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Reconnaissance de contours : application à la vidéokératographie / par Myriam Caprioglio ; sous la direction de Rémy Bulot

Auteur principal : Caprioglio, Myriam, AuteurAuteur secondaire : Bulot, Rémy, 1959-, Directeur de thèseAuteur secondaire collectivité : Université d'Aix-Marseille II, 1969-2011, Etablissement de soutenanceType de document : ThèseLangue : français.Pays : France.Éditeur : [S.l.] : [s.n.], 1998Description : 1 vol. (153 p.) : fig. ; 30 cmBibliographie : Bibliogr. p. 149-153.Sujet MSC : 68U10, Computer science -- Computing methodologies and applications, Image processing
68T10, Computer science -- Artificial intelligence, Pattern recognition, speech recognition
92C50, Biology and other natural sciences -- Physiological, cellular and medical topics, Medical applications (general)
65D17, Numerical analysis -- Numerical approximation and computational geometry (primarily algorithms), Computer aided design (modeling of curves and surfaces)
97A70, Mathematics education - General, mathematics and education, Theses and postdoctoral theses
Note de thèse: Thèse de doctorat, mathématiques appliquées, 1998, Aix-Marseille 2
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Thèses CAP (Browse shelf) Available 00203-01

Bibliogr. p. 149-153

Thèse de doctorat mathématiques appliquées 1998 Aix-Marseille 2

L'Analyse d'Images est l'outil essentiel d'extraction intelligente d'information, aussi bien au niveau qualitatif que quantitatif, en matière d'Imagerie Médicale, de Télédétection, de Vision Industrielle… Dans ce domaine de recherche, nous nous intéressons aux aspects algorithmiques, aux différentes approches de Segmentation et à la mise en oeuvre de stratégies de Reconnaissance des Formes. L'objet de nos travaux est de définir une méthodologie novatrice de reconnaissance de contours dans une image bidimensionnelle et de valider ce travail dans un domaine d'application particulier relevant de l'imagerie médicale : la vidéokératographie. La vidéokératographie est un procédé qui permet d'évaluer les distorsions de la cornée humaine en étudiant les déformations de l'image d'une mire (constituée d'anneaux concentriques lumineux) réfléchie par la surface antérieure de cette cornée. Toutefois, les algorithmes implantés actuellement dans les vidéokératographes ne sont pas parfaitement fiables et commettent des erreurs de détection et d'interprétation. La correction de telles erreurs ne relève plus de filtrage d'image mais requiert un processus plus intelligent tenant compte de la structure globale de l'image et bénéficiant d'une expertise du domaine. La méthodologie d'analyse d'image que nous développons est basée sur une phase ascendante et sur une phase descendante de traitement. Cette méthode consiste dans un premier temps à déterminer par filtrage linéaire d'image un ensemble de points de contours. Dans un second temps on effectue une segmentation à l'aide de la Transformée de Hough pour regrouper ces points sous forme de primitives. Les primitives en question sont des arcs de cercles éventuellement de rayons infinis. Une fois obtenues, ces primitives sont concaténées au moyen d'un système de contraintes définies à partir de la cohérence globale de l'image. Enfin, dans une analyse descendante, la structure obtenue permet d'appliquer sur l'image de départ un processus de modèles déformables pour améliorer la finesse de la détection. La détection d'arcs de cercles au moyen de la Transformée de Hough induit certaines difficultés. Une étude théorique approfondie de cette Transformée nous a permis de proposer un certain nombre de solutions. Enfin, la phase de reconstruction strucurelle implique un large travail de description des connaissances liées à la forme de la mire. Cette formalisation est un problème délicat puisque très souvent, l'interprétation visuelle est intuitive voire inconsciente et donc difficile à représenter par des règles

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