Thèse soutenue

Recherche d'objets deformes dans une image
FR
Accès à la thèse
Auteur / Autrice : FRANCOIS ABRAM
Direction : PETER SANDER
Type : Thèse de doctorat
Discipline(s) : Sciences et techniques
Date : Soutenance en 1999
Etablissement(s) : Nice

Résumé

FR

Quand on regarde une image, c'est notre experience, notre savoir, que l'on recherche dans l'image. C'est l'identification de ce que l'on connait avec ce que l'on voit qui permet d'avoir une interpretation de ce qui se trouve dans l'image, et l'idee de ce qui manque ou de ce qui est cache. La gestalt theorie propose une approche de la perception et de l'interpretation qui repose sur ces concepts. Cependant, en traitement d'image, il n'existe pas de techniques mettant en uvre, d'une certaine facon, les connaissances que nous avons sur l'image a manipuler. Autrement dit, nous, les hommes, avons pour objectif de faire realiser a la machine aussi bien que nous sommes capables de le faire, sans lui donner tous les moyens pour. Dans ce rapport de these, je propose une methode de segmentation qui utilise une certaine connaissance sur l'objet recherche dans l'image, la forme de l'objet a segmenter. Cette approche definit l'orientation generale de mes travaux : dans une image, on connait la forme approximative de l'objet que l'on recherche. Ce rapport introduit tout d'abord la gestalt theorie en tant que theorie de la perception. Si l'homme a pour ambition de rendre la machine aussi performante que lui, qu'il s'etudie lui meme en premier lieu. Certaines notions de traitement d'image sont ensuite rassemblees afin de comprendre pourquoi et comment l'utilisation a-priori d'un modele de description de contour permet d'etre plus pertinent pour la localisation des contours dans une image. Le vif du sujet de recherche concerne le domaine des contours actifs, defini comme un modele plonge dans un systeme energetique. La minimisation de l'energie globale du systeme permettra de deplacer le modele vers un contour dans l'image. Plusieurs modeles sont deja definis, ils possedent leurs avantages et leurs limites, ils evoluent mais il faut trouver une representation qui permette de supporter cette faculte de tirer profit de la forme originale du contour, la notion de memoire de forme. Donc, apres avoir introduit les contours actifs variationnels, je fais l'etude de plusieurs modeles interessants pour l'objectif que je me suis fixe. Finalement, c'est en associant deux approches contradictoires que je parviens a definir le modele de representation qui me permet d'introduire le contour actif a memoire de forme. Cette representation repose en meme temps sur un aspect local et un aspect global. L'aspect local permet de definir la forme intrinseque de l'objet, donc du contour, independamment de son attitude dans l'image, j'oserai meme dire, independamment de sa presence dans l'image. C'est en quelque sorte l'idee que l'on a de l'objet, l'experience, la connaissance. La geometrie differentielle tient une part essentielle dans la description de cette forme intrinseque. Oppose a cela, l'aspect global est l'attitude de l'objet dans l'image. Le processus de segmentation base sur cette description contient alors deux facettes, d'une part la deformation sous contrainte de forme permettant la detection d'un objet de forme similaire dans l'image, d'autre part le placement selon les lois des systemes solides permettant une localisation de l'objet dans l'image. L'association des deux fournissant non seulement la position et la forme de l'objet dans l'image, mais aussi une evaluation de la deformation de l'objet trouve par rapport a l'objet utilise. Plusieurs domaines d'application peuvent tirer profit de ce type de representation. De l'imagerie bio-medicale a l'imagerie satellitaire, et meme l'animation d'objets elastiques.