Le travail présenté dans cette thèse s'inscrit dans le domaine de l'analyse d'images texturées et plus particulièrement d'images 3D (ensembles de voxels). Pour ces dernières, les difficultés d'analyse sont principalement dues à la très grande quantité d'informations à prendre en compte et à traiter, ce qui rend inefficaces les méthodes dédiées aux images 2D. De plus, outre le faible nombre de travaux proposant des méthodes réellement 3D, la majeure partie des méthodes d'analyse de textures existantes n'ont pas une applicabilité très étendue et sont incapables d'identifier certaines classes de textures. En comparaison, le système visuel humain s'adapte à tous types de textures, même en présence d'un contexte défavorable. Les textures sont donc facilement discernées par l'humain, mais très difficiles à définir sous forme d'un modèle mathématique unique offrant une description purement quantitative. Partant de l'hypothèse qu'il est plus pertinent de décrire une texture avec des adjectifs qualificatifs (description qualitative) plutôt qu'avec un modèle mathématique unique, nous avons choisi dans un premier temps de définir un nouvel ensemble de descripteurs de textures permettant une caractérisation qualitative des textures contenues dans les images 3D. Il est difficile de produire une définition consensuelle du terme "texture". Néanmoins, la première contribution de cette thèse est la proposition d'un nouvel ensemble de caractéristiques de textures solides construit à partir de propriétés de textures facilement appréhendable par l'utilisateur humain. Ces nouveaux descripteurs permettent entre autres de décrire des propriétés texturales telles que la directionnalité, la rugosité et le contraste. La deuxième contribution de cette thèse correspond aux techniques multi-résolutions que nous proposons d'exploiter pour extraire ces caractéristiques des images 3D, techniques basées sur une décomposition en ondelette couplée à une analyse des composantes géométriques contenues dans les représentations obtenues. Enfin, le système de segmentation interactif d'images échographiques 3D de la peau, intégrant nos descripteurs de textures solides, couplé à un mécanisme de clustering et à une interface homme-machine adaptée constitue, selon nous, une troisième contribution. Ce système nous a permis de valider expérimentalement la robustesse et la généricité de nos propositions, et intéresse aujourd'hui de nombreux acteurs du monde de la santé (médecins, dermatologues, industriels, ...).
| Identifer | oai:union.ndltd.org:CCSD/oai:tel.archives-ouvertes.fr:tel-00576507 |
| Date | 24 November 2009 |
| Creators | Paulhac, Ludovic |
| Publisher | Université François Rabelais - Tours |
| Source Sets | CCSD theses-EN-ligne, France |
| Language | French |
| Detected Language | French |
| Type | PhD thesis |
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