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Helbert David

Les thèses encadrées par "Helbert David"

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3 ressources ont été trouvées. Voici les résultats 1 à 3
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  • Graph-based registration for biomedical images    - Pham Hong Nhung  -  11 février 2019

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    Le contexte de cette thèse est le recalage d'images endomicroscopiques. Le microendoscope multiphotonique fournit différentes trajectoires de balayage que nous considérons dans ce travail. Nous proposons d'abord une méthode de recalage non rigide dont l'estimation du mouvement est transformée en un problème d'appariement d'attributs dans le cadre des Log-Demons et d'ondelettes sur graphes. Nous étudions les ondelettes de graphe spectral (SGW) pour capturer les formes des images, en effet, la représentation des données sur les graphes est plus adaptée aux données avec des structures complexes. Nos expériences sur des images endomicroscopiques montrent que cette méthode est supérieure aux techniques de recalage d'images non rigides existantes. Nous proposons ensuite une nouvelle stratégie de recalage d'images pour les images endomicroscopiques acquises sur des grilles irrégulières. La transformée en ondelettes sur graphe est flexible et peut être appliquée à différents types de données, quelles que soient la densité de points et la complexité de la structure de données. Nous montrons également comment le cadre des Log-Demons peut être adapté à l'optimisation de la fonction objective définie pour les images acquises avec un échantillonnage irrégulier.

  • Extension de l'analyse multi-résolution aux images couleurs par transformées sur graphes    - Malek Mohamed  -  10 décembre 2015

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    Dans ce manuscrit, nous avons étudié l’extension de l’analyse multi-résolution aux images couleurs par des transformées sur graphe. Dans ce cadre, nous avons déployé trois stratégies d’analyse différentes. En premier lieu, nous avons défini une transformée basée sur l’utilisation d’un graphe perceptuel dans l’analyse à travers la transformé en ondelettes spectrale sur graphe. L’application en débruitage d’image met en évidence l’utilisation du SVH dans l’analyse des images couleurs. La deuxième stratégie consiste à proposer une nouvelle méthode d’inpainting pour des images couleurs. Pour cela, nous avons proposé un schéma de régularisation à travers les coefficients d’ondelettes de la TOSG, l’estimation de la structure manquante se fait par la construction d’un graphe des patchs couleurs à partir des moyenne non locales. Les résultats obtenus sont très encourageants et mettent en évidence l’importance de la prise en compte du SVH. Dans la troisième stratégie, nous proposons une nouvelle approche de décomposition d’un signal défini sur un graphe complet. Cette méthode est basée sur l’utilisation des propriétés de la matrice laplacienne associée au graphe complet. Dans le contexte des images couleurs, la prise en compte de la dimension couleur est indispensable pour pouvoir identifier les singularités liées à l’image. Cette dernière offre de nouvelles perspectives pour une étude approfondie de son comportement.

  • Détection de points d'intérêts dans une image multi ou hyperspectral par acquisition compressée    - Rousseau Sylvain  -  02 juillet 2013

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    Les capteurs multi- et hyper-spectraux génèrent un énorme flot de données. Un moyen de contourner cette difficulté est de pratiquer une acquisition compressée de l'objet multi- et hyper-spectral. Les données sont alors directement compressées et l'objet est reconstruit lorsqu'on en a besoin. L'étape suivante consiste à éviter cette reconstruction et à travailler directement avec les données compressées pour réaliser un traitement classique sur un objet de cette nature. Après avoir introduit une première approche qui utilise des outils riemanniens pour effectuer une détection de contours dans une image multispectrale, nous présentons les principes de l'acquisition compressée et différents algorithmes utilisés pour résoudre les problèmes qu'elle pose. Ensuite, nous consacrons un chapitre entier à l'étude détaillée de l'un d'entre eux, les algorithmes de type Bregman qui, par leur flexibilité et leur efficacité vont nous permettre de résoudre les minimisations rencontrées plus tard. On s'intéresse ensuite à la détection de signatures dans une image multispectrale et plus particulièrement à un algorithme original du Guo et Osher reposant sur une minimisation L1. Cet algorithme est généralisé dans le cadre de l'acquisition compressée. Une seconde généralisation va permettre de réaliser de la détection de motifs dans une image multispectrale. Et enfin, nous introduirons de nouvelles matrices de mesures qui simplifie énormément les calculs tout en gardant de bonnes qualités de mesures.

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