Detection et segmentation d'objets d'interet en imagerie 2d et 3d par classification automatique des pixels et optimisation sous contraintes geometriques de contours deformables

par MUSTAPHA SADKI

Thèse de doctorat en Sciences et techniques

Sous la direction de Michel Bruynooghe.

Soutenue en 1997

à Strasbourg 1 .

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  • Résumé

    Cette these propose une methodologie et des algorithmes de detection et de segmentation d'objets d'interet par classification automatique des pixels et optimisation sous contraintes geometriques de contours deformables, qui ont ete appliques avec succes a la detection d'anomalies en imagerie mammographique, a l'extraction automatique de stenoses dans des images tomodensitometriques 3d et a l'extraction de franges dans des images de moire inverse pour la saisie de formes 3d dans le domaine de la metrologie. Du point de vue de l'analyse d'images, l'objectif est de montrer qu'il est possible de resoudre ces problemes de vision par ordinateur, sans introduire de considerations avancees ou de connaissances specifiques du domaine d'application considere, aussi bien dans le cas de la mammographie et de la tomodensitometrique que dans celui de la saisie de formes 3d par moire, en les traitant comme des problemes de perception visuelle humaine simulables par des algorithmes de traitement d'images et d'analyse de donnees multidimensionnelles. C'est grace a cette propriete d'independance par rapport au domaine d'application que les algorithmes presentes dans cette these ont ete utilises avec succes aussi bien en imagerie mammographique, qu'en tomodensitometrique 3d par scanner x ou en metrologie de formes 3d par analyse d'images de moire inverse.

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Informations

  • Détails : 182 p.
  • Annexes : 215 ref.

Où se trouve cette thèse ?

  • Bibliothèque : Université de Strasbourg. Service commun de la documentation. Bibliothèque Blaise Pascal.
  • Disponible pour le PEB
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