Contribution à l'analyse de textures en traitement d'images par méthodes variationnelles et équations aux dérivées partielles PDF Download
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Book Description
Cette thèse est un travail en mathématiques appliquées. Elle aborde quelques problèmes en analyse d'images et utilise des outils mathématiques spécifiques. L'objectif des deux premières parties de cette thèse est de proposer un modèle pour décomposer une image f en trois composantes : f=u+v+w. Notre approche repose sur l'utilisation d'espaces mathématiques adaptés à chaque composante: l'espace BV des fonctions à variations bornées pour u, un espace G proche du dual de BV pour les textures, et un espace de Besov d'exposant négatif E pour le bruit. Nous effectuons l'étude mathématique complète des différents modèles que nous proposons. Nous illustrons notre approche par de nombreux exemples. Dans la troisième et dernière partie de cette thèse, nous nous intéressons spécifiquement à la composante texturée. Nous proposons un algorithme de classification supervisée pour les images texturées.
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Cette thèse est un travail en mathématiques appliquées. Elle aborde quelques problèmes en analyse d'images et utilise des outils mathématiques spécifiques. L'objectif des deux premières parties de cette thèse est de proposer un modèle pour décomposer une image f en trois composantes : f=u+v+w. Notre approche repose sur l'utilisation d'espaces mathématiques adaptés à chaque composante: l'espace BV des fonctions à variations bornées pour u, un espace G proche du dual de BV pour les textures, et un espace de Besov d'exposant négatif E pour le bruit. Nous effectuons l'étude mathématique complète des différents modèles que nous proposons. Nous illustrons notre approche par de nombreux exemples. Dans la troisième et dernière partie de cette thèse, nous nous intéressons spécifiquement à la composante texturée. Nous proposons un algorithme de classification supervisée pour les images texturées.
Author: Publisher: Academic Press ISBN: 0080912176 Category : Technology & Engineering Languages : en Pages : 256
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Advances in Imaging and Electron Physics merges two long-running serials--Advances in Electronics and Electron Physics and Advances in Optical and Electron Microscopy. This series features extended articles on the physics of electron devices (especially semiconductor devices), particle optics at high and low energies, microlithography, image science and digital image processing, electromagnetic wave propagation, electron microscopy, and the computing methods used in all these domains. Updated with contributions from leading international scholars and industry experts Discusses hot topic areas and presents current and future research trends Provides an invaluable reference and guide for physicists, engineers and mathematicians
Author: Samar Issa Publisher: ISBN: Category : Languages : fr Pages : 0
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Cette thèse est décomposée en deux parties. La première est consacrée à l'étude de la restauration d'image et la seconde partie est consacrée à l'étude d'un modèle de Frenkel-Kontorova par des méthodes issues du calcul variationnel et des équations aux dérivées partielles. Au chapitre 1, nous présentons les questions essentielles que nous traiterons dans cette thèse, puis on fait des rappels sur les définitions et quelques propriétés d'espace des fonctions à variations bornées BV , l'espace d'Orlicz et le modèle de Frenkel-Kontorova. Au chapitre 2, nous montrons que les problèmes de minimisation non convexe (restauration d'image) contenant des termes de régularisation sous-linéaires sont mal posés. Au chapitre 3, nous étudions un modèle de restauration avec un terme de régularisation à croissance non standard, proposé par Blomgren et al. : le module du gradient est élevé a une puissance qui dépend elle même du gradient. On montre qu'elle est semi-continue inférieurement pour la topologie faible d'un certain espace d'Orlicz-Sobolev qui lui est associé, ce qui permet un résultat d'existence de la solution. Au chapitre 4, nous étudions un modèle de Frenkel-Kontorova, dont on montre l'existence d'au moins une solution de type travelling wave, u.
Author: Christian Lopez Publisher: ISBN: Category : Languages : fr Pages :
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QU'EST-CE QU'UNE TEXTURE? IL EST IMPOSSIBLE DE REPONDRE A CETTE QUESTION DE MANIERE INTENSIVE, MAIS IL EST TOUT A FAIT POSSIBLE DE DONNER DES EXEMPLES: UN CHAMP DE BLE, LA MER, LA PEAU D'UN REPTILE... LE BUT DE CETTE THESE EST DE FORMALISER MATHEMATIQUEMENT LA DISCRIMINATION DE TEXTURES EN PRENANT COMME SOURCE LA THEORIE (PSYCHOPHYSIQUE) DES TEXTONS DE JULESZ. NOUS FORMALISONS LES DEUX ASPECTS ESSENTIELS DE CETTE THEORIE: D'UNE PART, LA DEFINITION DES CARACTERISTIQUES GEOMETRIQUES LOCALES, OU TEXTONS. NOUS MONTRONS EN SUIVANT L'AXIOMATIQUE DE JULESZ QU'ELLE NE PEUT ETRE FAITE QUE PAR L'INTERMEDIAIRE D'UNE ANALYSE MULTIECHELLE ASSOCIEE A UNE EQUATION AUX DERIVEES PARTIELLES PARABOLIQUE ET GEOMETRIQUEMENT INVARIANTE. D'AUTRE PART, IL FAUT REALISER LE GROUPING: COMMENT SEGMENTER UNE IMAGE A PARTIR DES MULTIPLES IMAGES DONNEES PAR LES DENSITES DE TEXTONS. NOUS PROPOSONS UNE METHODE VARIATIONNELLE QUI PERMET D'EFFECTUER CETTE SEGMENTATION. ENFIN, NOUS FAISONS L'ANALYSE NUMERIQUE DES DEUX OUTILS DE BASE (SEGMENTATION MULTICANAUX, EDP GEOMETRIQUE) DE LA THEORIE DE JULESZ. IL EST ALORS POSSIBLE DE LA VERIFIER ET DE LA DISCUTER NUMERIQUEMENT
Author: Fumiaki Tomita Publisher: Springer Science & Business Media ISBN: 1461315530 Category : Computers Languages : en Pages : 179
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This book presents theories and techniques for perception of textures by computer. Texture is a homogeneous visual pattern that we perceive in surfaces of objects such as textiles, tree barks or stones. Texture analysis is one of the first important steps in computer vision since texture provides important cues to recognize real-world objects. A major part of the book is devoted to two-dimensional analysis of texture patterns by extracting statistical and structural features. It also deals with the shape-from-texture problem which addresses recovery of the three-dimensional surface shapes based on the geometry of projection of the surface texture to the image plane. Perception is still largely mysterious. Realizing a computer vision system that can work in the real world requires more research and ex periment. Capability of textural perception is a key component. We hope this book will contribute to the advancement of computer vision toward robust, useful systems. vVe would like to express our appreciation to Professor Takeo Kanade at Carnegie Mellon University for his encouragement and help in writing this book; to the members of Computer Vision Section at Electrotechni cal Laboratory for providing an excellent research environment; and to Carl W. Harris at Kluwer Academic Publishers for his help in preparing the manuscript.
Author: Clara Ghannam Publisher: ISBN: Category : Languages : en Pages : 112
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This thesis is devoted to the study of image restoration and decomposition using variational calculus methods and partial differential equations. In chapter 1, after recalling some notions and basic results on image analysis, we present the essential questions that we will treat in the thesis. In chapter 2, we show that minimization problems involving sublinear regularizing terms are ill-posed, in general, although numerical experiments in image processing give very good results. We give a new approach to perform minimization via the Chambolle's algorithm. In chapter 3, we propose an extension of the TV: weighted total variation and extended total variation. Furthermore, we provide an algorothm to perform minimization via the Chambolle's algorithm. In chapter 4 we study a model of restoration and decomposition via nonstandard diffusion. We present a class of nonstandard increasing strictly convex regularization terms, which allows both, existence and uniqueness results. Before closing this chapter effective algorithms, based on projection method, are proposed in the case of scalar and vectorial images. Finally, in the part conclusion and perspectives, we present a restoration model with local constraints. This model was studied by Caselles et al. to remedy the fact that the removed noise by the classical methods contains geometrical information.
Author: François Lozes Publisher: ISBN: Category : Languages : fr Pages : 406
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Dans ce travail de thèse, nous nous intéressons à la transposition et à l'étude de certaines Équations aux Dérivées Partielles (EDPs) et méthodes variationnelles et leurs extensions pour le traitement et l'analyse de données sous forme de surfaces ou de nuages de points. Les EDPs et les méthodes variationnelles ont montré leur efficacité comme outils pour la résolution d'un grand nombre de problèmes inverses en imagerie, notamment pour le débruitage, la restauration d'images et de vidéos, l'inpainting d'images, la segmentation d'images, etc. Récemment, beaucoup de ces méthodes ont été étendues sous formulation non-locale. Cependant, ces méthodes sont utilisées pour le traitement d'images ou de vidéos sur des espaces euclidiens où la discrétisation se fait sur des grilles régulières. Dans cette thèse, nous proposons une nouvelle approche de résolution et d'adaptation d'EDPs sur des nuages de points 3D ou des surfaces: celle-ci est basée sur la représentation de nuages de points par des graphes pondérés et sur le cadre des Équations aux différences Partielles (EdPs). Cette approche ne nécessite aucun prétraitement préalable de nuages de points, de plus elle permet naturellement d'étendre et d'adapter les EDPs sous une formulation non-locale en changeant uniquement la topologie du graphe.
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DANS CETTE THESE, NOUS NOUS INTERESSONS AU PROBLEME DE L'ANALYSE URBAINE A PARTIR D'IMAGES SATELLITALES PAR DES METHODES AUTOMATIQUES OU SEMI-AUTOMATIQUES ISSUES DU TRAITEMENT D'IMAGE. DANS LE PREMIER CHAPITRE, NOUS PRESENTONS LE CONTEXTE DANS LEQUEL LE TRAVAIL A ETE EFFECTUE. NOUS EXPOSONS LES TYPES DE DONNEES UTILISEES, LES APPROCHES STATISTIQUES CONSIDEREES. NOUS DONNONS EGALEMENT QUELQUES EXEMPLES D'APPLICATIONS QUI JUSTIFIENT UNE TELLE ETUDE. ENFIN, UN ETAT DE L'ART DES DIVERSES METHODES D'ANALYSE DES TEXTURES EST PRESENTE. DANS LES DEUX CHAPITRES SUIVANTS, NOUS DEVELOPPONS UNE METHODE AUTOMATIQUE D'EXTRACTION D'UN MASQUE URBAIN A PARTIR D'UNE ANALYSE DE LA TEXTURE DE L'IMAGE. DES METHODES D'EXTRACTION D'UN MASQUE URBAIN SONT DECRITES. ENSUITE, NOUS DEFINISSONS PLUS PRECISEMMENT LES HUIT MODELES MARKOVIENS GAUSSIENS FONDES SUR DES CHAINES. CES MODELES SONT RENORMALISES PAR UNE METHODE DE RENORMALISATION DE GROUPE ISSUE DE LA PHYSIQUE STATISTIQUE AFIN DE CORRIGER LE BIAIS INTRODUIT PAR L'ANISOTROPIE DU RESEAU DE PIXELS. L'ANALYSE DE TEXTURE PROPOSEE EST COMPAREE AVEC DEUX METHODES CLASSIQUES : LES MATRICES DE COOCCURRENCE ET LES FILTRES DE GABOR. L'IMAGE DU PARAMETRE DE TEXTURE EST ENSUITE CLASSIFIEE AVEC UN ALGORITHME NON SUPERVISE DE CLASSIFICATION FLOUE FONDEE SUR LA DEFINITION D'UN CRITERE ENTROPIQUE. LES PARAMETRES ESTIMES AVEC CET ALGORITHME SONT INTEGRES DANS UN MODELE MARKOVIEN DE SEGMENTATION. DES RESULTATS D'EXTRACTION DE MASQUES URBAINS SONT FINALEMENT PRESENTES SUR DES IMAGES SATELLITALES OPTIQUES SPOT3, DES SIMULATIONS SPOT5, ET DES IMAGES RADAR ERS1. DANS LE QUATRIEME CHAPITRE, NOUS PRESENTONS L'ANALYSE GRANULOMETRIQUE UTILISEE POUR ANALYSER LE PAYSAGE URBAIN. LES OUTILS ET DEFINITIONS DE BASE DE LA MORPHOLOGIE MATHEMATIQUE SONT EXPOSES. NOUS NOUS INTERESSONS PLUS PARTICULIEREMENT A L'OUVERTURE PAR RECONSTRUCTION QUI EST UTILISEE COMME TRANSFORMATION DE BASE DE LA GRANULOMETRIE. L'ETAPE DE QUANTIFICATION QUI SUIT TOUT ETAPE DE TRANSFORMATION NOUS PERMET D'ESTIMER EN CHAQUE PIXEL UNE DISTRIBUTION LOCALE DE TAILLE QUI EST INTEGREE DANS LE TERME D'ATTACHE AUX DONNEES D'UN MODELE MARKOVIEN DE SEGMENTATION. DES TESTS SONT EFFECTUES SUR DES SIMULATIONS SPOT5.
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DANS LE CADRE STATISTIQUE, CHERCHER A CLASSER ET A SEGMENTER DES TEXTURES A GRAIN FIN, C'EST SOUVENT UTILISER DES STATISTIQUES D'ORDRE UN ET D'ORDRE DEUX MAIS PARFOIS CEUX-CI SONT INSUFFISANTES. UNE AUTRE ALTERNATIVE EST D'UTILISER LES STATISTIQUES D'ORDRE SUPERIEUR, PLUS PARTICULIEREMENT LES MOMENTS D'ORDRE TROIS ET D'ORDRE QUATRE. DANS CE TRAVAIL, ON MET EN PLACE UNE METHODOLOGIE D'EXPERIMENTATION AYANT POUR BUT DE FAIRE DE LA CLASSIFICATION ET DE LA SEGMENTATION DE MICRO-TEXTURES, A L'AIDE DE CES STATISTIQUES D'ORDRE TROIS ET QUATRE. DEUX METHODES POUR LA CLASSIFICATION ET LA SEGMENTATION DE MICRO-TEXTURES SONT MISE EN PLACE, D'UNE PART UNE METHODE SUPERVISEE ET D'AUTRE PART UNE METHODE NON SUPERVISEE. CETTE DERNIERE EST BASEE SUR L'ALGORITHME EM. DU FAIT DE LA REDONDANCE IMPORTANTE D'INFORMATION SOUS-JACENTE AUX MOMENTS STATISTIQUES, DES METHODES DE REDUCTION ET DE SELECTION DE DIMENSION SONT TESTEES. D'UNE PART, POUR LA REDUCTION DE DIMENSION ON A UTILISE L'ANALYSE EN COMPOSANTES PRINCIPALES (ACP) ET L'ANALYSE EN COMPOSANTES CURVILIGNES (ACC). D'AUTRE PART, POUR LA SELECTION D'ATTRIBUTS LA METHODE BRANCH AND BOUND A ETE UTILISEE. CES METHODES ONT ETE EXPLOREES SUR LES ATTRIBUTS STATISTIQUES AFIN D'UTILISER LES PLUS DISCRIMINANTS SOIT DANS L'ESPACE ORIGINAL, SOIT DANS UN ESPACE DE PROJECTION. PUISQU'AUCUNE FAMILLE DE PARAMETRES PRISE ISOLEMENT (STATISTIQUE D'ORDRE UN, DEUX, TROIS ET QUATRE) NE SUFFIT POUR FAIRE LA DISCRIMINATION D'UNE LARGE GAMME DE TEXTURES, ON EST OBLIGE DE FAIRE LEUR MISE EN COOPERATION VIA LA FUSION DE DONNEES, FOURNISSANT UNE SOLUTION PERFORMANTE EN RECONNAISSANCE.
Author: Antoine Lefebvre Publisher: ISBN: Category : Languages : fr Pages : 280
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Les données de télédétection acquises à Très Haute Résolution Spatiale (THRS) constituent une source d’information importante pour le suivi détaillé des changements d’occupation du sol sur de petites surfaces. Ces données sont particulièrement intéressantes pour les applications dans les milieux urbains et périurbains car elles permettent d’appréhender des changements brusques et irréguliers autant que des modifications subtiles et régulières. Toutefois, l’exploitation d’images à THRS nécessite des développements méthodologiques, les méthodes de détection de changement généralement utilisées pour traiter les images à basse et moyenne résolution n’étant pas adaptées : d’une part l’étendue et la résolution spectrale des capteurs à THRS sont souvent inférieures à celles des autres capteurs, la résolution spectrale des capteurs diminuant avec l’augmentation de leur résolution spatiale. D’autre part, la variabilité spectrale des pixels définissant les classes d’occupation du sol augmente en fonction de la résolution spatiale. Cette thèse présente ainsi une série d’outils méthodologiques qui permettent d’identifier et de caractériser automatiquement des changements affectant de petites surfaces à partir de données à THRS acquises à différentes dates et provenant de différentes sources. Contrairement à la majorité des méthodes utilisées en télédétection, l’originalité des outils présentés ne repose pas exclusivement ou essentiellement sur l’utilisation de l’information spectrale de l’image ; ils reposent surtout sur les propriétés de texture des objets géographiques observés. La texture est caractérisée à partir d’une analyse des coefficients issus d’une décomposition en ondelettes des images. Les outils développés comprennent : une méthode de correction de l’effet de vignettage des photographies aériennes anciennes ; une technique de segmentation d’images ; une méthode d’estimation de l’orientation dominante de motifs texturés ; une méthode de classification ; une méthode de détection de changements. L’ensemble de ces outils a été validé à partir d’exemples synthétiques, puis appliqué sur un secteur périurbain de l’agglomération rennaise afin de détecter les changements d’occupation et d’utilisation des sols à partir de photographies aériennes acquises en 1978 et 2001. Les taux de changement correctement détectés, qui varient de 78 % à 85 %, montrent l’intérêt d’exploiter la texture pour classer des images à THRS. Il est possible de détecter automatiquement différents types de changements et ainsi de distinguer des changements de pratiques culturales et des changements liés à l’artificialisation des sols. Les outils développés dans cette thèse sont génériques et s’appliquent à l’analyse de tout objet texturé. Ainsi nous avons exploité certains outils proposés pour détecter et caractériser des parcelles viticoles ou estimer des mouvements fluides en aéronautique
Author: Jean-François Aujol
Author: Jean-François Aujol
Author: 
Author: Samar Issa
Author: Christian Lopez
Author: Fumiaki Tomita
Author: Clara Ghannam
Author: François Lozes
Author: ANNE.. LORETTE
Author: CARLOS.. AVILES CRUZ
Author: Antoine Lefebvre