Recalage de signaux et reconnaissance de formes : application à l’analyse des otolithes de poissons

par Kamal Nasreddine

Thèse de doctorat en Sciences et technologies de l'information et de la communication. Traitement du signal et des images

Sous la direction de Jean Le Bihan.

Soutenue en 2010

à Brest .

mots clés

• Recalage de signaux
• Recalage d’images
• Géodésiques dans l’espace des formes
• Reconnaissance de formes
• Otolithes de poissons
• Coquilles Saint-Jacques
• Traitement du signal -- Techniques numériques
• Poissons -- Anatomie
• Statoconie

Résumé

Une approche variationnelle robuste est proposée pour le recalage des signaux 1D puis appliquée au calcul des géodésiques de formes pour la classification. L’approche est ensuite étendue au recalage d’images de séquences de formes. Cette approche de recalage, basé-géométrie, est particulièrement bien adaptée aux images peu contrastées, pour lesquelles le recalage basé-intensité manque d’efficacité. Une étude de validation est menée sur des signaux et des images issus de la biologie et du milieu médical. La reconnaissance de formes (classification et recherche) a aussi été validée sur la base d’images MPEG-7 largement utilisée dans la littérature scientifique. L’application principale visée concerne le traitement des signaux et des images issus d’archives biologiques marines (otolithes de poissons et coquilles Saint-Jacques), qui présentent une grande variabilité inter-individuelle et où les approches de recalage sont d’un intérêt tout particulier. Les méthodes proposées ont été appliquées avec succès à l’identification de l’espèce et/ou du stock du poisson et de la coquille Saint-Jacques, à l’estimation de l’âge et de la croissance du poisson, comme aide à l’interprétation des marques de croissance et à l’établissement de modèles statistiques de formes.

Titre traduit

Signal registration and shape recognition : applications to the analysis of fish otoliths

Résumé

A robust variational method is proposed for 1D signal registration and applied in order to compute shape geodesics for shape classification issues. It is then extended to be applied for matching images of shape sequences. This geometric approach is mainly applied to poorly contrasted images where the intensity-based registration fails. Experiments are carried out on real signals and images issued from biological and medical applications. Shape recognition (classification and retrieval) has also been validated on the image database MPEG-7. The main application of this study concerns the processing of signals and images issued from marine biological archives (fish otoliths and seashells) which depict a high individual variability such that registration-based approaches are of particular interest. The proposed methods were applied successfully to the identification of species and/or stock of fish and seashells, to the estimation of fish age and growth, to assist growth pattern interpretation and to establish statistical modeling of shapes.