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Surveillance maritime par analyse d'images satellitaires optiques panchromatiques

Proia, Nadia 29 October 2010 (has links) (PDF)
Les travaux présentés dans cette thèse ont pour but de déterminer la possibilité d'automatiser, partiellement ou totalement, la détection de bateaux à partir d'images satellitaires optiques haute résolution. Nous exposons tout d'abord le contexte industriel dans lequelle s'insère notre étude, qui fixe les contraintes en termes de performances et de temps de traitement. Puis, nous présentons les données satellitaires disponibles dans le cadre de notre étude (images SPOT 5 panchromatique de résolution 5m). Après avoir illustré le contenu des scènes, nous présentons la démarche adoptée pour la détection des navires : une phase de pré-détection suivie d'une étape de segmentation et d'une étape de classification. La méthode de pré-détection utilisée s'appuie sur la théorie bayésienne de la décision. Après avoir présenté le modèle classique, nous discutons du modèle que nous avons utilisé. Cette pré-détection fournit un ensemble de régions d'intérêts. Parmi elles, nous n'avons pas uniquement des bateaux, nous avons également des fausses alarmes dues aux nuages et aux crêtes de vagues. Le but de l'étape suivante est à la fois d'éliminer les fausses alarmes et de caractériser les bateaux pré-détectés. Ensuite, nous détaillons la méthode utilisée pour segmenter les bateaux. Elle s'appuie sur des contours actifs et utilise également la théorie bayésienne de la décision. Après avoir décrit les caractéristiques extraites pour la classification des bateaux, nous présentons le classifieur utilisé. Nous complétons la caractérisation des navires en présentant deux méthodes de détection des sillages différentes des méthodes classiques. La première approche s'appuie sur l'utilisation de contours actifs et la seconde est basée sur une approche a contrario. Nous comparons les résultats des ces deux approches. An de compléter l'étude et se replacer dans le contexte industriel et opérationnel de la thèse, nous présentons des expérimentations de l'ensemble de l'algorithme sur des images complètes pour évaluer les performances et le temps de traitement.
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Segmentation par contours actifs basés alpha-divergences : application à la segmentation d’images médicales et biomédicales / Active contours segmentation based on alpha-divergences : Segmentation of medical and biomedical images

Meziou, Leïla Ikram 28 November 2013 (has links)
La segmentation de régions d'intérêt dans le cadre de l'analyse d'images médicales et biomédicales reste encore à ce jour un challenge en raison notamment de la variété des modalités d'acquisition et des caractéristiques associées (bruit par exemple).Dans ce contexte particulier, cet exposé présente une méthode de segmentation de type contour actif dont l ‘énergie associée à l'obtention de l'équation d'évolution s'appuie sur une mesure de similarité entre les densités de probabilités (en niveau de gris) des régions intérieure et extérieure au contour au cours du processus itératif de segmentation. En particulier, nous nous intéressons à la famille particulière des alpha-divergences. L'intérêt principal de cette méthode réside (i) dans la flexibilité des alpha-divergences dont la métrique intrinsèque peut être paramétrisée via la valeur du paramètre alpha et donc adaptée aux distributions statistiques des régions de l'image à segmenter ; et (ii) dans la capacité unificatrice de cette mesure statistique vis-à-vis des distances classiquement utilisées dans ce contexte (Kullback- Leibler, Hellinger...). Nous abordons l'étude de cette mesure statistique tout d'abord d'un point de vue supervisé pour lequel le processus itératif de segmentation se déduit de la minimisation de l'alpha-divergence (au sens variationnel) entre la densité de probabilité courante et une référence définie a priori. Puis nous nous intéressons au point de vue non supervisé qui permet de s'affranchir de l'étape de définition des références par le biais d'une maximisation de distance entre les densités de probabilités intérieure et extérieure au contour. Par ailleurs, nous proposons une démarche d'optimisation de l'évolution du paramètre alpha conjointe au processus de minimisation ou de maximisation de la divergence permettant d'adapter itérativement la divergence à la statistique des données considérées. Au niveau expérimental, nous proposons une étude comparée des différentes approches de segmentation : en premier lieu, sur des images synthétiques bruitées et texturées, puis, sur des images naturelles. Enfin, nous focalisons notre étude sur différentes applications issues des domaines biomédicaux (microscopie confocale cellulaire) et médicaux (radiographie X, IRM) dans le contexte de l'aide au diagnotic. Dans chacun des cas, une discussion sur l'apport des alpha-divergences est proposée. / In the particular field of Computer-Aided-Diagnosis, the segmentation of particular regions of interest corresponding usually to organs is still a challenging issue mainly because of the various existing for which the charateristics of acquisition are very different (corrupting noise for instance). In this context, this PhD work introduces an original histogram-based active contour segmentation using alpha-divergence family as similarity measure. The method keypoint are twofold: (i) the flexibility of alpha-divergences whose metric could be parametrized using alpha value can be adaptedto the statistical distribution of the different regions of the image and (ii) the ability of alpha-divergence ability to enbed standard distances like the Kullback-Leibler's divergence or the Hellinger's one makes these divergences an interesting unifying tool.In this document, first, we propose a supervised version of proposed approach:. In this particular case, the iterative process of segmentation comes from alpha-divergenceminimization between the current probability density function and a reference one which can be manually defined for instance. In a second part, we focus on the non-supervised version of the method inorder to be able.In that particular case, the alpha-divergence maximization between probabilitydensity functions of inner and outer regions defined by the active contour is maximized. In addition, we propose an optimization scheme of the alpha parameter jointly with the optimization of the divergence in order to adapt iteratively the divergence to the inner statistics of processed data. Furthermore, a comparative study is proposed between the different segmentation schemes : first, on synthetic images then, on natural images. Finally, we focus on different kinds of biomedical images (cellular confocal microscopy) and medical ones (X-ray) for computer-aided diagnosis.
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Modélisation du soudage MIG/MAG en mode short-arc

Planckaert, Jean-Pierre 01 July 2008 (has links) (PDF)
Il existe aujourd'hui de nombreux procédés de soudage répondant à la très grande variété d'assemblage à réaliser et aux caractéristiques des métaux utilisés. Le premier chapitre décrit les différentes sources d'énergie utilisées en soudage. Suite à cela, une explication plus détaillée du soudage à l'arc électrique est donnée. Enfin nous présentons la conception d'une plateforme d'essai de soudage.<br />Il est possible, bien sûr, d'utiliser une approche empirique pour optimiser un procédé. Néanmoins il y a des avantages à choisir une approche analytique puisqu'on peut en attendre des avancées significatives dans la compréhension des interactions dynamiques présentes dans l'arc. C'est pourquoi nous présentons dans le chapitre 2 les connaissances théoriques de la physique quant au comportement du métal liquide transféré en soudage MIG/MAG.<br />Ce travail comporte donc également un aspect expérimental nécessaire à l'élaboration des bases de données utilisées pour la construction des modèles. Les différents enregistrements ont été effectués au CTAS sur une plate forme équipée d'un système d'acquisition de données pour les mesures de tension, courant, vitesse fil et d'un système de vidéo rapide. Le chapitre 3 présente notre recherche d'une méthode de segmentation permettant d'obtenir le suivi de variables pertinentes. Nous y proposons un capteur logiciel basé sur la théorie des contours actifs et montrons de bons résultats obtenus sur des vidéos expérimentales.<br />Une étape d'ajustement de certains paramètres est indispensable. Elle est donnée dans le chapitre 4. Le simulateur créé permet d'interpréter certains phénomènes importants en soudage, de réaliser une étude de sensibilité « sans risque » et de donner les signatures théoriques de défauts.
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Modèles de contours actifs pour la segmentation d'images et de vidéos

Gastaud, Muriel 06 December 2005 (has links) (PDF)
La segmentation en objets d'une image consiste à extraire de l'image des régions d'intérêt suivant un critère défini. Nous segmentons l'image par un algorithme de contours actifs dans le cadre d'une approche variationnelle. Partant d'un contour initial quelconque, le contour actif évolue, suivant une équation aux dérivées partielles. L'équation d'évolution du contour actif est déduite de la dérivation du critère. Au vu de la dépendance du critère à la région considérée, la dérivation du critère par rapport à la région n'est pas aisée. Nous utilisons des outils de dérivation empruntés à l'optimisation de domaine: les gradients de forme.<br />La contribution de cette thèse réside dans l'élaboration et l'étude de différents descripteurs de région. Pour chaque critère, nous calculons la dérivée du critère à l'aide des gradients de forme, et en déduisons l'équation d'évolution du contour actif.<br />Le premier descripteur définit un a priori géométrique sans contrainte paramétrique: il minimise la distance du contour actif à un contour de référence. Nous l'avons appliqué à la déformation de courbe, la segmentation et le suivi de cible.<br />Le deuxième descripteur caractérise le mouvement de l'objet par un modèle de mouvement. Le critère associé définit conjointement une région et son mouvement sur plusieurs images consécutives. Nous avons appliqué ce critère à l'estimation et la segmentation conjointe du mouvement et au suivi d'objets en mouvement.
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Schémas de suivi d'objets vidéo dans une séquence animée : application à l'interpolation d'images intermédiaires.

Bonnaud, Laurent 20 October 1998 (has links) (PDF)
Le cadre général de cette étude est le traitement numérique du signal, appliqué<br />aux séquences d'images, pour des applications multimédia. Ce travail est<br />divisé en deux contributions principales~: un algorithme de segmentation<br />d'images en objets vidéo en mouvement, et une méthode d'interpolation<br />temporelle opérant sur ces objets.<br /><br />La segmentation de la séquence est effectuée par un algorithme de suivi<br />temporel. Un algorithme de segmentation spatio-temporelle est utilisé<br />initialement pour obtenir des régions dans la première image de la séquence.<br />Cette partition est ensuite suivie par une technique de contours actifs, qui<br />opère sur une nouvelle représentation de la segmentation, composée des<br />frontières ouvertes séparant les régions. L'algorithme estime à la fois le<br />mouvement des frontières et celui des régions. Il est capable de suivre<br />plusieurs objets simultanément et de traiter les occultations entre eux. Des<br />résultats, obtenus sur des séquences d'images réelles, montrent que cet<br />algorithme permet une bonne stabilité temporelle de la segmentation et une<br />bonne précision des frontières.<br /><br />Le but de l'algorithme d'interpolation est de reconstruire des images<br />intermédiaires entre deux images de la séquence. Il s'agit d'un algorithme de<br />faible complexité qui peut être utilisé à la fin d'une chaîne codeur/décodeur.<br />L'interpolation est compensée en mouvement et utilise le mouvement des régions,<br />estimé pendant la phase de suivi. Il est aussi basé objets, dans le sens où il<br />utilise la segmentation pour prédire correctement les zones d'occultation. Cet<br />algorithme peut être utilisé pour trois applications différentes~: le codage<br />interpolatif (où des images de la séquence sont prédites par interpolation),<br />l'adaptation de la fréquence de la séquence à la fréquence d'affichage du<br />terminal de visualisation dans une transmission multipoints et la<br />reconstruction d'images manquantes (où l'on calcule des images non observées).<br />Des résultats expérimentaux pour la première application montrent que pour une<br />qualité de reconstruction donnée, la taux de compression moyen sur un groupe<br />d'images est plus élevé en utilisant l'interpolation qu'avec une prédiction<br />causale.
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Segmentation d'images par contour actif: implantation optique avec un corrélateur incohérent ombroscopique

Hueber, Eric 25 November 2002 (has links) (PDF)
Nous proposons de mettre en œuvre un prototype de processeur<br />optoélectronique destiné à segmenter par contour actif des images<br />réelles. Le processus de segmentation est fondé sur des algorithmes<br />statistiques itératifs qui contiennent des opérations de corrélation.<br />Notre première contribution a été de les adapter pour bénéficier de la<br />rapidité de la rapidité des corrélations optiques.<br /><br />Nous avons conçu et mis en œuvre un corrélateur incohérent ombroscopique<br />dont les résultats ont pu valider cette approche optoélectronique de la<br />segmentation par contour actif.<br /><br />Afin d'accélérer le processus, nous avons ensuite exploité les capacités<br />de traitement parallèle de l'optique. La configuration multicanal permet<br />alors d'accélérer sensiblement la segmentation.<br /><br />Cette thèse ouvre de nouvelles perpectives pour les processeurs optiques<br />vers des applications de description et met en lumière les grandes<br />capacités de traitement des corrélateurs incohérents utilisés comme<br />calculateurs parallèles.
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Contours actifs d´ordre supérieur et leur application à la détection de linéiques dans des images de télédétection

Rochery, Marie 28 September 2005 (has links) (PDF)
Cette thèse aborde le problème de l´introduction d´une connaissance a priori sur la géométrie de l´objet à détecter dans le cadre général de la reconnaissance de formes dans une image. L´application choisie pour illustrer ce problème est la détection de réseaux de linéiques dans des images satellitaires et aériennes. Nous nous placons dans le cadre des contours actifs et nous introduisons une nouvelle classe de contours actifs d´ordre supérieur. Cette classe permet la création de nouveaux modèles rendant possible l´incorporation d´informations géométriques fortes définissant plutôt qu´une forme spécifique, une famille générale de formes. Nous étudions un cas particulier d´énergie quadratique qui favorise des structures à plusieurs bras de largeur à peu près constante et connectés entre eux. L´énergie étudiée ainsi que des termes linéaires de longueur et d´aire sont utilisés comme termes d´a priori pour les modèles d´extraction de linéiques que nous proposons. Plusieurs termes d´attache aux données sont proposés dont un terme quadratique permettant de lier la géométrie du contour et les propriétés de l´image. Un modèle d´extraction permettant de gérer les occultations est également présenté. Pour permettre la minimisation de l´énergie, nous développons un cadre méthodologique utilisant les courbes de niveau. Les forces non locales sont calculées sur le contour extrait avant d´être étendues sur tout le domaine considéré. Finalement, afin de résoudre certaines difficultés rencontrées avec les contours actifs standards ainsi que les nouveaux modèles, nous proposons d´utiliser des modèles de champs de phase pour modéliser les régions. Cette méthodologie offre une alternative avantageuse aux techniques classiques et nous définissons des modèles d´extraction de linéiques similaires aux contours actifs d´ordre supérieur dans ce cadre. La pertinence de tous les modèles proposés est illustrée sur des images satellitaires et aériennes réelles.
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Modèles déformables 2-D et 3-D : application à la segmentation d'images médicales

Cohen, Isaac 03 June 1992 (has links) (PDF)
La segmentation d'images à l'aide des modèles déformables permet d'imposer des contraintes globales aux contours détectés. La résolution des équations aux dérivées partielles caractérisant les courbes et les surfaces déformables est faite à l'aide d'une méthode d'éléments finis conformes. Cette méthode plus élaborée, permet une détection des points de contour 2-D et 3-D plus précise et une réduction de la complexité algorithmique par rapport à la méthode des différences finies. Le modèle de courbes déformables a permis d'établir une première segmentation d'images 3-D ainsi qu'un suivi de structures dans des images spatio-temporelles. Ce suivi global a été complété par un suivi ponctuel des contours à l'aide d'une description explicite de la mise en correspondance basée sur les caractéristiques géométriques de la courbe et la régularité du champ de déplacement. Nous proposons également une méthode de détermination des paramètres de régularisation à partir de la géométrie de la surface (ou de la courbe) et des données. Cette méthode permet d'imposer implicitement des discontinuités de position et de tangente aux modèles déformables 2-D et 3-D. L'ensemble des modèles proposés est illustré par des expérimentations sur des images synthétiques et médicales.
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Champs de phase pour l'extraction de réseaux à partir d'images de télédétection.

El Ghoul, Aymen 17 September 2010 (has links) (PDF)
Cette thèse décrit la construction d'un modèle de réseaux non-directionnels (e.g. réseaux routiers), fondé sur les contours actifs d'ordre supérieur (CAOSs) et les champs de phase développés récemment, et introduit une nouvelle famille des CAOSs des champs de phase pour des réseaux directionnels (e.g. réseaux hydrographiques en imagerie de télédétection, vaisseaux sanguins en imagerie médicale). Dans la première partie de cette thèse, nous nous intéressons à l'analyse de stabilité d'une énergie de type CAOSs aboutissant à un ‘diagramme de phase'. Les résultats, qui sont confirmés par des expériences numériques, permettent une bonne sélection des valeurs des paramètres pour la modélisation de réseaux non-directionnels. Au contraire des réseaux routiers, les réseaux hydrographiques sont directionnels, i.e. ils contiennent un ‘flux' monodimensionnel circulant dans chaque branche. Cela implique des propriétés géométriques spécifiques des branches et particulièrement des jonctions, propriétés qu'il est utile de traduire dans un modèle, pour l'extraction de réseaux. Nous développons donc un modèle de champ de phase non-local de réseaux directionnels, qui, en plus du champ de phase scalaire décrivant une région par une fonction caractéristique lisse et qui interagit non-localement afin que des configurations de réseaux linéiques soient favorisées, introduit un champ vectoriel représentant le ‘flux' dans les branches du réseau. Ce champ vectoriel est contraint d'être nul à l'extérieur, et de magnitude égale à 1 à l'intérieur du réseau ; circulant dans le sens longitudinal des branches du réseau ; et de divergence très faible. Cela prolonge les branches du réseau ; contrôle la variation de largeur tout au long une branche ; et forme des jonctions non-symétriques telles que la somme des largeurs entrantes soit approximativement égale à celle des largeurs sortantes. En conjonction avec une nouvelle fonction d'interaction pour le champ de phase scalaire, le modèle assure aussi une vaste gamme de valeurs des largeurs stables des branches. Ce nouveau modèle a été appliqué au problème d'extraction de réseaux hydrographiques à partir d'images satellitaires très haute résolution.
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Détection d'événements dans une séquence vidéo

Lefèvre, Sébastien 13 December 2002 (has links) (PDF)
Le problème abordé ici concerne l'indexation de données multimédia par la recherche d'extraits pertinents. Nos travaux se focalisent sur l'analyse de séquences vidéo afin d'y détecter des événements prédéfinis. La recherche de ces événements étant contextuelle, nous proposons une architecture et des outils génériques et rapides pour la mise en oeuvre de systèmes d'indexation spécifiques. Nous insistons notamment sur les problèmes suivants : la segmentation temporelle des données, la séparation du fond et des objets, la structuration du fond, le suivi des objets (rigides ou non, avec ou sans apprentissage) et l'analyse des données audio. Afin de résoudre ces différents problèmes, les outils génériques que nous proposons sont basés sur des analyses semi-locales, des approches multirésolution, des modèles de Markov cachées et la méthode des contours actifs. L'architecture et les outils introduits ici ont été validés au travers de plusieurs applications.

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