Thèse doctorat : Physique : Strasbourg 1 : 2006. / Titre provenant de l'écran-titre. Bibliogr. 3 p.

Dans la pratique, beaucoup de problèmes d'optimisation sont dynamiques : leur fonction objectif (ou fonction de coût) évolue au cours du temps. L'approche principalement adoptée dans la littérature consiste à adapter des algorithmes d'optimisation statique à l'optimisation dynamique, en compensant leurs défauts intrinsèques. Plutôt que d'emprunter cette voie, déjà largement explorée, l'objectif principal de cette thèse est d'élaborer un algorithme entièrement pensé pour l'optimisation dynamique. La première partie de cette thèse est ainsi consacrée à la mise au point d'un algorithme, qui doit non seulement se démarquer des algorithmes concurrents par son originalité, mais également être plus performant. Dans ce contexte, il s'agit de développer une métaheuristique d'optimisation dynamique. Deux algorithmes à base d'agents, MADO (MultiAgent algorithm for Dynamic Optimization) et MLSDO (Multiple Local Search algorithm for Dynamic Optimization), sont proposés et validés sur les deux principaux jeux de tests existant dans la littérature en optimisation dynamique : MPB (Moving Peaks Benchmark) et GDBG (Generalized Dynamic Benchmark Generator). Les résultats obtenus sur ces jeux de tests montrent l'efficacité des stratégies mises en oeuvre par ces algorithmes, en particulier : MLSDO est classé premier sur sept algorithmes évalués sur GDBG, et deuxième sur seize algorithmes évalués sur MPB. Ensuite, ces algorithmes sont appliqués à des problèmes pratiques en traitement de séquences d'images médicales (segmentation et recalage de séquences ciné-IRM cérébrales). A notre connaissance, ce travail est innovant, en ce sens que l'approche de l'optimisation dynamique n'avait jamais été explorée pour ces problèmes. Les gains de performance obtenus montrent l'intérêt d'utiliser les algorithmes d'optimisation dynamique proposés pour ce type d'applications

Cette thèse contribue au domaine de la morphologie mathématique et illustre comment la statistique multivariée et les techniques d'apprentissage numérique peuvent être exploitées pour concevoir un ordre dans l'espace des vecteurs et pour inclure les résultats d'opérateurs morphologiques au processus d'analyse d'images multivariées. En particulier, nous utilisons l'apprentissage supervisé, les projections aléatoires, les représentations tensorielles et les transformations conditionnelles pour concevoir de nouveaux types d'ordres multivariés et de nouveaux filtres morphologiques pour les images multi/hyperspectrales. Nos contributions clés incluent les points suivants :* Exploration et analyse d'ordre supervisé, basé sur les méthodes à noyaux.* Proposition d'un ordre nonsupervisé, basé sur la fonction de profondeur statistique calculée par projections aléatoires. Nous commençons par explorer les propriétés nécessaires à une image pour assurer que l'ordre ainsi que les opérateurs morphologiques associés, puissent être interprétés de manière similaire au cas d'images en niveaux de gris. Cela nous amènera à la notion de décomposition en arrière plan. De plus, les propriétés d'invariance sont analysées et la convergence théorique est démontrée.* Analyse de l'ordre supervisé dans les problèmes de correspondance morphologique de patrons, qui correspond à l'extension de l'opérateur tout-ou-rien aux images multivariées grâce à l'utilisation de l'ordre supervisé.* Discussion sur différentes stratégies pour la décomposition morphologique d'images. Notamment, la décomposition morphologique additive est introduite comme alternative pour l'analyse d'images de télédétection, en particulier pour les tâches de réduction de dimension et de classification supervisée d'images hyperspectrales de télédétection.* Proposition d'un cadre unifié basé sur des opérateurs morphologiques, pour l'amélioration de contraste et pour le filtrage du bruit poivre-et-sel.* Introduction d'un nouveau cadre de modèles Booléens multivariés en utilisant une formulation en treillis complets. Cette contribution théorique est utile pour la caractérisation et la simulation de textures multivariées.

J'ai obtenu mon Doctorat en 1999 sur le thème de la segmentation d'images. Depuis septembre 2000, je suis maître de conférences à l'ENSI de Bourges. J'enseigne des cours de traitement d'images et d'intelligence artificielle au niveau Master. Je suis depuis le 1er septembre 2006, le responsable des relations européennes et internationales au sein de cet établissement. Je suis rattaché au Laboratoire Vision Robotique (UPRES EA 2078) et à l'équipe Signal, Image et Vision. Je suis le responsable du groupe Interprétation au sein de cette équipe regroupant 3 maîtres de conférences, un ATER et 2 doctorants. Mes activités de recherche principales sont la modélisation 3D d'objets, la détection/reconnaissance d'objets et l'évaluation d'algorithmes de traitement d'images. Ce manuscrit concerne ce dernier thème correspondant à mon activité majeure de recherche. J'ai participé au co-encadrement de 4 doctorants dont deux spécifiquement sur ce thème (les deux ayant soutenu) et deux étudiants de Master recherche. J'ai valorisé mes activités de recherche au travers de plusieurs publications : 1 chapitre de livre international, 6 revues internationales, 2 revues nationales, 53 conférences internationales et 10 conférences nationales. Je suis titulaire du Contrat d'encadrement doctoral et de recherche (PEDR) depuis le 1er octobre 2005. J'ai été sollicité pour effectuer de nombreuses expertises (projets ANVAR, référé d'articles et projets ANR). J'ai participé à de nombreux contrats industriels afin de contribuer au budget de fonctionnement du groupe Interprétation. Ce manuscrit comporte 2 parties. La première correspond à une synthèse de mes activités pédagogiques, administratives et recherche. La seconde présente un résumé des mes activités de recherche dans le domaine de l'évaluation d'algorithmes de traitement d'images. Elle est constituée de trois chapitres. Le premier a pour objectif de positionner la problématique de l'évaluation d'algorithmes de traitement d'images. Les différentes approches utilisées dans la littérature y sont présentées. J'ai développé une méthodologie visant à analyser des approches d'évaluation et à en faciliter leurs conceptions et utilisations. Cette démarche est déclinée au travers de deux algorithmes de traitement d'images. Le troisième chapitre de ce manuscrit présente les travaux sur l'évaluation de résultats de compression d'images ultrasonores dans lesquels j'ai été impliqué. Le thème de l'évaluation de la segmentation d'images que j'ai initié au sein du laboratoire est abordée dans le quatrième chapitre. Je conclus ce document par mon projet de recherche.

Pour comprendre et diagnostiquer les pathologies qui affectent l'organisation spatialede notre squelette, il est essentiel d'aborder ces problématiques en 3D. Le CT-Scan et l'IRMsont des modalités d'imagerie couramment utilisées en milieu clinique pour étudier en 3D notresystème musculosquelettique. La plupart de ces systèmes d'imagerie proposent une acquisitioncouchée sur laquelle les effets gravitaires ne sont pas pris en compte. Le CT-Scan est unemodalité particulièrement irradiante et l'IRM est plus spécifiquement dédiée à l'étude des tissusmous. Le système EOS permet de reconstruire en 3D les os à partir d'une paire deradiographies biplanes à faible dose d'irradiation. En plus, le système EOS propose uneacquisition en position debout, prenant en compte les effets gravitaires. Cette thèse contribue àl'amélioration des méthodes de reconstruction 3D des membres inférieurs à partir des radiosbiplanes. Dans le cadre de thèse on a proposé et évalué : 1) Une méthode de reconstruction3D des membres inférieurs s'appuyant sur des modèles paramétrés et des inférencesstatistiques. 2) Une méthode d'auto-amélioration de la reconstruction 3D des membresinférieurs en utilisant du traitement d'images local et le recalcul d'inférences statistiques. 3)Enfin, des méthodes utilisant des critères de similarité d'images et des critères morphologiquespour détecter de manière automatique le côté médial et latéral du fémur et du tibia. Le but estd'éviter l'inversion par l'opérateur de condyles fémoraux et plateaux tibiaux, affectant la valeurdes paramètres cliniques, surtout les torsions. La méthode de reconstruction proposée dans lecadre de cette thèse est intégrée dans le logiciel sterEOS® et utilisée dans une soixantained'hôpitaux au monde. Les méthodes développées dans le cadre de cette thèse ont permis deprogresser vers la reconstruction semi-automatisée, précise et robuste du membre inférieur

Mémoire (M.Ress.Renouv.)--Université du Québec à Chicoutimi, 1997. / Document électronique également accessible en format PDF. CaQCU

Thèse (M.Eng.) -- Université du Québec à Chicoutimi, 2005. / Bibliogr.: f. 116-119. Document électronique également accessible en format PDF. CaQCU

Thèses (Ph.D.)--Université de Sherbrooke (Canada), 2001. / Titre de l'écran-titre (visionné le 18 juillet 2006). Publié aussi en version papier.

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.

Th. doct.--Vision par ordinateur--Nice-Sophia Antipolis, 1996. / Bibliogr. p. 199-204. Résumé en anglais et en français. 1996 d'après la déclaration de dépôt légal.