Hue-Saturation-Luminance Colour Space for Spatial and Temporal Segmentation

In this article, we focus on the Hue Saturation Luminance colour space, known for its appropriate representation of the human vision, and we illustrate its interest in the segmentation of image data, both in the spatial and temporal dimensions. The HSL space, with its particular properties (one angular component, the hue, and two scalar components, the saturation and the luminance), requires some original computation models. So our contribution is triple : first we will deal with colour representation in the HSL space and with specific computation methods which have to be involved. Then we will show the relevance of this colour space for automatic segmentation of image data in the two domains which are space and time. Spatial segmentation is considered under the problem of background and foreground separation for which we propose a multiresolution approach which requires a single image. Temporal segmentation corresponds to shot change detection in an image sequence, and the method we are proposing is based on the use of context-independent distance measures. Common properties of our both methods (spatial and temporal segmentations) are efficiency (processing time compatible with video framerate) and robustness (in particular against illumination changes). We illustrate these two approaches with results obtained in the domain of sport video sequences analysis and we compare in this context the use of HSL and RGB colour spaces.Dans cet article, nous nous focalisons sur l'espace Teinte Saturation Luminance, réputé pour sa meilleure représentation de la vision humaine, et illustrons son intérêt dans la segmentation de données image, que ce soit dans l'espace ou dans le temps. L'espace TSL, aux caractéristiques particulières (une composante angulaire, la teinte, et deux composantes scalaires, la saturation et la luminance) nécessite des modes de calcul originaux. Notre contribution est donc triple : tout d'abord nous nous attarderons sur la représentation des couleurs dans l'espace TSL et sur les méthodes de calcul spécifiques qui doivent être employées. Ensuite nous montrerons l'intérêt de cet espace dans la segmentation automatique de données image dans les deux domaines que sont l'espace et le temps. La segmentation spatiale est assimilée au problème de la séparation du fond et des objets pour cela nous proposons une approche multirésolution ne nécessitant qu'une seule image. La segmentation temporelle correspond à la détection des changements de plan dans une séquence d'images, et la méthode que nous proposons pour l'obtenir se base sur l'utilisation de mesures de distances indépendamment du contexte. Les caractéristiques communes de nos deux méthodes (segmentation spatiale et segmentation temporelle) sont l'efficacité (temps de traitement permettant de respecter la cadence vidéo) et la robustesse (notamment aux changements d'illumination). Nous illustrons ces deux approches par des résultats obtenus dans le domaine de l'analyse de séquences vidéo sportives et comparons dans ce contexte l'usage des espaces TSL et RVB

Apport de l'espace teinte-saturation-luminance pour la segmentation spatiale et temporelle

International audienceAbstract and key words In this article, we focus on the Hue Saturation Luminance colour space, known for its appropriate representation of the human vision, and we illustrate its interest in the segmentation of image data, both in the spatial and temporal dimensions. The HSL space, with its particular properties (one angular component, the hue, and two scalar components, the saturation and the luminance), requires some original computation models. So our contribution is triple : first we will deal with colour representation in the HSL space and with specific computation methods which have to be involved. Then we will show the relevance of this colour space for automatic segmentation of image data in the two domains which are space and time. Spatial segmentation is considered under the problem of background and foreground separation for which we propose a multiresolution approach which requires a single image. Temporal segmentation correspond to shot change detection in an image sequence, and the method we are proposing is based on the use context-independent distance measures. Common properties of our both methods (spatial and temporal segmentations) are efficiency (processing time compatible with video framerate) and robustness (in particular against illumination changes). We illustrate these two approaches with results obtained in the domain of sport video sequences analysis and we compare in this context the use of HSL and RGB colour spaces.Dans cet article, nous nous focalisons sur l'espace Teinte Saturation Luminance, réputé pour sa meilleure représentation de la vision humaine, et illustrons son intérêt dans la segmentation de données image, que ce soit dans l'espace ou dans le temps. L'espace TSL, aux caractéristiques particulières (une composante angulaire, la teinte, et deux composantes scalaires, la saturation et la luminance) nécessite des modes de calcul originaux. Notre contribution est donc triple : tout d'abord nous nous attarderons sur la représentation des couleurs dans l'espace TSL et sur les méthodes de calcul spécifiques qui doivent être employées. Ensuite nous montrerons l'intérêt de cet espace dans la segmentation automatique de données image dans les deux domaines que sont l'espace et le temps. La segmentation spatiale est assimilée au problème de la séparation du fond et des objets pour laquelle nous proposons une approche multirésolution ne nécessitant qu'une seule image. La segmentation temporelle correspond à la détection des changements de plan dans une séquence d'images, et la méthode que nous proposons pour l'obtenir se base sur l'utilisation de mesures de distances indépendamment du contexte. Les caractéristiques communes de nos deux méthodes (segmentation spatiale et segmentation temporelle) sont l'efficacité (temps de traitement permettant de respecter la cadence vidéo) et la robustesse (notamment aux changements d'illumination). Nous illustrons ces deux approches par des résultats obtenus dans le domaine de l'analyse de séquences vidéo sportives et comparons dans ce contexte l'usage des espaces TSL et RVB

Dynamique des corps lipidiques dans la graine d'Arabidopsis thaliana

Chez les végétaux, les lipides de réserve sont stockés dans des structures subcellulaires, les corps lipidiques (CL). Ces organelles quasi-sphériques sont constituées d'un coeur de triacylglyceérols (TAGs), entourés d'une monocouche de phospholipides (PLs) et sont produites à partir du réticulum endoplasmique avant d'être libérés dans le cytoplasme cellulaire. Les oléosines, dont il existe 5 isoformes graine spécifiques (S1 à S5) chez Arabidopsis thaliana, sont des protéines majeures du CL, insérées à la surface de sa demi-membrane. La dynamique du CL (chargement/déchargement en huile) est complexe et reste largement mal comprise. L'objectif de ce travail est de modéliser la formation et la dynamique des corps lipidiques dans la graine en développement de l'espèce Arabidopsis thaliana, afin de mieux appréhender les mécanismes responsables de la biogenèse et la dynamique des CLs. L utilisation de colorants des lipides neutres constituant les CLs, couplée à la microscopie confocale, a permis l obtention de piles d images de CLs d embryons à différents jours du développement, en contexte sauvage et en contexte déplétif pour une, deux ou trois oléosines (S1, S3 et S4). - Un pipeline de segmentation d'images a tout d abord été développé pour extraire différents estimateurs caractérisant la taille et la dispersion spatiale des corps lipidiques. Les estimateurs ont permis d'analyser l'évolution de la taille et de la dispersion spatiale des corps lipidiques en fonction du temps du développement, et de mettre en évidence la variabilité entre génotypes.- Ces données ont ensuite été analysées et étudiées statistiquement par des approches utilisant des modèles linéaires et des modèle quantile qui ont permis de conclure sur l'effet de chacune des oléosines étudiées, ainsi que celui de leurs interactions, sur la distribution des corps lipidiques.- Enfin, un modèle décrivant la dynamique de coalescence de la population des corps lipidiques a été proposé, simulé numériquement, puis comparé aux données expérimentales. Ce modèle a permis de tester différentes hypothèses de la dynamique de biogenèse et de croissance par coalescence du corps lipidique formalisées dans le modèle mathématique. Différents effets de la composition du corps lipidique en oléosines sur la vitesse de coalescence des corps lipidiques ont été mis en évidence. Les résultats de ces trois axes ont permis de proposer et discuter des rôles associés à chacune oléosine dans une perspective de compréhension des mécanismes mis en œuvre dans la dynamique du corps lipidique.In plants, lipid reserves are stored in subcellular structures called lipid bodies (LB). These virtually spherical organelles consist of a core of triacylglycerols (TAG), surrounded by a monolayer of phospholipids (PLs), are produced from the endoplasmic reticulum and then released into the cell cytoplasm. Oleosins, composed of five seed-specific isoforms (S1 to S5) in Arabidopsis thaliana, are major proteins of the LB, inserted on the surface of the half-membrane. The dynamics of LB (charging / uncharging oil) is complex and remains largely misunderstood. The objective of this work is to model the formation and dynamics of lipid bodies in the developing seed of Arabidopsis thaliana, to better understand the mechanisms responsible for the biogenesis and dynamics of LBs. The use of dyes staining neutral lipids constituting the LD, coupled with confocal microscopy, allowed obtaining image stacks of LB from embryos at different days of development, in a wild-type or depleted (mutant) context for one, two or three oleosins (S1, S3 and S4).- An image segmentation pipeline has been first developed, enabling extraction of various estimators for characterizing the size and spatial dispersion of the lipid bodies. Estimators were used to analyse the evolution of the size and spatial dispersion of lipid bodies as a function of stage of development, and to highlight the variability between genotypes.- These data were then processed and statistically analysed by approaches using linear as well as quantile model that concluded on the effect of each of oleosins investigated as well as their interactions on the distribution of lipid bodies.- Last, a model describing the coalescence dynamics of LB populations has been proposed, digitally simulated and compared to experimental data sets. This model was used to test various hypotheses on the dynamics of biogenesis and coalescence-based growth of lipid bodies as formalized according to the mathematical model. Several effects of oleosin composition on LB coalescence rate have been highlighted. The results of these three axes allowed to propose and discuss the roles associated with each oleosin in the broader perspective of understanding the mechanisms involved in the lipid bodies dynamics.PARIS11-SCD-Bib. électronique (914719901) / SudocSudocFranceF

RECONNAISSANCE DE FORMES APPLIQUEE A L’ECRITURE ARABEMANUSCRITE PAR DES MULTICLASSIFIEURS

Le présent travail porte sur une étude concernant le domaine de reconnaissance de formes appliqué sur l’écriture arabe manuscrite par des multiclassifieurs, D’abords il s’agit de faire une étude générale sur la reconnaissance de formes, puis de faire une étude bibliographique sur les systèmes existants et les différentes recherches effectuées sur ce domaine, ensuite de faire une étude sur les caractéristiques morphologiques et structurelles de l’écriture Arabe, puis étudier les systèmes de classification couramment utilisés, ainsi que des concepts de bases des combinaisons parallèles des classifieurs. Pour enfin proposer un système multiclassifieur de reconnaissance de mots arabes dans un lexique défini

Divergences et convergences dans la terminologie médicale vétérinaire pour les vertébrés domestiques entre le roumain et le français

The purpose of this thesis is to prepare a French-Romanian / Romanian-French dictionary of veterinary medicine. In order to achieve this purpose, a first step was to study the methods used over time by the masters of the language. Our work methods have been offered by our more experienced colleagues and the ISO terminology norms. Thus, our research consisted in an essay to modeling the terminology work, on the way to find the best methods. In a second step, we established a research corpus, based on the methods of corpus linguistics. We have assembled a corpus of 2193 veterinary theses from 11 years (1998-2008) of the four French veterinary schools - VeThèses, on the theme of domestic vertebrates, theses available in digitized format. The term extraction step includes an essay to systematize the terms. The results of this work on the corpus formed a nomenclature and the VeTerm database. We plan to continue the researches in the direction of creating an ontology of the veterinary field, in order to create a dictionary of veterinary medicine that covers this field as best possible.L’objet de cette thèse est de préparer un dictionnaire de médecine vétérinaire français-roumain et roumain-français. A cette fin, dans une première étape, nous avons étudié les méthodes employées au fil du temps par les maîtres de la terminologie. Nos méthodes de travail ont été offertes par nos collègues plus expérimentés et par les normes ISO de terminologie. Ainsi, nos recherches se sont constituées dans un essai de modélisation du travail terminologique, au cours de la recherche des meilleures méthodes. Dans une deuxième étape, nous avons constitué un corpus de recherche, en se basant sur les méthodes de la linguistique de corpus. Nous avons constitué un corpus de 2193 thèses de doctorat vétérinaires VeThèses des 11 années (1998-2008) des quatre écoles vétérinaires françaises, des thèses disponibles en format numérique, autour du thème des vertébrés domestiques. L’étape de dépouillement terminologique a compris aussi un essai de systématisation des termes. Les résultats de ce travail sur le corpus se sont constitués dans une nomenclature et la base de données VeTerm

Reconstruction et segmentation d'image 3D de tomographie électronique par approche "problème inverse"

Dans le domaine du raffinage, les mesures morphologiques de particules sont devenues indispensables pour caractériser les supports de catalyseurs. À travers ces paramètres, on peut remonter aux spécificités physico-chimiques des matériaux étudiés. Une des techniques d'acquisition utilisées est la tomographie électronique (ou nanotomographie). Des volumes 3D sont reconstruits à partir de séries de projections sous différents angles obtenues par microscopie électronique en transmission (MET). Cette technique permet d'acquérir une réelle information tridimensionnelle à l'échelle du nanomètre. Les projections sont obtenues en utilisant les possibilités d'inclinaison du porte objet d'un MET. À cause des limitations mécaniques de ce porte objet (proximité avec les lentilles magnétiques et déplacement nanométrique), on ne peut acquérir qu'un nombre assez restreint de projections, celles-ci étant limitées à un intervalle angulaire fixe. D'autre part, l'inclinaison du porte objet est accompagnée d'un déplacement mécanique nanométrique non parfaitement contrôlé. Ces déplacements doivent être corrigés après l'acquisition par un alignement des projections suivant le même axe 3D de rotation. Cette étape est un pré-requis à la reconstruction tomographique. Nous suggérons d'utiliser une méthode de reconstruction tomographique par une approche de type "problème inverse". Cette méthode permet d'aligner des projections et de corriger les lacunes de l'acquisition de l'objet observé en introduisant de façon pertinente des informations a priori. Ces informations sont donc basées à la fois sur la physique de l'acquisition (nature physique des images MET, géométrie et limitation spécifique de l'acquisition des projections, etc...) et sur la nature des objets à reconstruire (nombre et répartition des phases, critères morphologiques de type de connexité, etc...). L'algorithme proposé permet de réaliser la reconstruction nanotomographique avec une grande précision et un temps de calculs réduit considérablement par rapport à la technique classique. Nous avons testé avec succès notre méthode pour les projections réelles de différents supports de catalyseurIn oil refining industry, morphological measurements of particles have become an essential part in the characterization of catalyst supports. Through these parameters, one can infer the specific physicochemical properties of the studied materials. One of the main acquisition techniques is electron tomography (or nanotomography). 3D volumes are reconstructed from sets of projections from different angles made by a transmission electron microscope (TEM). This technique provides a real three-dimensional information at the nanometric scale. Projections are obtained by tilting the specimen port in the microscope. The tilt mechanism has two drawbacks: a rather limited angular range and mechanical shifts, which are difficult to deal with, knowing that these shifts must be corrected after the acquisition by an alignment of projections. This alignment step is a prerequisite for the tomographic reconstruction. Our work deals with a wholly "inverse problem" approach for aligning projections and reducing artifacts due to missing projections by introducing in a relevant way certain a priori informations. These informations are jointly based on the physics of acquisition (physical nature of the TEM images, geometry and specific limitation on the acquisition of projections...) and on the nature of objects to be reconstructed (number and distribution of phases, morphological criteria such as connectivity ...). This approach is described in an algorithmic way. The implementation of this algorithm shows higher precision reconstruction and smaller computation time compared to earlier techniques. We successfully tested our method for real projections of different catalyst supportsST ETIENNE-Bib. électronique (422189901) / SudocSudocFranceF