Détection de rupture par mesure de non stationnarité locale : application à la segmentation de signaux multidimensionnels

par Wan Yu Liu

Thèse de doctorat en Génie informatique

Sous la direction de Isabelle Magnin.


  • Résumé

    Dans ce travail. Une théorie originale de détection de rupture appliquée à des signaux multidimensionnels est développée. Cette approche. Différente des méthodes classiques, consiste d'abord à caractériser les propriétés statistiques locales du signal à l'aide d'un paramètre instantané. Un estimateur général de ce paramètre instantané développé et sa convergence est démontrée. En introduisant la notion d'espace métrique. Les propriétés stationnaires du signal à traiter ainsi que la transition d'un segment stationnaire à un autre sont démontrées. La mesure de non stationnarité du signal dans la fenêtre d'observation est définie à l'aide d'une distance associée à la norme Lp et la rupture du signal est généralement caractérisée par cette mesure. L'opérateur ainsi développé est particulièrement insensible au bruit et présente de meilleures performances que l'opérateur de Canny-Deriche. Une analyse théorique a été réalisée concernant d'une part la performance de la détection de rupture pour 3 modèles d'entrée et d'autre part la performance de l'opérateur en présence de bruit blanc gaussien en terme de rapport signal sur bruit. De nombreuses simulations numériques réalisées dans des situations très variées confirment les analyses théoriques. Des exemples de détection de ruptures des propriétés statistiques d'ordre supérieur, jusqu'à l'ordre 4, sont présentés après généralisation de l'opérateur proposé à un ordre k quelconque. L'application de cet opérateur de rehaussement de contour comme prétraitement d'images stéréoéchographiques montre une nette amélioration visuelle des images autorisant ainsi la perception du relief. Des résultats de segmentation réalisées sur des images variées ( de synthèse, US, IRM. RX) sont présentés.

  • Titre traduit

    = Rupture detection by local non stationarity measure : Application to the multidimensional signals segmentation


  • Résumé

    In this work. An original theory for the rupture detection applied to multidimensional signais is developed. This approach, different from the classical methods, consists of firstly the characterisation of the local statistical properties of signal by means of an instantaneous parameter. A general estimator of this instantaneous parameter is developed and its convergence is shown. By introducing the concept of the metric space, both the stationary properties of the signal and the transient properties of the signals from a stationary segment to another one are demonstrated. The measure of the signal-non-stationarity in an observation window is defined by means of the distance associated to the norm Lp and the signal rupture is generally characterised by this measure. Such an operator is specially insensitive to noise and presents some better performances than that of Canny-Deriche. The theoretical analysis includes both the rupture detection performance for three different model inputs and the operator pertormance with presence of the Gaussian white noise in terms of signal-to-noise ratio. An important number of simulations realised in various situations confirm the theoretical analysis. Some examples of higher order statistics rupture detection. Until 4th order. Are given after generalization of the proposed operator to any given order k. The application of this contour enhancement operator as stereoechographic image pre-processing shows a clear visual improvement leading to a possible relief perception. The results of the segmentation on synthetic and actual images ( US. RIM. X-ray) are presented.

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Informations

  • Détails : 1 vol. (260 p.)
  • Notes : Publication autorisée par le jury
  • Annexes : Bibliogr.

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  • Bibliothèque : Institut national des sciences appliquées (Villeurbanne, Rhône). Service Commun de la Documentation Doc'INSA.
  • Disponible pour le PEB
  • Cote : C.83(1659)
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