Filtres morphologiques par nivellements

Encadrant(s): Geoffroy Fouquier et Isabelle Bloch
Papier: F. Meyer, P. Maragos, Morphological scale space representations with levelings, ScaleSpace'99, pages: 187-198, 1999. PDF
Descriptif:
L'objectif de ce projet est de développer des filtres morphologiques par nivellements. Ces filtres permettent de simplifier une image (par exemple avant une segmentation), en préservant les contours et sans introduire de flou. Ces filtres seront programmés en C dans Tivoli , ou éventuellement en matlab. Ils seront testés sur divers types d'images (de nombreuses images sont disponibles par exemple dans /tsi/crux/images1/general/) et comparés avec d'autres filtres morphologiques ou linéaires. Leur influence sur la segmentation par des outils simples sera également évaluée.

Interpolation discrètes entre formes binaires

Encadrant(s): Isabelle Bloch
Papier: I. Boukhriss, S. Miguet, L. Tougne Two dimensional discrete morphing, Combinatorial Image Analysis, LNCS pages: 187-198, 1999. PDF
Descriptif:
L'objectif de ce projet est de développer une méthode proposée par Boukriss et al. pour créer des formes moyennes et des interpolations entre objets, à partir de calculs de distances entre les formes.
La programmation sera faite en C, en utilisant les routines existant dans la librairie Tivoli ou éventuellement en matlab. La méthode sera testée d'une part sur des objets simples permettant d'évaluer la méthode et d'autre part sur des structures anatomiques extraites d'images médicales, par exemple pour en étudier la variabilité ou servir de support à la construction d'atlas anatomique. Si le temps le permet, une extension de la méthode pour des objects à trois dimensions sera envisagée.

STAPLE: Simultaneuous Truth and performance level estimtation

Encadrant(s): Elsa Angelini
Papier: Simultaneous truth and performance level estimation (STAPLE): an algorithm for the validation of image segmentation, Warfield, S.K.; Zou, K.H.; Wells, W.M.; IEEE Transactions on Medical Imaging
Volume 23, Issue 7, July 2004 Page(s):903 - 921 PDF
Descriptif:
L'ojectif de ce projet est d'implémenter une méthode EM (expectation-maximization) pour identifier une segmentation "référence" à partir de plusieurs résultats de segmentation et leurs niveaux de performance associés. (STAPLE= simultaneous truth and performance level estimation). Régulirisation de la segmentation de référence est appliquée avec des modèles de chao
Langage de programmation: Matlab.

Modélisation du bruit sur des images médicales

Encadrant(s): Elsa Angelini
Papier: P. Gravel, G. Beaudoin, J. A. DeGuise, A method for modeling noise in medical images, IEEE Transactions on Medical Imaging, Vol. 23, No 10, pp: 1221-1232, 2004. PDF
Descriptif:
L'objectif de ce projet est d'évaluer des modèles de bruit Gaussien, Ricien et de Poisson sur des images médicales de plusieurs modalités: ultrasons, IRM, CT, images nucléaires, rayons-X. Des estimateurs robustes de statistiques sont proposés et seront évalués sur différents organes. Des paramètres de modèles de bruit, proposés dans l'article, seront estimés à partir des histogrammes des structures des images (recherche par Simplex) et les modèles seront comparés aux mesures statistiques directes.
Langage de programmation: C ou Matlab.

Détection de contours adaptée aux images radar

Encadrant(s): Florence Tupin
Papier: P. Paillou, Detecting step edges in noisy SAR images: A new linear operator, IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, Vol. 35, No 1, pp: 191-196, 1997. PDF
Descriptif:
Contexte : Les images radar sont très bruitées à cause du phénomène de speckle (interférence des ondes en imagerie cohérente). Par ailleurs, l'hypothèse de bruit additif souvent sous-jascente aux détecteurs de contours n'est pas bien vérifiée avec ce type d'images.
Objectif du projet : L'objectif de ce projet est de programmer un détecteur de contours adapté à l'imagerie radar. On utilisera le détecteur proposé par P. Paillou qui reprend les principes du détecteur de Canny et les adapte à l'imagerie radar. Une étude du comportement du détecteur sera faite sur des images simulées
et sur des images radar réelles.
Langage de programmation: au choix des élèves, a priori bien adapté à Matlab.

Détection de bâtiments sur imagettes optique et radar

Encadrant(s): Florence Tupin
Papier: J. Inglada, A. Giros, On the possibility of automatic multisensor image registration, IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, Vol. 42, No 10, pp: 2104-2120, 2004. PDF
Descriptif:
Contexte : Les images radar sont très bruitées à cause du phénomène de speckle (interférence des ondes en imagerie cohérente). En revanche, les images optiques sont beaucoup moins bruitées. La complémentarité de ces deux types de données permet d'améliorer les approches de détection.
Objectif du projet : L'objectif de ce projet est de programmer une méthode de détection des bâtiments à partir d'une image optique et de deux images radar, l'une proportionnelle à la hauteur et l'autre à l'amplitude du signal rétrodiffusé. Une première approche pourra être de détecter des formes dans l'image radar par seuillage et à les rechercher, par exemple par corrélation, sur l'image optique.
Langage de programmation : au choix des élèves (Matlab, C, C++).

Interpolation d'images par transformée de Fourier

Encadrant(s): Said Ladjal
Papier: M. Unser, P. thevenaz, L. Yaroslavsky Convolution-based interpolation for fast, high quality rotation of images, IEEE Transactions on Image Processing, Vol. 4, No 10, pp: 1371-1381, 1995. PDF
Descriptif:
On se propose d'analyser et d'implémenter une méthode pour la rotation des images qui est basée sur la transformée de Fourier. Les méthodes habituelles pour exécuter une rotation de l'image sont basées sur une interpolation locale de l'image: Pour chaque pixel de l'image résultat, on calcule la position correspondante dans l'image originale. Cette position n'est (en général) pas entière. Pour connaître le niveau de gris en une telle position non entière on doit recourir à une interpolation, source de flou. Dans les deux figures incluses 4 rotations de 45 degrés ont été appliquées à une même image. D'une part par une méthode d'interpolation bilinéaire et d'autre part par la méthode proposée dans l'article: On voit clairement la différence de flou entre les deux images avec un net avantage à la méthode proposée.

Travail demandé: Implémenter la méthode ( en C ou en matlab/octave). Analyser l'article et évaluer la méthode par rapport à d'autres méthodes possibles. Proposer des solutions pour l'élimination des effets de bords et tester leur efficacité.

Débruitage d'images par moyennes non-locales

Encadrant(s): Said Ladjal
Papier: A. Buades, B. Coll, J-M. Morel A non-local algorithm for image denoising, International Conferernce on Computer Vision and Pattern Recognition, Vol. 2, pp: 60-65, 2005. PDF
Descriptif:
L'objet de ce projet est d'étudier une méthode de débruitage non locale. L'idée de la méthode est de calculer la valeur débruitée d'un pixel à partir de la moyenne des pixels centraux de petites fenêtres autour du point. Cette moyenne est pondérée par le degré de ressemblance entre la petite fenêtre dont le pixel est le centre et une petite fenêtre autour du pixel qui doit être débruité. Cette méthode permet d'obtenir de bons résultats en réduction de la puissance du bruit sans pour détruire l'information à haute fréquence de l'image.
L'implémentation se fera en matlab ou en C et elle sera assez organisée pour supporter divers améliorations que le binome pourra proposer.

Détramage non-local pour les images numériques

Encadrant(s): Yann Gousseau
Papier:
Descriptif:
www.tsi.enst.fr/~gousseau/Demosaic2

Détection automatique de zoom numérique

Encadrant(s): Y. Gousseau
Papier:
Descriptif:
www.tsi.enst.fr/~gousseau/Zoom

Détection automatique des points de fuite et calcul de leur incertitude à l' aide de la géométrie projective.

Encadrant(s): Michel Roux
Papier: . Détection automatique des points de fuite et calcul de leur incertitude à l’aide de la géométrie projective,M. Kalantari, F. Jung, JP. Guédon et N. Paparoditis, RFIA 2008. PDF
Descriptif:

L'utilisation d'images de façades pour la modélisation 3D des batîments nécessite la correction de l'effet de perspective dans ces images. L'objectif de ce projet est de déterminer la position des points de fuite de l'image et de les utiliser pour corriger cet effet de perspective. Dans un premier temps, on traitera seulement des images prises face au bâtiment, et on ne s'intéressera qu'au point de fuite des lignes verticales.

http://www.tsi.enst.fr/~mroux/projets/projetSI241a.html