Dans le cadre du recalage d'images basé sur l'information d'intensité, l'Information Mutuelle (IM) est couramment utilisée comme mesure de similarité. Cette mesure est en outre particulièrement adaptée au recalage d'images médicales multimodales tri-dimensionnelles. Cependant, les estimateurs de l'IM ont en général une variance élevée et induisent des temps de calcul importants. Au cours de cette thèse, nous nous sommes intéressés aux outils statistiques que sont les cumulants pour construire de nouvelles approximations de l'IM basée sur un développement d'Edgeworth tronqué, le développement d'Edgeworth permettant d'approximerune densité de probabilité à partir de ces cumulants. L'estimée de ces approximations comme mesure de similarité a été évaluée sur données synthétiques et réelles, dans le cadre du recalage rigide et non-rigide d'images médicales multimodales et a été comparée aux estimateurs de référence de l'IM.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:CCSD/oai:tel.archives-ouvertes.fr:tel-00632128 |
| Date | 11 July 2011 |
| Creators | Rubeaux, Mathieu |
| Publisher | Université Rennes 1 |
| Source Sets | CCSD theses-EN-ligne, France |
| Language | French |
| Detected Language | French |
| Type | PhD thesis |
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