L’objectif de cette thèse de doctorat était de concevoir et développer un système permettant de caractériser les épandeurs et de prédire la répartition d’engrais au sol. Nous avons proposé deux approches basées respectivement sur l’imagerie 2D et 3D.Le système 2D a permis de déterminer les déplacements dans les images avec une très haute précision où 90% des estimations ont uniquement moins de 0,2 pixels d’erreur. Cependant cette précision n’était applicable que dans le cas d’un épandeur équipé de disques plats pour lequel la plupart des engrais est éjectée dans le plan horizontal parallèle au plan d’image de la camera. Par conséquent nous avons proposé un système d’imagerie 3D qui a permis de déterminer le mouvement 3D des engrais. Ainsi il peut être appliqué sur des épandeurs équipés de disque concave.Ce nouveau système peut : Caractériser les épandeurs dans un hall avec des conditions contrôlées ;Evaluer les effets de différents réglages des épandeurs ;Etudier le comportement des granulés et améliorer le modèle de vol balistique.Un tel système, moyennant quelques modifications, est envisagé à long terme sur un épandeur, permettant une gestion en temps réel de l’épandage et une rétroaction potentielle sur le fonctionnement de l’épandeur. [extrait du résumé] / The characterization of the fertilizer centrifugal spreading has become an important agriculture scientific issue in order to help farmers having a higher fertilization precision hence higher production efficiency. The ejected fertilizer grains are comparable to projectiles; hence, by using a ballistic flight model, predicting the spread pattern on the ground relies on an estimation of the trajectories and velocities of ejected grains. To estimate those parameters two approaches were proposed. First a two-steps zero mean normalized cross-correlation based algorithm for motion estimation was used to determine the displacement of the grains in the 2D images. The efficiency of this algorithm was evaluated by the mean of a grain images’ simulator. The results showed a high accuracy with an error of less than 0.2 pixels for 90% of the estimated velocities. However, the vertical ejection angle cannot be determined. This limits the use of the technique to spreaders equipped with flat disks where the trajectories of the grains will mostly be in a horizontal plane. This restriction was handled by the second approach. It is based on a 3D stereovision imaging system. A region based stereo matching algorithm with uniqueness and ordering constraints was introduced. It was validated using a grains’ stereo images simulator. 90% of the disparities were estimated with errors less than 2 pixels (around 1%). Moreover a 3D motion estimation algorithm was developed. It is based on an improvement of the previous 2D motion estimation algorithm combined with the estimated 3D coordinates. The efficiency of the whole system was approved via a comparison of its results and a real distribution obtained from a developed cylindrical collector.

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This thesis looks at hardware algorithms that help reduce dynamic power dissipation in video encoder applications. Computational complexity of motion estimation and the data traffic between external memory and the video processing engine are two main reasons for large power dissipation in video encoders. While motion estimation may consume 50% to 70% of total video encoder power, the power dissipated in external memory such as the DDR SDRAM can be of the order of 40% of the total system power. Reducing power dissipation in video encoders is important in order to improve battery life of mobile devices such as the smart phones and digital camcorders. We propose hardware algorithms which extract only the important features in the video data to reduce the complexity of computations, communications and storage, thereby reducing average power dissipation. We apply this concept to design hardware algorithms for optimizing motion estimation matching complexity, and reference frame storage and access from the external memory. In addition, we also develop techniques to reduce searching complexity of motion estimation. First, we explore a set of adaptive algorithms that reduce average power dissipated due to motion estimation. We propose that by taking into account the macro-block level features in the video data, the average matching complexity of motion estimation in terms of number of computations in real-time hardwired video encoders can be significantly reduced when compared against traditional hardwired implementations, that are designed to handle most demanding data sets. Current macro-block features such as pixel variance and Hadamard transform coefficients are analyzed, and are used to adapt the matching complexity. The macro-block is partitioned based on these features to obtain sub-block sums, which are used for matching operations. Thus, simple macro-blocks, without many features can be matched with much less computations compared to the macro-blocks with complex features, leading to reduction in average power dissipation. Apart from optimizing the matching operation, optimizing the search operation is a powerful way to reduce motion estimation complexity. We propose novel search optimization techniques including (1) a center-biased search order and (2) skipping unlikely search positions, both applied in the context of real time hardware implementation. The proposed search optimization techniques take into account and are compatible with the reference data access pattern from the memory as required by the hardware algorithm. We demonstrate that the matching and searching optimization techniques together achieve nearly 65% reduction in power dissipation due to motion estimation, without any significant degradation in motion estimation quality. A key to low power dissipation in video encoders is minimizing the data traffic between the external memory devices such as DDR SDRAM and the video processor. External memory power can be as high as 50% of the total power budget in a multimedia system. Other than the power dissipation in external memory, the amount of data traffic is an important parameter that has significant impact on the system cost. Large memory traffic necessitates high speed external memories, high speed on-chip interconnect, and more parallel I/Os to increase the memory throughput. This leads to higher system cost. We explore a lossy, scalar quantization based reference frame compression technique that can be used to reduce the amount of reference data traffic from external memory devices significantly. In this scheme, the quantization is adapted based on the pixel range within each block being compressed. We show that the error introduced by the scalar quantization is bounded and can be represented by smaller number of bits compared to the original pixel. The proposed reference frame compression scheme uses this property to minimize the motion compensation related traffic, thereby improving the compression scheme efficiency. The scheme maintains a fixed compression ratio, and the size of the quantization error is also kept constant. This enables easy storage and retrieval of reference data. The impact of using lossy reference on the motion estimation quality is negligible. As a result of reduction in DDR traffic, the DDR power is reduced significantly. The power dissipation due to additional hardware required for reference frame compression is very small compared to the reduction in DDR power. 24% reduction in peak DDR bandwidth and 23% net reduction in average DDR power is achieved. For video sequences with larger motion, the amount of bandwidth reduction is even higher (close to 40%) and reduction in power is close to 30%.

En informatique, la vision par ordinateur s’attache à extraire de l’information à partir de caméras. Les capteurs de celles-ci peuvent être produits avec la technologie CMOS que nous retrouvons dans les appareils mobiles en raison de son faible coût et d’un encombrement réduit. Cette technologie permet d’acquérir rapidement l’image en exposant les lignes de l’image de manière séquentielle. Cependant cette méthode produit des déformations dans l’image s’il existe un mouvement entre la caméra et la scène filmée. Cet effet est connu sous le nom de «Rolling Shutter» et de nombreuses méthodes ont tenté de corriger ces artefacts. Plutôt que de le corriger, des travaux antérieurs ont développé des méthodes pour extraire de l’information sur le mouvement à partir de cet effet. Ces méthodes reposent sur une extension de la modélisation géométrique classique des caméras pour prendre en compte l’acquisition séquentielle et le mouvement entre le capteur et la scène, considéré uniforme. À partir de cette modélisation, il est possible d’étendre le calcul de pose habituel (estimation de la position et de l’orientation de la scène par rapport au capteur) pour estimer aussi les paramètres du mouvement. Dans la continuité de cette démarche, nous présenterons une généralisation à des mouvements non-uniformes basée sur un lissage des dérivées des paramètres de mouvement. Ensuite nous présenterons une modélisation polynomiale du «Rolling Shutter» et une méthode d’optimisation globale pour l’estimation de ces paramètres. Correctement implémenté, cela permet de réaliser une mise en correspondance automatique entre le modèle tridimensionnel et l’image. Pour terminer nous comparerons ces différentes méthodes tant sur des données simulées que sur des données réelles et conclurons. / Computer Vision, a field of Computer Science, is about extracting information from cameras. Their sensors can be produced using the CMOS technology which is widely used on mobile devices due to its low cost and volume. This technology allows a fast acquisition of an image by sequentially exposin the scan-line. However this method produces some deformation in the image if there is a motion between the camera and the filmed scene. This effect is known as Rolling Shutter and various methods have tried to remove these artifacts. Instead of correcting it, previous works have shown methods to extract information on the motion from this effect. These methods rely on a extension of the usual geometrical model of cameras by taking into account the sequential acquisition and the motion, supposed uniform, between the sensor and the scene. From this model, it’s possible to extend the usual pose estimation (estimation of position and orientation of the camera in the scene) to also estimate the motion parameters. Following on from this approach, we will present an extension to non-uniform motions based on a smoothing of the derivatives of the motion parameters. Afterwards, we will present a polynomial model of the Rolling Shutter and a global optimisation method to estimate the motion parameters. Well implemented, this enables to establish an automatic matching between the 3D model and the image. We will conclude with a comparison of all these methods using either simulated or real data.

Cette thèse présente un ensemble de travaux qui s'inscrivent dans le domaine du génie biomédical pour des applications cliniques. L'objectif principal de ce travail est de fournir aux cliniciens un mode d'imagerie ultrasonore pour extraire simultanément la vitesse du flux et le mouvement de la paroi à des cadences d'imagerie élevées dans les artères. Les pathologies cardiovasculaires sont une cause majeure de décès et d'invalidité dans le monde. Bien que l'origine de ces maladies ne soit pas encore entièrement comprise, il semble que certains marqueurs pathologiques de la paroi et du flux pourraient permettre une détection plus précoce. Parce que les tissus artériels sont sujets à des phénomènes rapides et complexes, une modalité d'imagerie à haute cadence semble très pertinente pour étudier les pathologies du système cardiovasculaire. Malheureusement, aucune technique n'est actuellement utilisée cliniquement ni même approuvée pour l'extraction de marqueurs pathologiques du sang et de la paroi à des cadences d'imagerie élevées. C'est pourquoi, dans cette thèse, je propose de concevoir une séquence et un algorithme ultrasonore permettant d'extraire ces deux aspects, à des cadences d'imagerie élevées sur les artères, pour une application clinique potentielle. Trois contributions scientifiques principales sont présentées cette thèse : i) la conception de la séquence ultrasonore avec un estimateur de mouvement 2D, ii) une nouvelle approche adaptative de filtrage de paroi, et iii) un essai clinique. La séquence d'imagerie ultrasonore est basée sur la transmission d'ondes planes permettant d'obtenir des cadences d'imagerie allant jusqu'à 10 000 Hz sur la carotide. La méthode d'estimation de mouvement est basée sur une approche introduisant une oscillation latérale virtuelle dans les images qui, couplée à un estimateur de phase 2D basé sur des travaux antérieurs de la littérature, permet d'extraire des champs vectoriels de vitesses. Les validations pour l'estimation des vitesses du flux et du mouvement des parois ont été effectuées à l'aide d'un fantôme d'écoulement Doppler commercial et d'un fantôme de carotide réaliste conçu pour les expériences. Une technique de filtrage adaptatif de paroi a été développée et validée sur des volontaires à l'aide des estimations de vitesses tissulaires, ce qui permet d'éliminer précisément le signal du tissu des signaux du sang. Enfin, l'essai clinique a été réalisé à l'hôpital avec un groupe de volontaires et un groupe de patients. La séquence ultrasonore, l'algorithme d'estimation de mouvement et les approches adaptatives de filtrage de paroi ont été validés dans la thèse. La méthode permet d'extraire les vitesses du flux et de la paroi à haute cadence d'imagerie, avec de faibles erreurs et écarts-types. L'approche adaptative du filtrage de paroi permet de mieux extraire le flux par rapport à d'autres approches standard. Cette amélioration est particulièrement perceptible à proximité de la paroi, ce qui permettrait des mesures précises de l'écoulement et des contraintes le long des parois artérielles où les plaques peuvent se former et se développer. Pour conclure, l'essai clinique a démontré la faisabilité de notre approche dans un environnement clinique avec l'extraction des mouvements tissulaires, du flux et de paramètres artériels qui ont montré des différences entre et au sein des groupes. Cette thèse est donc un pas en avant vers l'utilisation clinique de l'imagerie ultrasonore à haute cadence pour la quantification du mouvement tissulaire et du flux pour la détection et le diagnostic des maladies cardiovasculaires / This thesis is focused on biomedical engineering for clinical applications. The main goal of this work is to provide to clinicians an ultrasound mode to simultaneously extract wall motion and flow at high frame rates in arteries. Cardiovascular pathologies are a major cause of death and disability worldwide. Although the formation of such diseases is still not fully understood, it appears that some pathological markers from both wall and flow could allow an earlier detection. Because tissues are subject to fast and complex phenomena in the arteries, a high frame rate imaging modality seems highly relevant to extract as much information as possible on the condition of the cardiovascular system. Unfortunately, no technique is currently clinically used or even approved for the extraction of both flow and wall pathological markers at high frame rates. Therefore, in this thesis, I propose to design an ultrasound sequence and algorithm permitting to extract both aspects, at high frame rates on arteries, for a potential clinical application. There are three main scientific contributions in this thesis: i) the design of the ultrasound sequence with a 2D motion estimator, ii) a new adaptive clutter filtering approach, and iii) a clinical trial. The ultrasound sequence is based on plane wave acquisition permitting to yield frame rates up to 10 000 Hz in the carotid. The pipeline used an approach introducing a virtual lateral oscillation in ultrasound images which, coupled with a 2D phase-based estimator based on previous works from the literature, allows to extract vectorial velocity fields. Validations for both flow and wall motion estimation were performed on a commercial Doppler flow phantom and an in-house realistic carotid phantom was designed for the experiments. An adaptive clutter filtering technique was also developed and validated on volunteers based on tissue estimates, which permit to precisely remove tissue clutter from flow signals. Finally, the clinical trial was performed at the hospital with a group of volunteers and a group of patients. The ultrasound sequence, motion estimation algorithm, and adaptive clutter filtering approaches were well validated in the thesis. The method can provide both wall motion and flow estimates at high frame rates, with low errors and standard deviations. The adaptive clutter filtering approach permits to better extract the flow compared to other standard approaches. This improvement is especially noticeable close to the wall, which would allow accurate flow and stress measurements along arterial walls where plaques can form and develop. To conclude, the clinical trial has demonstrated the feasibility in a clinical environment with the extraction of wall motion, flow, and arterial parameters that showed differences between and within groups. This thesis is then a step toward clinical use of high frame rate ultrasound imaging for quantification of both wall motion and flow for pathological detection of cardiovascular diseases

La paralysie cérébrale (PC) est la première cause de l’handicap moteur de l’enfant en France (2 naissances pour 1000). Il s’agit d’une pathologie causée par des atteintes non progressives survenues lors du développement du cerveau chez le foetus ou le nourrisson. L’équin de la cheville est la déformation musculo-squelettique la plus fréquente chez les enfants atteints par la PC. Malgré des thérapies médico-chirurgicales multiples, le taux de récidive post-opératoire demeure très élevé(48%). Une des principales raisons des échecs des thérapies est le manque de connaissance de la biomécanique articulaire et musculaire. Les techniques d’imagerie en IRM dynamique permettent aujourd’hui d’explorer l’appareil musculo-squelettique au cours du mouvement dans les 3 dimensions de l’espace avec une grande précision (<1mm). Cependant, ces techniques viennent avec leur propre liste de problèmes tels que la résolution réduite, l’anisotropie et les artefacts de mouvement. Dans cette thèse, nous abordons ces problèmes en combinant l’information spatiale de l’IRM conventionnel avec l’information temporelle fournie par les séquences IRM dynamique. Nous avons réussi à atteindre l’objectif principal de ces travaux de recherche en développant des algorithmes robustes combinant des aspects informatiques et mathématiques (dont le recalage d’images basé sur l’intensité était le facteur clé) qui nous ont permis de reconstruire les mouvements articulaires et donc d’établir une analyse biomécanique de la cheville en plus de la reconstruction spatio-temporelle de la séquence dynamique en utilisant une approche logeuclidienne. Les algorithmes proposés ont été appliqués sur la base de données actuellement disponible (contenant 6 sujets normaux) et devraient être également appliqués sur une base plus large contenant des sujets pathologiques de la même tranche d’âges afin de comparer les deux populations et de caractériser la pathologie. / Cerebral Palsy (CP) is a common birth pathology in children leading to ankle joint deformity, also known as the Spastic Equinus (SE) deformity, which causes abnormal function of the joint. While the management of ankle disorders focuses on restoring the joint functions, the underlying pathomechanics is not clearly understood yet. To better understand the biomechanics of the pediatric ankle joint, it is crucial to establish in vivo normative joint biomechanics before focusing on pathomechanics studies. Dynamic MRI has made it possible to non-invasively capture the ankle joint during a complete motion cycle. However, dynamic MRI comes with its own set of unique challenges such as low resolution, anisotropy, and motion artifacts. This motivates our choice for combining spatial information of conventional static MRI with temporal information of dynamic MRI sequences. The global aim of this research work is to build computational frameworks and to develop robust intensity-based approaches for estimating the joint motion and deformations from 3D+t MRI data, and thus for deriving the joint kinematics and the joint contact mechanics during a single cycle of dorsiplantarflexion. Due to a lack of sufficient Imaging data in the pediatric cohort, the proposed algorithms are applied on dynamic MRI data (portraying both passive and active ankle motions) from 6 healthy children.

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Les signaux analytiques multidimensionnels nous permettent d'avoir des possibilités de calculer les phases et modules. Cependant, peu de travaux se trouvent sur les signaux analytiques multidimensionnels qui effectuent une extensibilité appropriée pour les applications à la fois sur du traitement des données médicales 2D et 3D. Cette thèse a pour objectif de proposer des nouvelles méthodes pour le traitement des images médicales 2D/3D pour les applications de détection d'enveloppe et d'estimation du mouvement. Premièrement, une représentation générale du signal quaternionique 2D est proposée dans le cadre de l'algèbre de Clifford et cette idée est étendue pour modéliser un signal analytique hypercomplexe 3D. La méthode proposée décrit que le signal analytique complexe 2D, est égal aux combinaisons du signal original et de ses transformées de Hilbert partielles et totale. Cette écriture est étendue au cas du signal analytique hypercomplexe 3D. Le résultat obtenu est que le signal analytique hypercomplexe de Clifford peut être calculé par la transformée de Fourier complexe classique. Basé sur ce signal analytique de Clifford 3D, une application de détection d'enveloppe en imagerie ultrasonore 3D est présentée. Les résultats montrent une amélioration du contraste de 7% par rapport aux méthodes de détection d'enveloppe 1D et 2D. Deuxièmement, cette thèse propose une approche basée sur deux phases spatiales du signal analytique 2D appliqué aux séquences cardiaques. En combinant l'information de ces phases des signaux analytiques de deux images successives, nous proposons un estimateur analytique pour les déplacements locaux 2D. Pour améliorer la précision de l'estimation du mouvement, un modèle bilinéaire local de déformation est utilisé dans un algorithme itératif. Cette méthode basée sur la phase permet au déplacement d'être estimé avec une précision inférieure au pixel et est robuste à la variation d'intensité des images dans le temps. Les résultats de sept séquences simulées d'imagerie par résonance magnétique (IRM) marquées montrent que notre méthode est plus précise comparée à des méthodes récentes utilisant la phase du signal monogène ou des méthodes classiques basées sur l'équation du flot optique. Les erreurs d'estimation de mouvement de la méthode proposée sont réduites d'environ 33% par rapport aux méthodes testées. En outre, les déplacements entre deux images sont cumulés en temps, pour obtenir la trajectoire d'un point du myocarde. En effet, des trajectoires ont été calculées sur deux patients présentant des infarctus. Les amplitudes des trajectoires des points du myocarde appartenant aux régions pathologiques sont clairement réduites par rapport à celles des régions normales. Les trajectoires des points du myocarde, estimées par notre approche basée sur la phase de signal analytique, sont donc un bon indicateur de la dynamique cardiaque locale. D'ailleurs, elles s'avèrent cohérentes à la déformation estimée du myocarde. / Different mathematical tools, such as multidimensional analytic signals, provide possibilities to calculate multidimensional phases and modules. However, little work can be found on multidimensional analytic signals that perform appropriate extensibility for the applications on both of the 2D and 3D medical data processing. In this thesis, based on the Hahn 1D complex analytic, we aim to proposed a multidimensional extension approach from the 2D to a new 3D hypercomplex analytic signal in the framework of Clifford algebra. With the complex/hypercomplex analytic signals, we propose new 2D/3D medical image processing methods for the application of ultrasound envelope detection and cardiac motion estimation. Firstly, a general representation of 2D quaternion signal is proposed in the framework of Clifford algebra and this idea is extended to generate 3D hypercomplex analytic signal. The proposed method describes that the complex/hypercomplex 2D analytic signals, together with 3D hypercomplex analytic signal, are equal to different combinations of the original signal and its partial and total Hilbert transforms, which means that the hypercomplex Clifford analytic signal can be calculated by the classical Fourier transform. Based on the proposed 3D Clifford analytic signal, an application of 3D ultrasound envelope detection is presented. The results show a contrast optimization of about 7% comparing with 1D and 2D envelope detection methods. Secondly, this thesis proposes an approach based on two spatial phases of the 2D analytic signal applied to cardiac sequences. By combining the information of these phases issued from analytic signals of two successive frames, we propose an analytical estimator for 2D local displacements. To improve the accuracy of the motion estimation, a local bilinear deformation model is used within an iterative estimation scheme. This phase-based method allows the displacement to be estimated with subpixel accuracy and is robust to image intensity variation in time. Results from seven realistic simulated tagged magnetic resonance imaging (MRI) sequences show that our method is more accurate compared with the state-of-the-art method. The motion estimation errors (end point error) of the proposed method are reduced by about 33% compared with that of the tested methods. In addition, the frame-to-frame displacements are further accumulated in time, to allow for the calculation of myocardial point trajectories. Indeed, from the estimated trajectories in time on two patients with infarcts, the shape of the trajectories of myocardial points belonging to pathological regions are clearly reduced in magnitude compared with the ones from normal regions. Myocardial point trajectories, estimated from our phase-based analytic signal approach, are therefore a good indicator of the local cardiac dynamics. Moreover, they are shown to be coherent with the estimated deformation of the myocardium.

L'analyse quantitative de la fonction contractile myocardique constitue un enjeu majeur pour le dépistage, le traitement et le suivi des maladies cardio-vasculaires, première cause de mortalité dans les pays développés. Dans ce contexte, l'Imagerie par Résonance Magnétique (IRM) s'impose comme une modalité privilégiée pour l'exploration dynamique du coeur, renseignant, d'une part, sur l'évolution des parois (ciné IRM), et permettant, d'autre part, d'accéder à des informations cinématiques au sein du myocarde (IRM de marquage). L'exploitation quantitative de ces données est néanmoins actuellement limitée par la quasi-absence de méthodologies fiables, robustes et reproductibles d'estimation de mouvement non rigide à partir de séquences d'images acquises dans cette modalité.<br /><br />Cette thèse se propose de démontrer que les techniques de recalage non rigide statistique constituent un cadre approprié pour l'estimation des déformations myocardiques en IRM, leur quantification à des fins diagnostiques, et leur modélisation en vue d'établir une référence numérique de normalité. Ses contributions concernent :<br /><br /> 1. l'élaboration d'une méthode robuste non supervisée d'estimation des déplacements myocardiques à partir de séquences d'IRM de marquage. Elle permet l'obtention de mesures de mouvement fiables en tout point du myocarde, à tout instant du cycle cardiaque et sous incidence de coupe arbitraire.<br /><br /> 2. le développement d'un outil de quantification dynamique des déformations à l'échelle du pixel et du segment myocardique, intégrant un étape de segmentation automatique du coeur par recalage d'images ciné IRM acquises conjointement aux données de marquage. Pour le coeur sain, la comparaison des mesures obtenues à des valeurs de référence issues d'une synthèse approfondie de la littérature médicale démontre une excellente corrélation. Pour des coeurs pathologiques, les expériences menées ont montré la pertinence d'une analyse quantitative multiparamétrique pour localiser et caractériser les zones atteintes.<br /><br /> 3. la construction d'un modèle statistique (atlas) de contraction d'un coeur sain. Cet atlas fournit des modèles quantitatifs de référence locaux et segmentaires pour les paramètres de déformation. Son intégration, en tant que modèle de mouvement, au processus de recalage des données d'IRM de marquage conduit en outre à une description très compacte des déplacements myocardiques sans perte de précision notable.