Thèse en cours

Algorithmes scalables pour la segmentation hiérarchique d'images et de données
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Auteur / Autrice : Josselin Lefèvre
Direction : Jean CoustyBenjamin Perret
Type : Projet de thèse
Discipline(s) : Informatique
Date : Inscription en doctorat le 01/03/2022
Etablissement(s) : Université Gustave Eiffel
Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Mathématiques, Sciences et Technologies de l'Information et de la Communication
Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Laboratoire d'informatique de l'Institut Gaspard Monge (1997-2009)
Equipe de recherche : A3SI - Algorithme, Architecture, Analyse et Synthèse d'Image

Résumé

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La segmentation d'images est l'un des problèmes les plus anciens en vision par ordinateur. Il consiste à partitionner une image en régions significatives qui peuvent être utilisées pour effectuer des tâches de niveau sémantique supérieur. Cependant les objets d'intérêt n'apparaissent pas tous à la même échelle et peuvent être imbriqués les uns dans les autres. La segmentation est ainsi souvent perçue comme un problème mal posé. La segmentation d'image hiérarchique permet de trouver une série de partitions ordonnées de la plus fine à la plus grossière décrivant comment les détails les plus fins sont regroupés pour former des régions de plus hauts niveaux. Avec l'augmentation spectaculaire de la résolution, vient le besoin d'algorithmes scalables pour le traitement des images qui ne tiennent plus en mémoire. Alors que les algorithmes pour construire et traiter des segmentations hiérarchiques sont bien établis dans le cas régulier d'une image unique de taille standard, il y a un manque d'algorithmes scalables. Les algorithmes et les structures de données doivent alors être repensés pour un usage out-of-core. Cette thèse CIFRE développera une approche scalable / out-of-core de l'algorithme de ligne de partage des eaux garantissant d'une part la validité de l'algorithme avec la méthodologie d'évaluation, et d'autre part la gestion de l'interactivité qui va souvent de pair avec l'utilisation de cet algorithme.