Modèles et analyses statistiques de l'image biomédicale

Les travaux effectués pendant cette thèse portent sur la caractérisation des cocoteraies de l'archipel des Tuamotu en Polynésie Française à partir d'images satellites Ikonos multispectrales à très haute résolution spatiale. La première partie de ce travail concerne la segmentation individuelle des cocotiers. Un procédé de classification bayésienne permet d'éliminer les zones non végétales. Puis, un algorithme de segmentation par ligne de partage des eaux est initié à partir de marqueurs judicieusement choisis. Enfin, un travail de validation sur le terrain a été réalisé. Cette validation a permis un passage à l'échelle avec l'application sur une grande quantité de données. Le second volet concerne la caractérisation des plantations. Tout d'abord, les performances des classifieurs sont comparées pour un problème d'occupation des sols. L'ajout des informations de texture permet caractériser les types de plantations avec des méthodes de classification et nous montrons que les SVM obtiennent une meilleure performance en terme de qualité de la classification. Nous proposons une approche duale, qui classifie les types de cocoteraies à partir de la répartition spatiale des coordonnées de chaque cocotier. Cette méthode repose sur une modélisation de type processus ponctuel de Poisson.

Le Centre de Recherche sur les Outillages, les Matériaux et les Procédés (CROMeP) veut obtenir des cartes de températures précises, sur des moules métalliques entre 400 et 1000°C. Plusieurs équipes ont montré l'intérêt d'utiliser des caméras silicium dans ce contexte.<br />Nous nous distinguons de leurs travaux par l'approche adoptée pour modéliser le système. Nous proposons un nouveau modèle, plus précis et paramétré par un unique jeu de coefficients indépendant du temps d'intégration. Il permet d'obtenir une procédure d'étalonnage courte et précise, ainsi qu'un système dont la dynamique est contrôlable en ligne. Nous étudions d'autre part différents phénomènes perturbant la mesure, afin de l'améliorer, et d'évaluer sa précision. Ces caractérisations sont en partie effectuées au laboratoire de Conception d'Imageurs Matriciels Intégrés (CIMI).<br />Enfin nous positionnons les caméras CCD et CMOS par rapport aux systèmes de thermographie infrarouges, et présentons une application de mesures couplées dimensionnelles/thermiques, basée sur un unique capteur de stéréovision silicium.

Les systèmes d'aide à la conduite sont de plus en plus présents dans nos véhicules et nous garantissent un meilleur confort et plus de sécurité. Dans cette thèse, nous nous sommes particulièrement intéressés aux systèmes d'adaptation automatique de la vitesse limite. Nous avons proposé une approche alliant vision et navigation pour gérer de façon optimale l'environnement routier.Panneaux, panonceaux et marquages sont autant d'informations visuelles utiles au conducteur pour connaître les limitations temporaires en vigueur sur la route. La reconnaissance des premiers ont fait l'objet ces dernières années d'un grand nombre d'études et sont même commercialisés, contrairement aux seconds. Nous avons donc proposé un module de détection et classification de panonceaux sur des images à niveaux de gris. Un algorithme de reconstruction morphologique associé à une croissance de régions nous ont permis de concentrer la segmentation sur les zones fortement contrastées de l'image entourées d'un ensemble de pixels d'intensité similaire. Les rectangles ainsi détectés ont ensuite fait l'objet d'une classification au moyen de descripteurs globaux de type PHOG et d'une structure hiérarchique de SVMs. Afin d'éliminer en dernier lieu les panonceaux ne s'appliquant pas à la voie sur laquelle circule le véhicule, nous avons pris en compte les informations de marquages à l'aide d'une machine d'états.Après avoir élaboré un module de vision intégrant au mieux toutes les informations disponibles, nous avons amélioré le système de navigation. Son objectif est d'extraire d'une base de données embarquée, le contexte de conduite lié à la position du véhicule. Ville ou non, classe fonctionnelle et type de la route, vitesse limite sont extraits et modélisés sous forme d'attributs. La fiabilité du capteur est ensuite calculée en fonction du nombre de satellites visibles et de la qualité de numérisation du réseau. La confiance en chaque vitesse limite sera alors fonction de ces deux ensembles.La fusion des deux sources au moyen de Demspter-Shafer a conduit à de très bonnes performances sur nos bases de données et démontré l'intérêt de tous ces éléments.

L'objectif de cette thèse consiste à développer une architecture de<br />fusion d'informations basée sur la théorie floue pour la segmentation<br />d'une cible à partir de plusieurs sources d'images. Notre application<br />principale porte sur la segmentation des images IRM multispectrales. Nous proposons une approche de segmentation automatique basée sur la fusion des caractéristiques extraites de chaque source d'image. Ces caractéristiques sont modélisées par des fonctions d'appartenance, obtenues à partir de fonctions analytiques, qui prennent en compte des connaissances a priori sur la possibilité d'appartenance à une cible (tumeur ou tissus cérébraux) donnée par l'expert, et aussi la gradation d'intensité du signal de la cible.<br /><br />La segmentation d'une cible consiste finalement à fusionner les<br />différents degrés d'appartenance de la cible. Une étape supplémentaire basée sur une croissance 3D des régions floues est proposée pour améliorer le résultat de la fusion. Pour évaluer les résultats de segmentation représentés par un ensemble flou, une extension du coefficient Kappa de Cohen, nommée " Kappa flou " est proposée, qui est une méthode d'évaluation globale sur la proportion d'agrément d'un classement flou.<br /><br />Cette architecture développée est mise en œuvre pour la segmentation des tumeurs cérébrales à partir des images IRM qui comprennent pour l'instant les séquences de routine : T1, T2 et densité de protons. Les résultats sur sept patients atteints de tumeur montrent l'efficacité de notre système.

Ce manuscrit présente les travaux réalisés pour la mise au point d'un nouvel outil dédié à la détection temps-réelle assistée par ordinateur pour la détection des polypes colorectaux en vidéocoloscopie dans le cadre du dépistage précoce du cancer colorectal. Ce cancer reste aujourd'hui associé à un taux de mortalité important lorsque détecté trop tardivement. Un tel outil pourrait donc permettre d'améliorer la prise en charge.Tout d'abord, une analyse de l'état de l'art permet de mettre en évidence les limitations des méthodes actuelles. Il est alors possible de déterminer le positionnement scientifique et technique à adopter pour créer un outil innovant dédié à cette tâche de détection.Une première phase dédiée à l'analyse d'images fixes permet de confirmer ou d'infirme les choix scientifiques possibles et ainsi de développer une approche en accord avec les contraintes imposées par une utilisation clinique (temps de traitement, performances en particulier). Cette première méthode est ainsi capable de détecter les polypes en moins de 40 millisecondes par image, soit compatible avec le temps réel, en ayant de bonnes performances (F1 Score de 47.55%).Logiquement, on s'intéresse ensuite à la détection des polypes dans les vidéos, qui permet de se rapprocher d'examens réels. En particulier, on propose plusieurs optimisations (comme la cohérence temporelle) permettant de tirer bénéfice de la vidéo. L'outil est alors capable d'alerter le médecin sur la présence de polypes dans 97.6% des cas (36 vidéos) en temps-réel avec, en moyenne, seulement 23 millisecondes pour traiter une image.Au final, cet outil, capable d'alerter le médecin sur la présence de polypes colorectaux en temps-réel durant l'examen, pourrait donc s'intégrer dans la routine clinique de la vidéocoloscopie. Des essais cliniques à venir permettront d'identifier les possibles limitations à lever. / This manuscript presents the work carried out for the development of a new tool dedicated to real-time computer-assisted detection for the detection of colorectal polyps in videocoloscopy, in the context of early detection of colorectal cancer. This cancer remains today associated with a high mortality rate when detected too late. A such tool could help to improve medical care.First of all, an analysis of the state of the art makes it possible to highlight the limitations of current methods. It is then possible to determine the scientific and technical positioning to adopt in order to create an innovative tool dedicated to this detection task.A first phase dedicated to the analysis of still frames confirms or invalidates the possible scientific choices and thus develops an approach in accordance with the constraints imposed by clinical use (processing time, performance in particular). This first method is able to detect polyps in less than 40 milliseconds per image, which is compatible with real time, with good performance (F1 Score of 47.55%).Logically, we are interested in the detection of polyps in videos, which allows to get closer to real exams. In particular, several optimizations (such as temporal coherence) are proposed to benefit from video. The tool is then able to alert the doctor about the presence of polyps in 97.6% of cases (on a set of 36 videos) in real time with only an average processing time of 23 milliseconds per frame.In the end, this tool, which can alert the doctor of the presence of colorectal polyps in real time during the examination, could therefore be part of the clinical routine of videocoloscopy. Future clinical trials will identify possible limitations to be overcome.

Les principales contributions de cette these, en analyse d'image, portent sur l’etude des caracteristiques de reperage et de reconnaissance des micro-expressions. les approches d’analyse d’expressions faciales dans le domaine de la vision par ordinateur consistent a les detecter et a les classer dans des videos. par rapport a la macro-expression, une micro-expression induit dans une partie du visage un changement rapide durant moins d'une demi-seconde. de plus, cette subtile apparition dans une partie du visage rend difficile sa detection et sa reconnaissance. ces dernieres annees ont connu un interet croissant pour des algorithmes d’extraction automatique de micro-expressions faciales. cela a ete motive par des applications dans des contextes a enjeux eleves tels les enquetes criminelles, les points de controle des aeroports et des transports en commun, le contre-terrorisme, … le choix de caracteristiques faciales efficaces joue un role crucial dans l’analyse des micro-expressions.ce travail se concentre sur la partie d’extraction de caracteristiques, en proposant diverses methodes pour les taches de detection et de reconnaissance de micro-expression.la detection constitue la premiere etape dans l'analyse des micro-expressions. les methodes de detection existantes basees sur des caracteristiques, tels les motifs binaires locaux (lbp), l’histogramme de gradients orientes (hog), le flux optique, souffrent de complexite de mise en œuvre entrainant un probleme d'implementation en temps reel. ainsi, dans cette these, une methode de detection basee sur la projection integrale est proposee pour resoudre ce probleme. cependant, toutes les caracteristiques ci-dessus sont extraites des visages recadres et rognees ; ce qui cause, generalement, un decalage residuel entre les images. pour resoudre ce probleme, est proposee une autre methode de detection basee sur des caracteristiques geometriques. cette derniere exploite les distances geometriques entre des points cles du visage sans necessite de recadrer l'image. ceci permet de capturer des deplacements geometriques subtils le long des sequences et s’avere approprie pour differentes taches d’analyse faciale qui requierent une grande vitesse de calcul.parmi les caracteristiques de reconnaissance de micro-expressions existantes, celles de mouvement basees sur le flux optique presentent des avantages dans la caracterisation de mouvements subtils sur le visage. toutefois, il reste difficile de determiner les emplacements precis de chaque mappage de traits du visage entre les differentes trames par flux optique, meme si les images ont ete alignees. un tel probleme peut donner lieu a une mauvaise estimation, a la fois, de l'orientation et de l’amplitude associees au flux optique. pour y pallier, nous proposons une nouvelle approche (dite fmbh) basee sur les histogrammes de frontiere de mouvement (mbh). elle permet de supprimer les mouvements inattendus causes par un mauvais recalage residuel apparaissant entre les images recadrees tout en capturant le mouvement relatif caracterisant la micro-expression. cette caracteristique est generee en combinant les composantes horizontales et verticales du differentiel de flux optique.les differents developpements de ce travail ont conduit a des etudes comparatives avec des approches de l'etat de l'art sur des bases de donnees bien connues et exploitees par la communaute du domaine. les resultats experimentaux, ainsi obtenues, montrent l'efficacite de nos contributions. / Recent years, there has been an increasing interest in the computer vision in automatic facial micro-expression algorithms. this has been driven by applications in high-stakes contexts such as criminal investigations, airport and mass transit checkpoints, counter terrorism, and so on. micro-expression approaches in computer vision area consist of detecting and classifying them from videos. compared to macro-expression, a micro-expression involves a rapid change which lasts less than a half of second, and moreover, its subtle appearance in part of the face makes detection and recognition difficult to achieve. effective facial features play a crucial role for micro-expression analysis. this thesis focuses on the feature extraction parts, by developing various feature extraction methods for types of micro-expression detection and recognition tasks.the detection of micro-expressions is the first step for its analysis. this thesis aims to spot micro-expressions from videos. existing detection methods based on features, such as the local binary patterns, the histogram of gradient, the optical flow suffer difficulties in computation consuming leading to real-time implementation problem. thus, in this thesis, the spotting method based on integral projection to address this problem. however, all the above features are extracted from cropped faces which usually cause residual mis-registration that appears between images. in order to deal with this issue, another detection method based on geometrical feature is proposed. it involves the geometrical distances between facial key-points without the need of cropping face. this captures subtle geometric displacements along sequences and is proved to be suitable for different facial analysis tasks that require high computational speed. for micro-expression recognition, motion features based on the optical flow have advantages in characterizing subtle movements on face among the existing recognition features. it is still a difficult problem for optical flow to determine the accurate locations of each facial feature mappings between different images even though the face images have been aligned. such an issue may give rise to wrong orientation and magnitude estimation associated to the optical flow field. in order to address this problem, the motion boundary histograms are considered. it can remove unexpected motions caused by residual mis-registration that appears between images cropped from different frames. nevertheless, the relative motion can be captured. based on the the motion boundary, a new descriptor the fusion motion boundary histograms is introduced. this feature is generated by combing both the horizontal and the vertical components of the differential of optical flow as inspired from the motion boundary histograms. the main contributions of this thesis lie at the study of features for micro-expressions spotting and recognition. experiments on the micro-expression databases show the effectiveness of the presented contributions.

Les systèmes d'aide à la conduite sont de plus en plus présents dans nos véhicules et nous garantissent un meilleur confort et plus de sécurité. Dans cette thèse, nous nous sommes particulièrement intéressés aux systèmes d'adaptation automatique de la vitesse limite. Nous avons proposé une approche alliant vision et navigation pour gérer de façon optimale l'environnement routier.Panneaux, panonceaux et marquages sont autant d'informations visuelles utiles au conducteur pour connaître les limitations temporaires en vigueur sur la route. La reconnaissance des premiers ont fait l'objet ces dernières années d'un grand nombre d'études et sont même commercialisés, contrairement aux seconds. Nous avons donc proposé un module de détection et classification de panonceaux sur des images à niveaux de gris. Un algorithme de reconstruction morphologique associé à une croissance de régions nous ont permis de concentrer la segmentation sur les zones fortement contrastées de l'image entourées d'un ensemble de pixels d'intensité similaire. Les rectangles ainsi détectés ont ensuite fait l'objet d'une classification au moyen de descripteurs globaux de type PHOG et d'une structure hiérarchique de SVMs. Afin d'éliminer en dernier lieu les panonceaux ne s'appliquant pas à la voie sur laquelle circule le véhicule, nous avons pris en compte les informations de marquages à l'aide d'une machine d'états.Après avoir élaboré un module de vision intégrant au mieux toutes les informations disponibles, nous avons amélioré le système de navigation. Son objectif est d'extraire d'une base de données embarquée, le contexte de conduite lié à la position du véhicule. Ville ou non, classe fonctionnelle et type de la route, vitesse limite sont extraits et modélisés sous forme d'attributs. La fiabilité du capteur est ensuite calculée en fonction du nombre de satellites visibles et de la qualité de numérisation du réseau. La confiance en chaque vitesse limite sera alors fonction de ces deux ensembles.La fusion des deux sources au moyen de Demspter-Shafer a conduit à de très bonnes performances sur nos bases de données et démontré l'intérêt de tous ces éléments. / ADAS (Autonomous Driving Assistance Systems) are more and more integrated in vehicles and provide to drivers more confort and safety. In this thesis, we focused on Intelligent Speed Adaptation. We proposed an approach combining vision and navigation in order to optimally manage the driving context information.Roadsigns, subsigns and markings are visual data used by the driver to determine the current temporary speed limitations. Many research were conducted during last years to recognise the first one, contrary to the second. Commercialised products are even implemented in vehicles. We thus developped a subsign detection and classification module using greyscale images. A morphological reconstruction with a growing region helped us to focus the segmentation on highly contrasted pixels surrounded by homogeneous regions. Global descriptors such as PHOGs combined to a hierarchical structure of SVMs were then used to classify the output rectangles. Finally, we eliminated subsigns which are not applicable to the current lane by considering markings.After having developed a vision module integrating all the available information, we improved the navigation system. The objective was to extract from an embedded database the driving context related to the vehicle position. Urban context or not, functional class, road type and speed limit were collected and modelised into criteria. The sensor reliability was then computed and depended on the satellite configuration and the network digitisation quality. Confidence in each speed limit combined all these elements.Fusion of both sources with the Dempster-Shafer theory led to very good performances on our databases et showed the importance of all the used information.

Au cours des dernières années, les drones civils sont devenus un outil intéressant dans la photographie aérienne et dans les travaux de photogrammétrie. Cela a poussé le LOEMI (Laboratoire d’Opto-Electronique, Métrologie et Instrumentation) de l'IGN (Institut National de l'Information Géographique et Forestière) de mettre au point une nouvelle caméra aérienne mieux adaptée pour l'exploitation photogrammétrique et métrologiques des images que les caméras grand public. Cette caméra est composée essentiellement d'un capteur CMOS ``global-shutter'', d'une centrale inertielle IMU, et d'un système sur puce (FPGA + 2 CPUs) pour la gestion de l'acquisition des images. Ce SoC/FPGA ouvre la porte à l'implémentation temps-réel des algorithmes de traitement d'image. Parmi les travaux futurs de l'IGN, on peut distinguer certaines applications qui nécessitent l'acquisition des images aériennes avec un temps d'exposition long, comme par exemple les prises de vue aériennes en bande spectrale étroite et les prises de vue aériennes de nuit. Ce type de prises de vue manifeste un flou de bougé dans les images dû aux mouvements erratiques du drone. Cette thèse consiste en l'implémentation dans la caméra légère de l'IGN d'un algorithme qui permet de remédier ce problème de flou de bougé. La première partie de ce travail a été consacrée au développement de la méthode qui consiste à acquérir plusieurs images avec un temps de pose court, puis utiliser un algorithme de traitement d'image afin de générer une image empilée finale avec l'équivalent d'un temps de pose long. Les paramètres des orientations correctes pour le ré-échantillonnage des images sont obtenus par l'estimation de la transformation géométrique entre la première image et la nième image à partir des points d'intérêts détectés par FAST dans la première image et les points homologues obtenus par corrélation dans les autres images accélérées par les capteurs inertiels intégrés à la caméra. Afin d'accélérer le traitement de calcul de notre algorithme, certaines phases sont accélérées en les implémentant dans le matériel (SoC/FPGA).Les résultats obtenus sur des jeux de tests acquis avec un drone type Copter 1B UAV et la caméra ultra-légère de l'IGN montrent que l'image finale empilée ne présente pas un flou de bougé. Les résultats de temps des différentes phases de l'algorithme montrent aussi que l'exécution de notre algorithme a un temps quasi-nulle. Un des sous-produits intéressants de ces travaux est la ré-étalonnage des capteurs IMU / In the recent years, the civilian UAVs (Unmanned Aerial Vehicles) have become an interesting tool in aerial photography and in photogrammetry. This led the LOEMI (Laboratoire d'Opto-électronique, de Métrologie et d'Instrumentation) team of IGN (Institut National de l'Information Géographique) to design an light-weight digital camera better adapted for exploiting photogrammetry and metrology applications than consumer cameras. This camera consists essentially of a CMOS ``global shutter'' sensor, an inertial measurement unit IMU, and a system on chip (FPGA + 2 CPUs) used originally to acquire image data from the sensor. This SoC/FPGA-based camera opens the door to implement in hardware some real-time image processing algorithms. Night-time surveys and narrow spectral band with imagery are one of the next applications targeted by IGN, this type of applications needs a long-exposure time imagery that usually exhibits a motion blur due to erratic movements of the UAV. This thesis consists in the implementation on the light-weight IGN camera of an alogirithm which makes it possible to remedy this problem of motion blur. The first part of this work was devoted to the development of the method which consists in acquiring several images with a short exposure time and then using an image processing algorithm in order to generate a stacked image with the equivalent of a long-exposure time. To obtain the correct parameters for the resampling of images, the presented method accurately estimates the geometrical relation between the first and the nth image, taking into account the internal parameters and thedistortion of the camera. Features are detected in the first image by the FAST detector, than homologous points on other images are obtained by template matching aided by the IMU sensors. In order to speed up the processing of our algorithm, some phases are accelerated by implementing them in the hardware (SoC / FPGA).The results obtained on real surveys show that the final stacked image does not present a motion blur. The time results of the different phases of the algorithm also show that the execution of the algorithm has a quasi-zero time. One of the interesting byproducts of this work is the recalibration of the IMU sensors

La problématique de cette thèse est l’amélioration de la fiabilité des systèmes électroniques encapsulés, concernant l’herméticité et les perturbations causées par les infiltrations d’humidité. Le travail consiste en l’étude d’un capteur pour mesurer in situ le taux d’humidité dans les cavités des systèmes encapsulés. Comparativement aux actuelles techniques d’évaluation de l’herméticité, l’intérêt du dispositif réside dans la généralisation du test à chaque cavité, le contrôle de l’atmosphère de la cavité sur une longue période d’utilisation, et la correction automatique de la dérive occasionnée (packaging intelligent). Deux structures en Si poreux (SP) ont été étudiées pour réaliser des capteurs, et ont d’abord été caractérisées d’un point de vue morphologique. Les deux couches ont la même porosité de 45 %. Les mesures de sorption d’azote appliquées aux théories BET et BJH ont montré que SP1 et SP2 présentaient respectivement des surfaces spécifiques de 330 et 223 m²/g, et des diamètres poreux moyens de 4,3 et 5.5 nm. Une nouvelle méthode de caractérisation basée sur le traitement d’image de surface de Si poreux est présentée. La méthode permet d’estimer les distributions de taille de pore (DTP), porosité, surface spécifique et fraction volumique d’oxyde. Elle est validée par la cohérence des résultats obtenus, comparés à ceux donnés par les théories de sorption. Outre le caractère complet de l’analyse, les avantages de cette méthode sont sa simplicité de mise en œuvre, sa non restriction à une gamme de taille de pores, et l’absence d’hypothèse mathématique sur l’estimation de la DTP. Les tests électriques ont montré que SP1 présentait une résistance supérieure à SP2 et que le capteur basé sur SP1 présentait une plus grande sensibilité vis-à-vis de la prise d’humidité : -90 % entre 0 et 80 % d’humidité relative. La spécificité du transport électrique dans les structures étudiées a été mise en évidence expérimentalement, conduisant à l’hypothèse d’une barrière de potentiels à l’interface Si - Si poreux. La plus grande résistance présentée par SP1 a été explicitée par sa plus grande fraction volumique d’oxyde, ainsi que les effets plus prononcés de confinement quantique et de déplétion de surface. L’utilité d’un capteur d’humidité in situ en Si poreux pour l’herméticité des systems in package a été démontrée par les résultats expérimentaux d’un prototype. / This work deals with the improvement of reliability of packaged electronic devices, concerning the hermeticity and the disturbances caused by moisture infiltration. As an analysis method of sealing quality of Systems in Package (SiP), a study of humidity sensors for in situ moisture level evaluation of SiP microcavities is presented. Compared to others analysis methods, the interest of the present one is its global utility for all manufactured chips, the capability to monitor the cavities atmosphere over a long period, and the possibility of automatic drifts correction. Two porous silicon (PS) based structures have been studied to make sensors. First we performed morphological analyses of PS layers. Both have a porosity of 45 %. Nitrogen sorption measurements applied to BET and BJH theories showed that PS1 and PS2 respectively present specific areas of 330 and 223 m²/g and mean pore diameters of 4.3 and 5.5 nm. A new analysis method based on processing of PS surface images is presented. It allows the estimation of pore size distribution (PSD), porosity, specific area, and volumic oxide ratio. The method has been validated by the closeness between its results and sorption theories results. In addition to the method’s completeness, it presents several advantages such as easy-to-use application, no restriction on PSD range, and no computing hypothesis on PSD evaluation. Electrical measurements showed that PS1 resistance is higher than PS2 resistance, and that sensitivity of PS1 based sensors exposed to moisture variation is superior: -90 % from 0 to 80 % relative humidity. Specificity of carriers transport in PS structures has been experimentally underlined; leading to the hypothesis of a potential barrier between PS and non porous Si. Higher resistance has been explained by the higher volumic oxide ratio of PS1, and the more developed quantum confinement and depletion surface effects. Utility of such in situ PS moisture sensor for SiP hermeticity has been demonstrated by preliminary experimental results.