Blanc SIMI 2 - Sciences de l'information, de la matière et de l'ingénierie : Sciences de l’information, simulation

Intégration des connaissances pour la convolution discrète, la segmentation et la reconstruction d'informations dans les images digitales – KIDICO

KIDICO

Intégration des connaissances pour la convolution discrète, la segmentation et la reconstruction d'informations dans les images digitales

Développent de nouveaux cadres pour l'analyse d'images

En traitement d'images, la solution de tout problème requiert l'utilisation de connaissances concernant le dispositif d'acquisition et le domaine de l'image. <br /> <br />Nos recherches portent sur le développement des approches en traitement et segmentation d'images fondées sur la géométrie discrète, la topologie discrète et la morphologie mathématique, à travers lesquelles nous comptons extraire des informations géométriques, différentielles, topologiques et morphologiques des images, et en retour utiliser de telles informations dans le processus de segmentation d'images. <br /> <br />Pour la segmentation d'images, on doit aussi faire collaborer entre elles les méthodes géométriques, topologiques et morphologiques, et les combiner avec des outils relevant d'autres domaines (probabilités, statistiques, approches différentielles, intelligence artificielle, etc.).

Le projet KIDICO est composé des cinq tâches suivantes :

1. Modèles de discrétisation et modèles d'informations topologiques ;
2. Reconstruction d'informations géométriques et morphologiques ;
3. Géométrie différentielle digitale et estimation de paramètres différentiels ;
4. Nouveaux concepts pour une solution exacte aux problèmes inverses ;
5. Segmentation d'images à base de connaissances.

Les outils utilisés pour traiter ces cinq tâches sont issues de la géométrie discrète, de la topologie discrète et de la morphologie mathématique.

Faits et résultats généraux concernant la production et l'organisation :

* Une bonne production scientifique : voir ci-dessous.
* Recrutement de 3 doctorants sur les thématiques du projet, dont un est financé sur fonds propres de l'un des partenaires.
* Il a été décidé d'intégrer les logiciels de géométrie discrète qui seront développés dans le cadre de ce projet dans une librairie existante : Dgtal (http://libdgtal.org/). De même ceux de morphologie mathématique seront intégrés dans les librairies Olena et Pink.

Résultats scientifiques marquants :

* Élaboration d'une topologie pour les images de labels dans les complexes cellulaires.
* Généralisation de la propriétés des 3 intervalles aux paraboles.
* Invention d'un nouvel estimateur de dérivée sur les signaux discrets basé sur des convolutions à palier qui a une meilleure complexité que les convolutions binomiales.
* Avancées vers la génération de plans discret par une meilleure compréhension des différents modèles de fractions continues en dimension 3 et par l'utilisation de la dynamique symbolique et de l'arithmétique.
* Étude des ordres et des hiérarchies de partitions pour la segmentation connective.

* Les différentes thématiques des 5 tâches du projet continueront à être approfondies.

* Les outils logiciel qui seront développés avant la fin du projet, seront intégrés dans la librairie Dgtal (http://libdgtal.org/) pour la partie géométrie discrète et les librairies Olena et Pink pour la partie morphologie mathématique.


A ce jour, le projet a donné lieu à la production de 85 publications : 29 articles dans des revues internationales, 3 articles dans des revues nationales et 53 communications dans les actes de conférences internationales (dont 5 publications en revues int

Le projet KIDICO s'étend sur 4 ans. Il regroupe des équipes de 7
laboratoires de recherche : LSIIT (Strasbourg / Illkirch), LAIC
(Clermont), IGM (Noisy / Marne la Vallée), LIRMM (Montpellier), LAMA
(Chambéry), LORIA (Nancy) and I3M (Montpellier).

Il porte sur la modélisation, l'extraction et l'utilisation de
connaissances en traitement et segmentation d'images. Les
connaissances recherchées seront de nature géométrique,
différentielle, topologique et morphologique, et les traitements
seront basés sur la géométrie discrète, la topologie discrète et la
morphologie mathématique. En effet, ces spécialités se conforment à
l'intuition visuelle, ce qui permet de faciliter la planification des
traitements et améliore l'ergonomie pour l'utilisateur. Cependant la
plupart des travaux basés sur ces approches n'utilisent qu'une faible
partie des connaissances disponibles, ce qui conduit à proposer une
recherche portant tant sur l'extraction d'informations des images que
sur l'intégration de connaissance en segmentation d'images.

Plus spécifiquement, les thèmes suivants seront étudiés :

(1) Modèles de discrétisation et modèles d'informations
topologiques :

Extension des modèles de discrétisation ;

Reconstruction de propriétés géométriques ;

Reconstruction des informations topologiques à partir de
discrétisations de Hausdorff ou de projections ;

Réduction topologique, points / ensembles simples, topologie dans les
images de labels ;

Topologies discrètes séparées.

(2) Reconstruction d'informations géométriques et morphologiques :

Estimation de paramètres géométriques à partir d'ensembles ou d'images
à niveaux de gris ;

Etude de l'erreur de discrétisation ;

Prise en compte du bruit ;

Reconstruction d'ensembles discrets à partir de projections bruitées ;

Estimation tomographique de paramètres géométriques.

(3) Géométrie différentielle digitale et estimation de paramètres
différentiels :

Géométrie différentielle conformale et estimateurs différentiels ;

Géométrie différentielle discrète;

Géométrie différentielle digitale sur des surface polyédriques
cubiques;

Convolution éparse.

(4) Nouveaux concepts pour une solution exacte aux problèmes inverses :

Etude arithmétique des plans discrets et appplication à l'étude de
leurs motifs ;

Convolution de fonctions binaires, pavages par translation et
périodicité ;

Convolution dans la combinatoire des mots

(5) Segmentation d'images à base de connaissances :

Segmentation par transformations préservant la topologie ;

Arbres de composantes ;

Descripteurs géométriques et morphologiques pour la segmentation
d'images ;

Segmentation connective ;

Treillis de lignes de partage des eaux.

Les applications possibles des résultats théoriques obtenus se situent
en imagerie médicale, astronomique et satellitaire, dans les systèmes
d'information géographiques, etc.

L'élaboration de plate-formes logicielles mettant en oeuvre les
résultats se fera lors des deux dernières années du projet. Les codes
source des primitives développées seront diffusés sur le site du
projet. La diffusion scientifique se fera par le biais d'une école
d'été internationale et par des publications.

Pour la bonne marche du projet nous requérons le financement de deux
et demie thèses de doctorat (d'une durée de 36 mois chacune), ainsi
que des missions et du matériel informatique.

Coordinateur du projet

UNIVERSITE DE STRASBOURG (Laboratoire public)

L'auteur de ce résumé est le coordinateur du projet, qui est responsable du contenu de ce résumé. L'ANR décline par conséquent toute responsabilité quant à son contenu.

Partenaire

UNIVERSITE D'AUVERGNE - CLERMONT-FERRAND I
CHAMBRE DE COMMERCE ET D'INDUSTRIE DE PARIS GROUPE ECOLE SUPERIEURE D'INGENIEURS EN ELECTROTECHNIQUE ET ELECTRONIQUE
UNIVERSITE DE STRASBOURG

Aide de l'ANR 501 200 euros
Début et durée du projet scientifique : - 48 Mois

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