Curvilinear Structure Enhancement in Biomedical Images

Curvilinear structures can appear in many different areas and at a variety of scales. They can be axons and dendrites in the brain, blood vessels in the fundus, streets, rivers or fractures in buildings, and others. So, it is essential to study curvilinear structures in many fields such as neuroscience, biology, and cartography regarding image processing. Image processing is an important field for the help to aid in biomedical imaging especially the diagnosing the disease. Image enhancement is the early step of image analysis. In this thesis, I focus on the research, development, implementation, and validation of 2D and 3D curvilinear structure enhancement methods, recently established. The proposed methods are based on phase congruency, mathematical morphology, and tensor representation concepts. First, I have introduced a 3D contrast independent phase congruency-based enhancement approach. The obtained results demonstrate the proposed approach is robust against the contrast variations in 3D biomedical images. Second, I have proposed a new mathematical morphology-based approach called the bowler-hat transform. In this approach, I have combined the mathematical morphology with a local tensor representation of curvilinear structures in images. The bowler-hat transform is shown to give better results than comparison methods on challenging data such as retinal/fundus images. The bowler-hat transform is shown to give better results than comparison methods on challenging data such as retinal/fundus images. Especially the proposed method is quite successful while enhancing of curvilinear structures at junctions. Finally, I have extended the bowler-hat approach to the 3D version to prove the applicability, reliability, and ability of it in 3D

A Scale-Space Medialness Transform Based on Boundary Concordance Voting

The Concordance-based Medial Axis Transform (CMAT) presented in this paper is a multiscale medial axis (MMA) algorithm that computes the medial response from grey-level boundary measures. This non-linear operator responds only to symmetric structures, overcoming the limitations of linear medial operators which create “side-lobe” responses for symmetric structures and respond to edge structures. In addition, the spatial localisation of the medial axis and the identification of object width is improved in the CMAT algorithm compared with linear algorithms. The robustness of linear medial operators to noise is preserved in our algorithm. The effectiveness of the CMAT is accredited to the concordance property described in this paper. We demonstrate the performance of this method with test figures used by other authors and medical images that are relatively complex in structure. In these complex images the benefit of the improved response of our non-linear operator is clearly visible

Amélioration des ouvertures par chemins pour l'analyse d'images à N dimensions et implémentations optimisées

The detection of thin and oriented features in an image leads to a large field of applications specifically in medical imaging, material science or remote sensing. Path openings and closings are efficient morphological operators that use flexible oriented paths as structuring elements. They are employed in a similar way to operators with rotated line segments as structuring elements, but are more effective as they can detect linear structures that are not necessarily locally perfectly straight. While their theory has always allowed paths in arbitrary dimensions, de facto implementations were only proposed in 2D. Recently, a new implementation was proposed enabling the computation of efficient d-dimensional path operators. However this implementation is limited in the sense that it is not robust to noise. Indeed, in practical applications, for path operators to be effective, structuring elements must be sufficiently long so that they correspond to the length of the desired features to be detected. Yet, path operators are increasingly sensitive to noise as their length parameter L increases. The first part of this work is dedicated to cope with this limitation. Thus, we will propose an efficient d-dimensional algorithm, the robust path operators, which use a larger family of flexible structuring elements. Given an arbitrary length parameter G, path propagation is allowed if disconnections between two pixels belonging to a path is less or equal to G and so, render it independent of L. This simple assumption leads to a constant memory bookkeeping and results in a low complexity. The developed operators have been compared qualitatively and quantitatively to other efficient methods for the detection of line-like features. As an application, robust path openings have been integrated into a complete chain of image processing for the modelling and the characterization of glass fibers reinforced polymer. Our study has also led us to focus our interest on recent morphological connected filters based on geodesic measurements. These filters are a good alternative to path operators as they are efficient at detecting the so-called "tortuous" shapes in an image which is precisely the main limitation of path operators. Combining the local robustness of the robust path operators with the ability of geodesic attribute-based filters to recover "tortuous" shapes have enabled us to propose another original algorithm, the selective and robust path operators.La détection de structures fines et orientées dans une image peut mener à un très large champ d'applications en particulier dans le domaine de l'imagerie médicale, des sciences des matériaux ou de la télédétection. Les ouvertures et fermetures par chemins sont des opérateurs morphologiques utilisant des chemins orientés et flexibles en guise d'éléments structurants. Ils sont utilisés de la même manière que les opérateurs morphologiques utilisant des segments orientés comme éléments structurants mais sont plus efficaces lorsqu'il s'agit de détecter des structures pouvant être localement non rigides. Récemment, une nouvelle implémentation des opérateurs par chemins a été proposée leur permettant d'être appliqués à des images 2D et 3D de manière très efficace. Cependant, cette implémentation est limitée par le fait qu'elle n'est pas robuste au bruit affectant les structures fines. En effet, pour être efficaces, les opérateurs par chemins doivent être suffisamment longs pour pouvoir correspondre à la longueur des structures à détecter et deviennent de ce fait beaucoup plus sensibles au bruit de l'image. La première partie de ces travaux est dédiée à répondre à ce problème en proposant un algorithme robuste permettant de traiter des images 2D et 3D. Nous avons proposé les opérateurs par chemins robustes, utilisant une famille plus grande d'éléments structurants et qui, donnant une longueur L et un paramètre de robustesse G, vont permettre la propagation du chemin à travers des déconnexions plus petites ou égales à G, rendant le paramètre G indépendant de L. Cette simple proposition mènera à une implémentation plus efficace en terme de complexité de calculs et d'utilisation mémoire que l'état de l'art. Les opérateurs développés ont été comparés avec succès avec d'autres méthodes classiques de la détection des structures curvilinéaires de manière qualitative et quantitative. Ces nouveaux opérateurs ont été par la suite intégrés dans une chaîne complète de traitement d'images et de modélisation pour la caractérisation des matériaux composite renforcés avec des fibres de verres. Notre étude nous a ensuite amenés à nous intéresser à des filtres morphologiques récents basés sur la mesure de caractéristiques géodésiques. Ces filtres sont une bonne alternative aux ouvertures par chemins car ils sont très efficaces lorsqu'il s'agit de détecter des structures présentant de fortes tortuosités ce qui est précisément la limitation majeure des ouvertures par chemins. La combinaison de la robustesse locale des ouvertures par chemins robustes et la capacité des filtres par attributs géodésiques à recouvrer les structures tortueuses nous ont permis de proposer un nouvel algorithme, les ouvertures par chemins robustes et sélectives