La restauration des films anciens est un domaine de recherche qui a été largement étudié par la communauté scientifique. La restauration de la piste son optique, quant à elle, n'a été en pratique effectuée que dans le domaine audio, bien qu'elle constitue une image continue sur la pellicule photographique, située entre la succession des images et les perforations. Deux types de pistes son optiques existent : les pistes son à largeur variable qui contiennent une région transparente située entre deux régions opaques symétriques. La taille de la région transparente est proportionnelle à l'amplitude du signal audio. Pour la restauration de ce type de pistes, nous avons proposé des algorithmes pour le réglage d'azimut, la détection de l'axe de symétrie et la correction de la topologie. Le nettoyage est assuré par une étape de segmentation. Le second type est celui des pistes son à densité variable, dans lesquelles c'est l'intensité de chaque ligne qui est proportionnelle à l'amplitude du signal audio. Pour la restauration de ce type de pistes, nous avons proposé un algorithme pour la détection et la correction de la déviation d'azimut, puis un algorithme de « clipping » pour la suppression des différents défauts. Nous avons également étudié le problème de la mauvaise exposition des pistes son. Ce problème est dû à la diffusion de la lumière pendant les différentes copies. Plusieurs méthodes morphologiques ont été développées pour la détection et la restauration de ce type de défauts. Le système de restauration est d'abord évalué par nos partenaires experts en la matière. Nous avons aussi organisé des tests audio en aveugle pour avoir une évaluation objective des résultats.

Technique récente, la microscopie à rayons X offre aujourd'hui une résolution spatiale supérieure à celle de la microscopie optique (20 nm contre 200 nm en microscopie optique confocal laser). Elle offre également un meilleur pouvoir de pénétration que la microscopie électronique (jusqu'à 10 μm contre 1 μm en microscopie électronique à moyenne et haute tension). Ainsi, la microscopie à rayons X mous (longueurs d'onde comprises entre 2,4 et 4,3 nanomètres) permet l'analyse à haute résolution en 2 ou 3 dimensions d'échantillons biologiques placés dans des conditions proches de leur milieu naturel (contrairement aux microscopes électroniques classiques qui imposent une préparation des échantillons). Cependant, la réduction de la dose absorbée par l'échantillon nécessite des durées d'expositions aussi courtes que possible. Or, effectuer une acquisition avec peu de photons se fait au détriment du rapport signal sur bruit des images. Un de nos objectifs a été le développement d'outils pour l'amélioration et la restauration de ces images. La première partie de nos travaux a consisté à déterminer la fonction de transfert du microscope à rayons X en transmission et à comparer les résultats obtenus avec le modèle théorique de la formation des images. Dans la seconde partie, nous avons complété les modèles existants liant le nombre de photons et le contraste, en prenant en compte le mode de formation des images dans le microscope. La troisième partie de ces travaux concerne le développement de techniques de traitement numérique des images dans le but d'améliorer et de restaurer des images obtenues par microscopie à rayons X avec de faibles temps d'exposition. Ces processus ont été appliqués à l'étude par microscopie à rayons X de différents types d'échantillons biologiques

La croissance de la complexité des Circuits Intégrés (CI) conduit à rechercher de nouveaux outils pour la mise au point de CI prototypes. La possibilité de «voir travailler» un circuit en utilisant un Microscopie Electronique à Balayage (MEB) exploité en mode de contraste de potentiel semble être une (la) solution possible. Ce contexte permet en effet de relever les états logiques et électriques au niveau des composants internes (transistors). Les zones à analyser sont choisies par le concepteur, soit sur l'image observée soit à partir de sa description issue des outils de CAO. Dans ce cadre sont présentés ici: le contexte des travaux: l'outil d'Analyse des CI par Microscopie Electronique; l'étude des déformations géométriques et optiques des images obtenues; une proposition de solution en vue de permettre une corrélation entre l'image des circuits et leur description

Detection d'images x a l'aide de plaques photographiques haute resolution. Detecteur d'images x par scintillation guidee destine a remplacer la detection photographique en vue de l'imagerie x quantitative a haut flux au dela de 5 kev. Il s'agit d'une matrice de fibres optiques conductrices d'images dont les coeurs sont remplaces par un liquide scintillateur.

LES PRIMITIVES GEOMETRIQUES USUELLES EN TRAITEMENT D'IMAGE TRIDIMENSIONNEL (POINTS, POINTS ORIENTES, REPERES) FORMENT UNE VARIETE QUI N'EST GENERALEMENT PAS UN ESPACE VECTORIEL, SUR LEQUEL AGIT UN GROUPE DE TRANSFORMATION QUI MODELISE LES DIFFERENTES PRISES DE VUE POSSIBLES DE L'IMAGE. LEUR MESURE EST, DE PLUS, INTRINSEQUEMENT INCERTAINE A CAUSE DE L'ACCUMULATION DES ERREURS ET DES IMPRECISIONS AU COURS DE LA CHAINE DE TRAITEMENT. LE BUT DE CE TRAVAIL EST DE GENERALISER A CES PRIMITIVES LES NOTIONS DE STATISTIQUES USUELLES AINSI QUE LES ALGORITHMES DE RECONNAISSANCE ET DE RECALAGE UTILISANT NORMALEMENT LES POINTS. LA PREMIERE PARTIE DE LA THESE EST CONSACREE AU DEVELOPPEMENT D'OUTILS MATHEMATIQUES POUR ABORDER CES PROBLEMES. NOUS MONTRONS TOUT D'ABORD QUE L'ON NE PEUT PAS CONSIDERER CES PRIMITIVES COMME DE SIMPLES VECTEURS, PUIS, SUR DES BASES DE GEOMETRIE RIEMANNIENNE, NOUS DEVELOPPONS UNE NOTION DE MOYENNE COHERENTE, PUIS DE MATRICE DE COVARIANCE. NOUS GENERALISONS ALORS D'AUTRES OPERATIONS STATISTIQUES, TELLES QUE LA DISTANCE DE MAHALANOBIS ET LE TEST DU CHI 2. ENFIN, NOUS MONTRONS COMMENT CETTE THEORIE PEUT ETRE APPLIQUEE ET IMPLANTEE EN MACHINE DANS UNE STRUCTURE ORIENTEE OBJET GENERIQUE. DANS LA SECONDE PARTIE DE LA THESE, NOUS DEVELOPPONS LES CALCULS RELATIFS A CE FORMALISME POUR LES ROTATIONS ET LES TRANSFORMATIONS RIGIDES AGISSANT SUR DIFFERENTS TYPES DE REPERES. APRES ANALYSE DES ALGORITHMES CLASSIQUES SUR LES POINTS, NOUS DEVELOPPONS DES ALGORITHMES DE RECALAGE GENERIQUES BASES SUR LES PRIMITIVES, ET NOUS PROPOSONS EN PARTICULIER DES METHODES POUR ESTIMER L'INCERTITUDE SUR LE RECALAGE OBTENU. NOUS EXPOSONS PARALLELEMENT UNE METHODE DE VALIDATION STATISTIQUE POUR CONFIRMER LA PRECISION DE CETTE ANALYSE, QUI MONTRE QU'UN RECALAGE D'UNE PRECISION BIEN INFERIEURE A LA TAILLE DU VOXEL PEUT ETRE OBTENUE DANS LE CAS DES IMAGES MEDICALES 3D. UN DEUXIEME VOLET DE L'ANALYSE STATISTIQUE CONCERNE LA ROBUSTESSE DES ALGORITHMES DE RECONNAISSANCE. LE CHAMP APPLICATIF QUE NOUS CONSIDERONS VA DU RECALAGE D'IMAGES MEDICALES TRIDIMENSIONNELLES A LA RECONNAISSANCE DE SOUS-STRUCTURES (3D) DANS LES PROTEINES ET SOULIGNE LA VALIDITE DE L'APPROCHE GENERIQUE ORIENTEE PRIMITIVE QUE NOUS AVONS CHOISIE POUR LE TRAITEMENT HAUT NIVEAU DE DONNEES GEOMETRIQUES.

Le cerveau humain est une structure anatomique à symétrie bilatérale : il existe un plan, appelé plan médian sagittal, par rapport auquel il est (approximativement) symétrique. Certaines structures ou aires cérébrales sont pourtant systématiquement asymétriques. L'étude de ces asymétries et de leurs anomalies est d'un intérêt majeur pour la compréhension de certaines pathologies comme la schizophrénie. Dans cette thèse, nous présentons une méthode permettant de quantifier ces déviations locales par rapport à une symétrie bilatérale parfaite et d'en effectuer une analyse statistique dans des populations de sujets. En raison du positionnement arbitraire de la tête dans l'appareil d'acquisition, le plan médian sagittal est rarement situé au centre des images médicales tridimensionnelles anatomiques (IRM, scanner) ou fonctionnelles (TESP, TEP). Nous proposons une définition objective de ce plan, fondée sur un critère mathématique robuste de type moindres carrés tamisés. Ensuite, après calcul et réalignement du plan médian sagittal, nous montrons comment obtenir en chaque point de l'image un vecteur caractéristique de l'asymétrie de la structure anatomique sous-jacente. Ce champ d'asymétrie est obtenu au moyen d'un outil de recalage non-rigide, qui est également utilisé pour fusionner dans un référentiel géométrique commun les champs calculés sur une population d'individus. Des techniques statistiques classiques (de type test de Hotteling) permettent alors d'étudier l'asymétrie d'une population ou de comparer l'asymétrie entre deux populations. Un problème spécifique aux IRM est celui des variations lentes des intensités de l'image, induites par les interactions du sujet avec le champ magnétique, et qui ne reflétent pas les propriétés physiques des tissus sous-jacents. La structure géométrique de ce champ de biais est elle-même asymétrique, et perturbe substantiellement le calcul de l'asymétrie anatomique. Nous proposons différents algorithmes pour corriger ce biais, fondés sur des modélisations mathématiques du processus d'acquisition de l'image.

Thèse de doctorat : Mathématiques : Nice : 2004. / Thèse préparée à l'Inria Sophia Antipolis, projet Ariana. Bibliogr. p. 261-269.

Reproduction de : Thèse d'exercice : Médecine : Nancy 1 : 2007. / Titre provenant de l'écran-titre.

On justifie les avantages de l'eclairage incoherent par rapport a l'eclairage coherent quant a l'influence des parasites qui affectent l'eclairement d'une image. Description d'experiences de traitement d'images incoherent, un chapitre special est consacre a l'holographie synthetique

Nous nous intéressons à l'analyse du mouvement des objets déformables dans les séquences d'images médicales. Après un rappel des méthodes existantes, nous adoptons un modèle élastique qui évolue dans les images en se déformant sous l'action de forces tendant à le rapprocher vers les contours de l'objet, et en obéissant aux équations de la dynamique. Ce modèle permet d'effectuer un suivi du mouvement de la frontière de l'objet déformable : il s'agit d'une courbe dans les séquences d'images bidimensionnelles et d'une surface dans les séquences d'images tridimensionnelles. Afin d'analyser et de quantifier le mouvement du modèle, nous utilisons la technique de l'analyse modale, qui consiste à se placer dans la base des modes propres du système. Non seulement les équations s'écrivent plus simplement dans la base modale, mais surtout, on peut effectuer une très bonne approximation en éliminant les composantes de haute fréquence du mouvement. L'analyse modale ouvre la voie à la représentation spectrale des déformations, qui permet leur comparaison et leur classification à des fins de diagnostic automatique. Couplée à l'analyse de Fourier, elle permet un traitement spatio-temporel très efficace du mouvement des surfaces déformables (notamment le mouvement de la paroi ventriculaire), prouvant ainsi l'intérêt de la méthode en analyse et en compression de mouvement. De nombreux exemples de traitement sur des images médicales sont présentés.