Energy minimization based segmentation and denoising using a multilayer level set approach

This paper is devoted to piecewise-constant segmentation of images using a curve evolution approach in a variational formulation. The problem to be solved is also called the minimal partition problem, as formulated by Mumford and Shah [20]. The proposed new models are extensions of the techniques previously introduced in [9], [10], [27]. We represent here the set of boundaries of the segmentation implicitly, by a multilayer of level-lines of a continuous function. In the standard approach of front propagation, only one level line is used to represent the boundary. The multilayer idea is inspired from previous work on island dynamics for epitaxial growth [14], [4]. Using a multilayer level set approach, the computational cost is smaller and in some applications, a nested structure of the level lines can be useful

Intégration des données de sismique 4D dans les modèles de réservoir (recalage d'images fondé sur l'élasticité non linéraire)

Dans une première partie, nous proposons une méthodologie innovante pour la comparaison d'images en ingénierie de réservoir. L'objectif est de pouvoir comparer des cubes sismiques obtenus par simulation avec ceux observés sur un champ pétrolier, dans le but de construire un modèle représentatif de la réalité. Nous développons une formulation fondée sur du filtrage, de la classification statistique et de la segmentation d'images. Ses performances sont mises en avant sur des cas réalistes. Dans une seconde partie, nous nous intéressons aux méthodes de recalage d'images utilisées en imagerie médicale pour mettre en correspondance des images. Nous introduisons deux nouveaux modèles de recalage fondés sur l'élasticité non linéaire, où les formes sont appréhendées comme des matériaux de type Saint Venant-Kirchhoff et Ciarlet-Geymonat. Nous justifions théoriquement l'existence de solutions ainsi que la résolution numérique. Le potentiel de ces méthodes est illustré sur des images médicales.In a first part, we propose an innovative methodology for image matching in the context of reservoir simulation. In order to build a model consistent with data collected on the field, we need to evaluate the error between seismic cubes obtained by simulation and seismic cubes acquired in the oil field. Using image processing tools, we develop a new formulation of the error. The application of this new formulation on synthetic reservoir cases demonstrates its efficiency. In a second part, we address the issue of designing two theoretically well-motivated registration models capable of handling large deformations since they are based on nonlinear elasticity. The shape to be matched are viewed as Ciarlet-Geymonat materials for the first model and as Saint-Venant Kirchhoff materials for the second one. We investigate the efficiency of the proposed matching model for the registration of mouse brain gene expression data to a neuroanatomical mouse atlas.ROUEN-INSA Madrillet (765752301) / SudocSudocFranceF