Image Structure-Preserving Denoising Based on Difference Curvature Driven Fractional Nonlinear Diffusion

The traditional integer-order partial differential equations and gradient regularization based image denoising techniques often suffer from staircase effect, speckle artifacts, and the loss of image contrast and texture details. To address these issues, in this paper, a difference curvature driven fractional anisotropic diffusion for image noise removal is presented, which uses two new techniques, fractional calculus and difference curvature, to describe the intensity variations in images. The fractional-order derivatives information of an image can deal well with the textures of the image and achieve a good tradeoff between eliminating speckle artifacts and restraining staircase effect. The difference curvature constructed by the second order derivatives along the direction of gradient of an image and perpendicular to the gradient can effectively distinguish between ramps and edges. Fourier transform technique is also proposed to compute the fractional-order derivative. Experimental results demonstrate that the proposed denoising model can avoid speckle artifacts and staircase effect and preserve important features such as curvy edges, straight edges, ramps, corners, and textures. They are obviously superior to those of traditional integral based methods. The experimental results also reveal that our proposed model yields a good visual effect and better values of MSSIM and PSNR

Fast Edge Preserving Fractal System

Electrical Engineerin

Segmentation tridimensionnelle des anévrismes de l'aorte abdominale

L'anévrisme de l'aorte abdominale (AAA), traduit par une dilatation anormale des parois de l'artère, est l'une des maladies du système artériel parmi les plus mortelles. Pour traiter cette maladie, deux types de traitements sont possibles: la chirurgie ouverte classique et le traitement endovasculaire. Dans les deux cas, des mesures précises de l'AAA sont nécessaires afin de déterminer le moment ou un traitement est nécessaire, déterminer la forme et la taille de la prothèse à utiliser ainsi que la position précise où elle doit être placée. Toutes ces informations peuvent facilement être accessibles par la création d'un modèle 3D de l'AAA du patient à partir d'images médicales. Pour y arriver, la délimitation, ou la segmentation de l'AAA, doit être réalisée sur chacune des images. Dans ce projet, deux méthodes de segmentation tridimensionnelle ont été mises au point dans le but de délimiter l'AAA à partir des images acquises par tomographie axiale. La première méthode, basée sur l'évolution par courbes de niveaux, repose sur la combinaison de techniques existantes et nouvelles. La seconde méthode, appelée Chav-Troeung, a été spécialement développée dans le cadre de ce projet et repose sur des techniques simples et extrêmement rapides. Ces deux méthodes permettent de segmenter les structures qui composent l'AAA soit la lumière, le thrombus et les calcifications. Les tests de validation ont permis de confirmer la supériorité de la méthode Chav-Troeung, autant pour la précision et la robustesse de la segmentation, que pour sa rapidité. Toutes ces méthodes ont été implantées et testées avec MATLAB