Les images et données volumiques sont devenues importantes dans notre vie quotidienne que ce soit sur le plan artistique, culturel, ou scientifique. Les données volumiques ont un intérêt important dans l'imagerie médicale, l'ingénierie, et l'analyse du patrimoine culturel. Ils sont créées en utilisant la reconstruction tomographique, une technique qui combine une large série de scans 2D capturés de plusieur points de vue. Chaque scan 2D est obtenu par des methodes de rayonnement : Rayons X pour les scanners CT, ondes radiofréquences pour les IRM, annihilation électron-positron pour les PET scans, etc. L'acquisition des images et données volumique est influencée par le bruit provoqué par différents facteurs. Le bruit dans les images peut être causée par un manque d'éclairage, des défauts électroniques, faible dose de rayonnement, et un mauvais positionnement de l'outil ou de l'objet. Le bruit dans les données volumique peut aussi provenir d'une variété de sources : le nombre limité de points de vue, le manque de sensibilité dans les capteurs, des contrastes élevé, les algorithmes de reconstruction employés, etc. L'acquisition de données non bruitée est iréalisable. Alors, il est souhaitable de réduire ou d'éliminer le bruit le plus tôt possible dans le pipeline. La suppression du bruit tout en préservant les caractéristiques fortes d'une image ou d'un objet volumique reste une tâche difficile. Nous proposons une méthode multi-échelle pour lisser des images 2D et des données tomographiques 3D tout en préservant les caractéristiques à l'échelle spécifiée. Notre algorithme est contrôlé par un seul paramètre - la taille des caractéristiques qui doivent être préservées. Toute variation qui est plus petite que l'échelle spécifiée est traitée comme bruit et lissée, tandis que les discontinuités telles que des coins, des bords et des détails à plus grande échelle sont conservés. Nous démontrons les données lissées produites par notre algorithme permettent d'obtenir des images nettes et des iso-surfaces plus propres. Nous comparons nos résultats avec ceux des methodes précédentes. Notre méthode est inspirée par la diffusion anisotrope. Nous calculons nos tenseurs de diffusion à partir des histogrammes continues locaux de gradients autour de chaque pixel dans les images et autour de chaque voxel dans des volumes. Comme notre méthode de lissage fonctionne entièrement sur GPU, il est extrêmement rapide.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:CCSD/oai:tel.archives-ouvertes.fr:tel-00767948 |
| Date | 24 May 2012 |
| Creators | Jibai, Nassim |
| Publisher | Université de Grenoble |
| Source Sets | CCSD theses-EN-ligne, France |
| Language | French |
| Detected Language | French |
| Type | PhD thesis |
Page generated in 0.002 seconds