Gaussian noise removal by color morphology and polar color models

This paper deals with the use of morphological filters by reconstruction of the mathematical morphology for Gaussian noise removal in color images. These new vector connected have the property of suppressing details preserving the contours of the objects. For the extension of the mathematical morphology to color images we chose a new polar color space, the l1-norme. This color model guarantees the formation of the complete lattice necessary in mathematical morphology avoiding the drawbacks of others polar spaces. Finally, after having defined the vectorial geodesic operators, the opening and closing by reconstruction are then employed for the Gaussian noise elimination

Suivi automatique d'instruments dans les séquences d'images thoracoscopiques

Anatomie de la structure thoracique -- Chirurgie minimalement invasive -- Contexte clinique -- Système de navigation pour le rachis -- Approches au suivi d'instruments chirurgicaux -- Techniques de suivi d'objets à travers une séquence d'images -- Objectifs spécifiques du projet -- Méthodologie -- Extraction des caractéristiques de l'instrument -- Suivi temporel par filtrage particulaire -- Méthode d'évaluation et de validation -- Interface graphique et mise en contexte -- Extraction des caractéristiques de l'instrument -- Suivi automatique des instruments -- Précision de la procédure de suivi -- Temps de calcul -- Limites de la méthode proposée