Cette thèse propose un algorithme de mosaïquage pour la construction d'images panoramiques des parois internes de la vessie. Le temps de construction de ces images correspondant aux parties intéressantes de la vessie doit être inférieur à la durée d'un examen clinique standard. La méthode de mosaïquage doit aussi être robuste vis-à-vis des variabilités inter-examens liées aux patients et aux instruments. Ces images panoramiques pourront être utilisées par le clinicien comme référence pour guider des examens ultérieurs, pour l'archivage des données et pour suivre l'évolution des lésions. La première étape de l'algorithme est le pré-traitement des images cystoscopiques consistant en l'atténuation des inhomogénéités d'illumination et du motif de fibres optiques visible dans les images acquises par un fibroscope. La deuxième étape est le recalage des images. La solution retenue consiste en la corrélation par les transformées de Fourier des images qui fournit des translations initiales à un algorithme itératif basé sur la différence d'intensité entre les images. Ce dernier délivre les paramètres de la transformation perspective reliant deux images successives de la séquence. Dans la troisième étape nous projetons les images dans un repère commun en utilisant des transformations globales calculées avec les résultats des recalages. Nous utilisons un moyennage pondéré des intensités des pixels pour atténuer les bords visibles lors de la projection. Les résultats quantitatifs obtenus avec un fantôme et des résultats qualitatifs calculés pour des séquences réelles montrent que notre approche automatique de mosaïquage est robuste et rapide (temps compatible avec la durée d'un examen cystoscopique clinique). Nos tests ont également prouvé que l'algorithme de recalage fonctionne pour des transformations géométriques plus grandes que celles rencontrées typiquement entre images d'une séquence vidéo (90% de recouvrement entre images consécutives pour ces dernières) / This work describes a mosaicing algorithm for constructing panoramic images of internal walls of the bladder. Time relating to the construction of panoramic images including the interesting parts must be shorter than that required by a standard cystoscopic examination. The mosaicing algorithm must be robust against lighting conditions, morphologic and texture variations relating to instruments and patient anatomy. These panoramic images could be used by a clinician for guiding further exams, storing non-redundant data and following-up evolution of lesions. The preprocessing of cystoscopic images is the first stage of the algorithm. Preprocessing consists of shading correction and fiber optics pattern attenuation occurring in fiberscope acquired images. The second stage is image registration. The chosen solution consist of cross-correlating images (using their Fourier transforms) in order to have initial translations for an iterative registration algorithm based on the sum of squared differences of images. In the third stage, images are projected in the coordinate system of the panoramic image using global transformations computed with matrices given by the iterative registration. We use a weighted average of pixel intensities to blend visible borders of images produced in the projection process. Numerical results obtained with a phantom and qualitative results obtained with real sequences show that our automatic approach is robust and allows for a fast construction of panoramic images in a period of time that is shorter than the duration of a clinical cystoscopic examination. Our experiments showed that the registration algorithm can handle geometric transformations that are larger than those existing typically in a video-sequence (90% of superposition between successive images in this case)
| Identifer | oai:union.ndltd.org:theses.fr/2007INPL069N |
| Date | 22 October 2007 |
| Creators | Hernandez Mier, Yahir |
| Contributors | Vandoeuvre-les-Nancy, INPL, Wolf, Didier, Blondel, Walter |
| Source Sets | Dépôt national des thèses électroniques françaises |
| Language | French |
| Detected Language | French |
| Type | Electronic Thesis or Dissertation, Text |
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