter space, according to the normal formulation of the possible straight lines crossing them. The cells in the digitalised parameter space obtain votes from the feature points. The local maxima, corresponding to peaks are built when corresponding cells obtain more votes than the ones around them. The peaks detected in the parameter space are then mapped back to the image space for validation. Unfortunately, when mapping feature points in the image space to the parameter space in conjunction with the voting process, rounding operations are employed, which leads to several problems of HT. The robustness, accuracy and resolution are all affected. This thesis aims to solve these problems, and the following contributions were made towards this goal : A) Because of the resolution limitation of SHT, the topics of how to select a “good” resolution, how to extend the resolutions of SHT and how to employ the super-resolution technique in HT are covered. In the research of these topics, several outputs are obtained, which are helpful to image processing applications. These include:- The map of HT performance versus resolutions is drawn, according to which “good” choices of resolutions can be found.- HT resolutions are extended by geometrical analysis of the HT butterflies.- Super resolution HT is proposed with consideration to the features of HT.- Self-similarity of the HT butterflies is discovered and employed to obtain high resolution HT with high reliability. B) For the accuracy defect of SHT, the error system of HT is studied when the image is shifted in the image space. The detection errors are employed to compensate for the defect, and an accurate HT is proposed. In order to evaluate existing HT varieties, an ideal HT is proposed as a standard

Orientador: Jozué Vieira Filho / Resumo: Neste trabalho propõe-se um método que envolve diferentes técnicas de processamento digital de imagem para a correção automática de cartão de respostas utilizados em avaliações de múltipla- escolha, vestibulares, concursos ou processos de seleção. O método tem como base um modelo de referência onde são identificados os seguintes elementos do cartão: campos de marcação das opções, número de opção de cada questão e uma imagem de marcação para identificar as extremidades da folha. No trabalho foi aplicada a técnica de Correlação Cruzada Normalizada para identificação da imagem na extremidade da folha. A Transformada de Hough foi utilizada para identificação das áreas onde se realiza a marcação das opções. Para identificar qual a questão que foi marcada utilizou-se a contagem de pixel. Foram realizados testes com 1.154 gabaritos contendo 40 questões, preenchidos no vestibular de uma faculdade particular. O tempo médio para correção de cada cartão foi de 1,39 segundos. A precisão do método foi avaliada utilizando-se 5% dos cartões digitalizados e processados. Basicamente, a avaliação foi realizada conferindo-se visualmente cada cartão e comparando os resultados com os gerados pela correção automática. O índice de acerto com as amostras utilizadas foi de 100%, o que comprova a eficiência do método proposto. / Abstract: This work proposes a method that involves different techniques of digital image processing for automatic correction of card responses used in multiple-choice evaluations, “vestibular”, contests or selection processes. The method is based on a reference model where the following elements of the card are identified: marking fields of the options, the option number of each question and a marking image to identify the edges of the sheet. In this work, the Normalized Cross-Correlation technique was applied to identify the image at the leaf end. The Hough Transform was used to identify the areas where the options are marked. To identify which question was selected, the pixel count was used. We performed tests with 1.154 templates containing 40 questions that were completed in the entrance examination of a private college. The average time to correct each card was 1.39 seconds. Samples were collected on 5% of the scanned and processed cards by the method to verify their accuracy. The total sampled was visually checked with the results presented by the application of the method and it was verified the percentage of 100% of correct answers in the reading of the markings. / Mestre

Submitted by Lucas Alexandre Ramos null (magrelolukas@hotmail.com) on 2016-09-12T11:55:17Z No. of bitstreams: 1 Monografia_Final.pdf: 4956502 bytes, checksum: b3c792e3df597c4fabe2093c7ea8b357 (MD5) / Approved for entry into archive by Felipe Augusto Arakaki (arakaki@reitoria.unesp.br) on 2016-09-14T17:56:52Z (GMT) No. of bitstreams: 1 ramos_la_me_bauru.pdf: 4956502 bytes, checksum: b3c792e3df597c4fabe2093c7ea8b357 (MD5) / Made available in DSpace on 2016-09-14T17:56:52Z (GMT). No. of bitstreams: 1 ramos_la_me_bauru.pdf: 4956502 bytes, checksum: b3c792e3df597c4fabe2093c7ea8b357 (MD5) Previous issue date: 2016-08-12 / Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP) / Atualmente, dada a difusão dos computadores, a tarefa de se reconhecer padrões visuais está sendo cada vez mais automatizada, em especial para tratar a vasta e crescente quantidade de imagens digitais existentes. Aplicações de diversas áreas como biometria, recuperação de imagens baseada em conteúdo e diagnóstico médico, se valem do processamento de imagens, bem como de técnicas de extração e análise de características das mesmas, a fim de identificar pessoas, objetos, gestos, textos, etc. As características básicas que são utilizadas para a análise de imagens são: cor, textura e forma. Recentemente, foi proposto um novo descritor de formas denominado HTS (Hough Transform Statistics), o qual se baseia no espaço de Hough para representar e reconhecer objetos em imagens por suas formas. Os resultados obtidos pelo HTS sobre bases de imagens públicas têm mostrado que este novo descritor, além de apresentar altas taxas de acurácia, melhores do que muitos descritores tradicionais propostos na literatura, é rápido, pois tem um algoritmo de complexidade linear. O objetivo deste trabalho foi explorar as possibilidades de representação multiescala do HTS e, assim, propor novos descritores de formas. Escala é um parâmetro essencial em Visão Computacional e a teoria de espaço-escala refere-se ao espaço formado quando se observa, simultaneamente, os aspectos espaciais de uma imagem em várias escalas, sendo a escala a terceira dimensão. Os novos métodos multiescala propostos foram avaliados sobre várias bases de dados e seus desempenhos foram comparados com o desempenho do HTS e com os principais descritores de formas encontrados na literatura. Resultados experimentais mostraram que os novos descritores propostos neste trabalho são mais rápidos e em alguns casos também mais precisos. / Currently, given the widespread of computers through society, the task of recognizing visual patterns is being more and more automated, in particular to treat the large and growing amount of digital images available. Applications in many areas, such as biometrics, content-based image retrieval, and medical diagnostic, make use of image processing, as well as techniques for the extraction and analysis of their characteristics, in order to identify persons, objects, gestures, texts, etc. The basic features that are used for image analysis are: color, texture and shape. Recently, it was proposed a new shape descriptor called HTS (Hough Transform Statistics), which is based on the Hough space to represent and recognize objects in images by their shapes. The results obtained by HTS on public image databases have shown that this new shape descriptor, besides showing high accuracy levels, better than many traditional shape descriptors proposed in the literature, is fast, since it has an algorithm of linear complexity. In this dissertation we explored the possibilities of a multiscale and scale-space representation of this new shape descriptor. Scale is a key parameter in Computer Vision and the theory of scale-space refers to the space formed when observing, simultaneously, special aspects of an image at several scales, being the scale the third dimension. The multiscale HTS methods were evaluated on the same databases and their performances were compared with the main shape descriptors found in the literature and with the monoscale HTS. Experimental results showed that these new descriptors are faster and can also be more accurate in some cases. / FAPESP: 2014/10611-0

A presente pesquisa tem por objetivo desenvolver um sistema automático de detecção de eixos de caminhões a partir de imagens. Para isso, são apresentados dois sistemas automáticos: o primeiro para extração de imagens de caminhões a partir de filmagens de tráfego rodoviário feitas em seis locais de uma mesma rodovia situada no Estado de São Paulo, e o segundo, para detecção dos eixos dos caminhões nas imagens. Ambos os sistemas foram fundamentados em conceitos de Processamento de Imagens e Visão Computacional e o desenvolvimento foi feito utilizando programação em linguagem Python e as bibliotecas OpenCV e SciKit. O salvamento automático das imagens de caminhões foi necessário para a construção do banco de imagens utilizado no outro método: a detecção dos eixos dos veículos identificados. Neste estágio foram realizadas a segmentação da imagem do caminhão, a detecção propriamente dita e a classificação dos eixos. Na segmentação dos veículos, utilizou-se as técnicas de limiarização adaptativa seguida de morfologia matemática e em outra ocasião, o descritor de texturas LBP; enquanto na detecção, a Transformada de Hough. Da análise de desempenho desses métodos, a taxa de salvamento das imagens foi 69,2% considerando todos os caminhões que se enquadraram nos frames. Com relação às detecções, a segmentação das imagens dos caminhões feita utilizando limiarização adaptativa com morfologia matemática ofereceu resultados de 57,7% da detecção do total de eixos dos caminhões e 65,6% de falsas detecções. A técnica LBP forneceu, para os mesmos casos, respectivamente, 68,3% e 84,2%. O excesso de detecção foi um ponto negativo dos resultados e pode ser relacionado aos problemas do ambiente externo, geralmente intrínsecos às cenas de tráfego de veículos. Dois fatores que interferiram de maneira significativa foram a iluminação e a movimentação das folhas e galhos das árvores devido ao vento. Desconsiderando esse inconveniente, derivado dos fatores recém citados, as taxas de acerto dos dois tipos de segmentação aumentariam para 90,4% e 93,5%, respectivamente, e as falsas detecções mudariam para 66,5% e 54,7%. Desse modo, os dois sistemas propostos podem ser considerados promissores para o objetivo proposto. / This research aims to develop an automatic truck axle detection system using images. Two automatic systems are presented: one for the extraction of truck images from road videos recorded in a São Paulo state highway and one for the axle detection on images. Both systems are based on Image Processing and Computational Vision techniques, with using programming in Python and OpenCV and SciKit libraries. The truck image extraction system was necessary for the creation of image base, to be used on the axle detection system. Thereunto, image segmentation, axle detection and classification on images were made. In segmentation was used adaptive threshold technique, followed by mathematical morphology and on another time, LBP texture descriptors; for detection, was used Hough Transform. Performance analysis on these methods wielded 69.2% on image save rate, on trucks entirely framed on the image. About axle detection, the truck image segmentation using a combination of adaptive threshold and mathematical morphology wielded 57.7% on axle detection, whilst achieving 65.6% of false detection. Using LBP wielded, on the same images, 68.3% on axle detection and 84.2% of false detection. These excesses was a negative result and can be related to intrinsic issues on the external road traffic environment. Two main factors affected the result: lighting condition changes and the movement of tree leaves and branches. Disregarding these two factors, the proposed system had 90.4% axle truck detection rate using adaptive threshold and mathematical morphology and 93.5% using LBP, and the false detection, changed for 66.5% e 54.7%. Thus, both proposed systems are considered promising.

Schistosoma mansoni é o parasita causador da esquistossomose mansônica que, de acordo com o Ministério da Saúde do Brasil, afeta atualmente vários milhões de pessoas no país. Uma das formas de diagnóstico da esquistossomose é a detecção de ovos do parasita através da análise de lâminas microscópicas com material fecal. Esta tarefa é extremamente cansativa, principalmente nos casos de baixa endemicidade, pois a quantidade de ovos é muito pequena. Nesses casos, uma abordagem computacional para auxílio na detecção de ovos facilitaria o trabalho de diagnóstico. Os ovos têm formato ovalado, possuem uma membrana translúcida, apresentam uma espícula e sua cor é ligeiramente amarelada. Porém nem todas essas características são observadas em todos os ovos e algumas delas são visíveis apenas com uma ampliação adequada. Além disso, o aspecto visual do material fecal varia muito de indivíduo para indivíduo em termos de cor e presença de diversos artefatos (tais como partículas que não são desintegradas pelo sistema digestivo), tornando difícil a tarefa de detecção dos ovos. Neste trabalho investigamos, em particular, o problema de detecção das linhas que contornam a borda de vários dos ovos. Propomos um método composto por duas fases. A primeira fase consiste na detecção de estruturas do tipo linha usando operadores morfológicos. A detecção de linhas é dividida em três etapas principais: (i) realce de linhas, (ii) detecção de linhas, e (iii) refinamento do resultado para eliminar segmentos de linhas que não são de interesse. O resultado dessa fase é um conjunto de segmentos de linhas. A segunda fase consiste na detecção de subconjuntos de segmentos de linha dispostos em formato elíptico, usando um algoritmo baseado na transformada Hough. As elipses detectadas são fortes candidatas a contorno de ovos de S. mansoni. Resultados experimentais mostram que a abordagem proposta pode ser útil para compor um sistema de auxílio à detecção dos ovos. / Schistosoma mansoni is one of the parasites which causes schistosomiasis. According to the Brazilian Ministry of Health, several million people in the country are currently affected by schistosomiasis. One way of diagnosing it is by egg identification in stool. This task is extremely time-consuming and tiring, especially in cases of low endemicity, when only few eggs are present. In such cases, a computational approach to help the detection of eggs would greatly facilitate the diagnostic task. Schistosome eggs present oval shape, have a translucent membrane and a spike, and their color is slightly yellowish. However, not all these features are observed in every egg and some of them are visible only with an adequate microscopic magnification. Furthermore, the visual aspect of the fecal material varies widely from person to person in terms of color and presence of different artifacts (such as particles which are not disintegrated by the digestive system), making it difficult to detect the eggs. In this work we investigate the problem of detecting lines which delimit the contour of the eggs. We propose a method comprising two steps. The first phase consists in detecting line-like structures using morphological operators. This line detection phase is divided into three steps: (i) line enhancement, (ii) line detection, and (iii) result refinement in order to eliminate line segments that are not of interest. The output of this phase is a set of line segments. The second phase consists in detecting subsets of line segments arranged in an elliptical shape, using an algorithm based on the Hough transform. Detected ellipses are strong candidates to contour of S. mansoni eggs. Experimental results show that the proposed approach has potential to be effectively used as a component in a computer system to help egg detection.

Doenças vasculares são um problema mundial, que representa 28% das mortes no mundo e 66% do total de doenças que acometem os brasileiros. Dessa forma, há um grande interesse em pesquisar formas de prevenção e tratamento dessas doenças. Algumas medidas são relevantes no auxílio de diagnóstico, tal como: tamanho médio dos ramos, diâmetro médio das seções transversais dos vasos e padrões de divisão de ramos. Calcular essas medidas de forma manual é uma tarefa demorada e trabalhosa. Assim, esta Tese tem como objetivo, propor um método computacional de rastreamento e extração de atributos em redes vasculares a partir de imagens 3D de angiografia por ressonância magnética e por tomografia computadorizada. Trata-se de uma abordagem de rastreamento e identificação de bifurcações que difere das técnicas anteriores, utilizando a Transformada de Hough para identificar o diâmetro do vaso em cortes transversais num dado ponto ao longo de um vaso sanguíneo. Mais detalhadamente, essa abordagem utiliza um campo vetorial advindo do cálculo de uma matriz formada por derivadas parciais de segunda ordem, obtida da intensidade luminosa da imagem, para identificar a direção de um ramo de vaso. Além disso, durante o processo de rastreamento de um ramo de vaso, são calculados vários descritores de forma com o objetivo de classificar regiões como pertencentes a uma bifurcação ou não. Em adição a estes descritores, desenvolvemos uma nova medida chamada de variância do raio que permite distinguir, bifurcações, não-bifurcações e segmentos de vaso com stents (aparelho metálico usado para aumentar o diâmetro dos vasos). Para a classificação de bifurcações, criamos a medida de bifurcação, que trata-se de uma combinação linear de todos os descritores de forma apresentados neste trabalho. Testes foram realizados para atestar a eficácia da abordagem proposta, utilizando tanto imagens sintéticas quantoimagens reais. Os resultados mostraram que o método é capaz de rastrear 91% de uma rede vascular sintética variando o ponto de inicialização e 76% variando o nível de ruído. Também foi observado por meio de testes que o método proposto consegue rastrear vasos e identificar bifurcações em imagens reais sem avaliação numérica. Essa abordagem permite a extração da relação hierárquica entre os ramos em uma rede vascular e a extração do padrão de divisão dos vasos, o que contribui sobremaneira para o estudo do comportamento do fenômeno da angiogênese e no auxílio no diagnóstico de anomalias vasculares. / Vascular diseases are a main health problem, representing 28% of deaths worldwide and 66% of all diseases affecting the Brazilian population. Thus, it is important that researches in prevention and treatment of this type of disease increase. Moreover, there are several demands, such as computational tools capable of analyzing and extracting attributes from non-invasive images. The scope of this work is the analysis and extraction of data from magnetic resonance angiography and computed tomography angiography images by highlighting blood vessels. In this context, this thesis aims the development of a novel computational tracking and feature extraction method for vascular networks from 3D images. Our approach presents the following steps: First, identify the vessel cross-sections along it using the Hough transform. Then, compute a matrix composed of second order partial derivatives of image intensity to identify the direction of the vessel. Perform a feature analysis of the vessel contour to classify the bifurcation point, and finally, identify the direction of the new branch in a bifurcation point. The main contribution of this Thesis is the two new measures developed, called radius ratio and bifurcation measure, the radius ratio is capable to distinguish between a region with bifurcation, stents or without both of them. The bifurcation measure is a linear combination that allows to classify a region as bifurcation or not. Tests were performed in order to verify the proposed approach effectiveness, using both synthetic images and real images. The results showed the method is capable to track 91% of synthetic vascular networks varying the seed point and 76% varying the level of noise. Also, we performed tests in real images and by visual evaluation, we could observed that the proposed method was able to track vessels and identify bifurcations from different parts of the body. This approach allows to calculate, in the future, the density of bifurcations in a vascular network, the distance between them, the stenosis and aneurysms grading and characterize specific vessels. In addition, the vascular networks extraction allows the study of the angiogenesis phenomena and vascular anomalies.

Este trabalho discute a determinação de padrões respiratórios em sequências temporais de imagens obtidas por Ressonância Magnética (RM) e o seu uso no registro temporal de imagens coronais e sagitais. O registro é feito sem o uso de qualquer informação de sincronismo e qualquer gás especial para reforçar o contraste. As sequências temporais de imagens são adquiridas em respiração livre. O movimento real do pulmão nunca foi diretamente visto, pois é totalmente dependente dos músculos que o rodeiam. A visualização do pulmão em movimento é um tema atual de pesquisa na medicina. O movimento do pulmão não possui intervalos regulares e é suscetível a variações na respiração. Comparado à Tomografia Computadorizada (TC), a RM necessita de um maior tempo de aquisição e é preferível porque não envolve radiação. Como as sequências de imagens coronais e sagitais são ortogonais entre si, a sua intersecção corresponde a um segmento de reta no espaço tridimensional. O registro se baseia na análise deste segmento interseccional. A variação deste segmento de interseção no tempo pode ser enfileirada, definindo uma imagem espaço-temporal em duas dimensões (2DST). Supõe-se que o movimento diafragmático é o movimento principal de todas as estruturas do pulmão se movem quase que totalmente sincronicamente. A sincronização deste movimento é feita através de um padrão chamado função respiração. Este padrão é obtido através do processamento de uma imagem 2DST. Um algoritmo da transformada de Hough intervalar procura movimentos sincronizados na função respiração. O algoritmo de contornos ativos ajusta pequenas discrepâncias originadas por movimentos assíncronos nos padrões respiratórios . A saída é um conjunto de padrões respiratórios. Finalmente, a composição de imagens coronal e sagital que estão na mesma fase respiratória é realizada através da comparação de padrões respiratórios provenientes das superfícies de contorno superior e diafragmática. Quando disponíveis, os padrões respiratórios associados às estruturas internas do pulmão também são usados. Vários resultados e conclusões são apresentados. / This work addresses the determination of the breathing patterns in time sequence of images obtained from Magnetic Resonance (MR) and their use in the temporal registration of coronal and sagital images. The registration is done without the use of any triggering information and any special gas to enhance the contrast. The temporal sequences of images are acquired in free breathing. The real movement of the lung has never been seen directly, as it is totally dependent on its surrounding muscles and collapses without them. The visualization of the lung in motion is an actual topic of research in medicine. The lung movement is not periodic and it is susceptible to variations in the degree of respiration. Compared to Computerized Tomography (CT), MR imaging involves longer acquisition times and it is preferable because it does not involve radiation. As coronal and sagittal sequences of images are orthogonal to each other, their intersection corresponds to a segment in the three dimensional space. The registration is based on the analysis of this intersection segment. A time sequence of this intersection segment can be stacked, defining a two-dimension spatio-temporal (2DST) image. It is assumed that the diaphragmatic movement is the principal movement and all the lung structures move almost synchronously. The synchronization of this motion is performed through a pattern named respiratory function. This pattern is obtained by processing a 2DST image. An interval Hough transform algorithm searches for synchronized movements with the respiratory function. A greedy searches for synchronized movements with the respiratory function. A greedy active contour algorithm adjusts small discrepancies originated by asynchronous movements in the respiratory patterns. The output is a set of respiratory patterns. Finally, the composition of coronal and sagittal images that are in the same breathing phase is realized by comparing of respiratory patterns originated from diaphragmatic and upper boundary surfaces. When available, the respire tory patterns associated to lung internal structures are also used. Several results and conclusions are shown.

Cette thèse porte sur la segmentation supervisée d'un flux vidéo en fragments correspondant à des activités de la vie quotidienne. En différenciant geste, action et activité, cette thèse s'intéresse aux activités à haut niveau sémantique telles que "Cuisiner" ou "Prendre son repas" par opposition à des actions comme "Découper un aliment". Pour cela, elle s'appuie sur l'algorithme DOHT (Deeply Optimized Hough Transform), une méthode de l'état de l'art utilisant un paradigme de vote (par transformée de Hough). Dans un premier temps, nous adaptons l'algorithme DOHT pour fusionner les informations en provenance de différents capteurs à trois niveaux différents de l'algorithme. Nous analysons l'effet de ces trois niveaux de fusion et montrons son efficacité par une évaluation sur une base de données composée d'actions de la vie quotidienne. Ensuite, une étude des jeux de données existant est menée. Constatant le manque de vidéos adaptées à la segmentation et classification (détection) d'activités à haut niveau sémantique, une nouvelle base de données est proposée. Enregistrée dans un environnement réaliste et dans des conditions au plus proche de l'application finale, elle contient des vidéos longues et non découpées adaptées à un contexte de détection. Dans un dernier temps, nous proposons une approche hiérarchique à partir d'algorithmes DOHT pour reconnaître les activités à haut niveau sémantique. Cette approche à deux niveaux décompose le problème en une détection non-supervisée d'actions pour ensuite détecter les activités désirées. / This thesis focuses on supervised activity segmentation from video streams within application context of smart homes. Three semantic levels are defined, namely gesture, action and activity, this thesis focuses mainly on the latter. Based on the Deeply Optimized Hough Transform paridigm, three fusion levels are introduced in order to benefit from various modalities. A review of existing action based datasets is presented and the lack of activity detection oriented database is noticed. Then, a new dataset is introduced. It is composed of unsegmented long time range daily activities and has been recorded in a realistic environment. Finaly, a hierarchical activity detection method is proposed aiming to detect high level activities from unsupervised action detection.

Le coeur de cette thèse porte sur la modélisation géométrique et introduit une méthode robuste d'extraction de formes tubulaires à partir de nuages de points. Nous avons choisi de tester nos méthodes dans le contexte applicatif de la foresterie pour mettre en valeur la robustesse de nos algorithmes.Nos méthodes intègrent les normales aux points, il est donc nécessaire de les pré-calculer. Notre premier développement a alors consisté à présenter une méthode rapide d'estimation de normales. Pour ce faire nous avons approximé localement la géométrie du nuage de points en utilisant des "patchs" lisses dont la taille s'adapte à la complexité locale des nuages de points.Nos travaux se sont ensuite concentrés sur l’extraction robuste de formes tubulaires dans des nuages de points occlus, bruités et de densité inhomogène. Nous avons développé une variante de la transformée de Hough que nous avons couplé à une proposition de contours actifs indépendants de leur paramétrisation. Notre méthode a été validée en environnement forestier pour reconstruire des troncs d'arbre afin d'en relever les qualités par comparaison à des méthodes existantes.La reconstruction de troncs d'arbre ouvre d'autres questions dont la segmentation des arbres d'une placette forestière. Nous proposons également une méthode de segmentation pour isoler les différents objets d'un jeu de données.Durant nos travaux nous avons utilisé des approches de modélisation pour répondre à des questions géométriques, et nous les avons appliqué à des problématiques forestières. Il en résulte un pipeline de traitements cohérent qui, bien qu'illustré sur des données forestières, est applicable dans des contextes variés. / The core of this thesis concerns geometric modelling and introduces a fast and robust method for the extraction of tubular shapes from point clouds. We chose to test our method in the difficult applicative context of forestry in order to highlight the robustness of our algorithms.Our methods integrate normal vectors, thus they have to be pre-computed. Our first development consisted in the development of a fast normal estimation method on point cloud. To do so, we locally approximated the point cloud geometry using smooth "patches" of points which size adapts to the local complexity of the point cloud geometry.We then focused our work on the robust extraction of tubular shapes from dense, occluded, noisy point clouds suffering from non-homogeneous sampling density. We developed a variant of the Hough transform and combined this research with a new definition of parametrisation-invariant active contours. We validated our method in complex forest environments with the reconstruction of tree stems to emphasize its advantages and compare it to existing methods.Tree stem reconstruction also opens new perspectives halfway in between forestry and geometry such as the segmentation of trees from a forest plot. Therefore we propose a segmentation approach capable of isolating objects inside a point cloud.During our work we used modelling approaches to answer geometric questions and we applied our methods to forestry problems. Therefore, our studies result in a processing pipeline adapted to forest point cloud analyses, but the general geometric algorithms we propose can also be applied in various contexts.