Taisnes nogriežņu telpiskas tīklveida konfigurācijas algoritmiska atpazīšana no stereopāra

Mācību rakstura mēģinājums telpiski atpazīt specifiskus stereopārus, kurus veido telpisku ģeometrisku grafu divas plakanas projekcijas. Aplūkoto ģeometrisko grafu šķautnes ir taisnes nogriežņi, bet virsotnes šo nogriežņu galapunkti. Ar šādiem grafiem, kurus saucam arī par nogriežņu tīkliem, mēs vienkāršoti un abstrakti modelējam gan dabisku, gan mākslīgu telpiskus tīklus veidojošu līniju struktūru fundamentālo uzbūvi. Piemēram, organisma asinsvadu tīklus vai augu lapu dzīslojumus bioloģijā, vai dažādas stieņu konstrukcijas sadzīvē un industrijā. Šādā nostādnē algoritmiskajā apstrādē dominē struktūru kombinatoriskais aspekts, kuru tad arī mēs izvēršam savā darbā. Mūsu mērķis bija pārliecināties, ka samērā primitīva stereopāru analīze ar precizitāti līdz zināmai neviennozīmībai ļauj telpiski rekonstruēt sintezētus projicētos taisnes nogriežņu tīklus. Galvenais moments ir tas, ka katru taisnes nogriezni pilnībā raksturo tā galapunktu pāris. Šo pāru atrašana ir mūsu telpiskās ģeometrijas rekonstruēšanas tehnikas būtība, kuru balstām vienkāršā rupja spēka pieejā, realizējot galapunktu pāru pilnu polinomiāla apjoma pārlasi ar heiristikas elementiem rezultāta optimizācijā. Galvenie skatītie un risinātie tehniskie jautājumi ir telpisko un projicēto nogriežņu svarīgāko attieksmju precizēšana, specifiska stereopāru nogriežņu datu struktūra, pilnās telpisko nogriežņu konfigurācijas konstruēšana un tās redukcija ar neviennozīmības atrisināšanas heiristiku, telpisko nogriežņu rekonstruēšanas demonstrācijas piemēru sērijas. Noslēgumā formulēti dažāda rakstura papildjautājumi, uz kuriem būtu jāatbild tālākos pētījumos un kuri varētu noderēt arī kā mācību darbu temati

3D reconstruction of coronary arteries from angiographic sequences for interventional assistance

Introduction -- Review of literature -- Research hypothesis and objectives -- Methodology -- Results and discussion -- Conclusion and future perspectives

Contextual Inference in Contour-Based Stereo Correspondence

Standard approaches to stereo correspondence have difficulty when scene structure does not lie in or near the frontal parallel plane, in part because an orientation disparity as well as a positional disparity is introduced. We propose a correspondence algorithm based on differential geometry, that takes explicit advantage of both disparities. The algorithm relates the 2D differential structure (position, tangent, and curvature) of curves in the left and right images to the Frenet approximation of the (3D) space curve. A compatibility function is defined via transport of the Frenet frames, and they are matched by relaxing this compatibility function on overlapping neighborhoods along the curve. The remaining false matches are concurrently eliminated by a model of "near" and "far" neurons derived from neurobiology. Examples on scenes with complex 3D structures are provided

Reconstruction 3D personnalisée de la colonne vertébrale à partir d'images radiographiques non-calibrées

Les systèmes de reconstruction stéréo-radiographique 3D -- La colonne vertébrale -- La scoliose idiopathique adolescente -- Évolution des systèmes de reconstruction 3D -- Filtres de rehaussement d'images -- Techniques de segmentation -- Les méthodes de calibrage -- Les méthodes de reconstruction 3D -- Problématique, hypothèses, objectifs et méthode générale -- Three-dimensional reconstruction of the scoliotic spine and pelvis from uncalibrated biplanar X-ray images -- A versatile 3D reconstruction system of the spine and pelvis for clinical assessment of spinal deformities -- Simulation experiments -- Clinical validation -- A three-dimensional retrospective analysis of the evolution of spinal instrumentation for the correction of adolescent idiopathic scoliosis -- Auto-calibrage d'un système à rayons-X à partir de primitives de haut niveau -- Segmentation de la colonne vertébrale -- Approche hiérarchique d'auto-calibrage d'un système d'acquisition à rayons-X -- Personalized 3D reconstruction of the scoliotic spine from hybrid statistical and X-ray image-based models -- Validation protocol