Increased Anion Channel Activity Is an Unavoidable Event in Ozone-Induced Programmed Cell Death

Ozone is a major secondary air pollutant often reaching high concentrations in urban areas under strong daylight, high temperature and stagnant high-pressure systems. Ozone in the troposphere is a pollutant that is harmful to the plant. generation by salicylic and abscisic acids. Anion channel activation was also shown to promote the accumulation of transcripts encoding vacuolar processing enzymes, a family of proteases previously reported to contribute to the disruption of vacuole integrity observed during programmed cell death.-induced programmed cell death. Because ion channels and more specifically anion channels assume a crucial position in cells, an understanding about the underlying role(s) for ion channels in the signalling pathway leading to programmed cell death is a subject that warrants future investigation

Estimation de mouvement et segmentation<br />Partie I : Estimation de mouvement par ondelettes spatio-temporelles adaptées au mouvement.<br />Partie II : Segmentation et estimation de mouvement par modèles de Markov cachés et approche bayésienne dans les domaines direct et ondelette.

The first part of this thesis presents a new vision of the motion estimation problem, and hence of the compression of video sequences. On onehand, we have chosen to investigate motion estimation from redundant wavelet families tuned to different kind of transformations and, in particular,to speed. These families, not well known, have already been studied in the framework of target tracking. On the other hand, today video standards,like MPEG4, are supposed to realize the compression in an object-based approach, but still compute raw motion vectors on ``blocks''. We thusimplemented these wavelet families because 1) they are built to perform motion parameter quantization on several kinds of motions(rotation, speed, acceleration) and 2) we think that an approach of motion estimation based on the trajectory identification of objectsmotions in a scene is an interesting solution for future compression methods. We are convinced that motion analysis, andunderstanding, is a way of reaching powerful ``contextual'' compression methods.The second part introduces two new methods and algorithms of unsupervised classification and segmentation in a Bayesian approach. The first one,dedicated to the reduction of computation times in the segmentation of video sequences, is based on an iterative, simple, implementation of thesegmentation. It also enabled us to set up a motion estimation based on objects segmentation. The second is aimed at reducing the segmentation times,for images, by performing the segmentation in the wavelet domain. Both algorithms are based on a Bayesian estimation approach with a Potts-Markovrandom field (PMRF) model for the labels of the pixels, in the direct domain, and for the wavelet coefficients. It also uses an iterative MCMC(Markov Chain Monte-Carlo) algorithm based on a Gibbs sampler. The initial PMRF model, in the direct domain, works with a first order neighboring. Wehave developed the PMRF model to tune it to the priviledged orientations of the wavelet subbands. These realizations provide, to our knowledge, newapproaches to unsupervised segmentation methods.La première partie de ce mémoire présente une nouvelle vision de l'estimation de mouvement, et donc de la compression, dans les séquencesvidéo. D'une part, nous avons choisi d'aborder l'estimation de mouvement à partir de familles d'ondelettes redondantes adaptées à différentestransformations, dont, plus particulièrement, la vitesse. Ces familles, très peu connues, ont déjà été étudiées dans le cadre de la poursuite decibles. D'autre part, les standards de compression actuels comme MPEG4 prennent en compte une compression objet mais ne calculent toujours que desimples vecteurs de mouvements de ``blocs''. Il nous a paru intéressant de chercher à mettre en oeuvre ces familles d'ondelettes car 1)elle sont construites pour le calcul de paramètres sur plusieurs types de mouvement (rotation, vitesse, accélération) et 2) nouspensons qu'une approche de l'estimation basée sur l'identification de trajectoires d'objets dans une scène est une solution intéressante pour lesméthodes futures de compression. En effet nous pensons que l'analyse et la compréhension des mouvements dans une scène est une voie pour des méthodesde compression ``contextuelles'' performantes.La seconde partie présente deux développements concernant la segmentation non-supervisée dans une approche bayésienne. Le premier, destiné à réduireles temps de calcul dans la segmentation de séquences vidéo, est basé sur une mise en oeuvre itérative, simple, de la segmentation. Il nous a aussipermis de mettre une estimation de mouvement basée sur une segmentation ``région'' (voire objet). Le second est destiné à diminuer les temps desegmentation d'images fixes en réalisant la segmentation dans le domaine des ondelettes. Ces deux développements sont basés sur une approche parestimation bayésienne utilisant un modèle de champ aléatoire de Potts-Markov (PMRF) pour les étiquettes des pixels, dans le domaine direct, et pourles coefficients d'ondelettes. Il utilise aussi un algorithme itératif de type MCMC (Markov Chain Monte Carlo) avec échantillonneur de Gibbs.L'approche initiale, directe, utilise un modèle de Potts avec voisinage d'ordre un. Nous avons développé le modèle de Potts pour l'adapter à desvoisinages convenant aux orientations privilégiées des sous-bandes d'ondelettes. Ces réalisations apportent, à notre connaissance, des approchesnouvelles dans les méthodes de segmentationnon-supervisées

Estimation de mouvement et segmentation<br />Partie I : Estimation de mouvement par ondelettes spatio-temporelles adaptées au mouvement.<br />Partie II : Segmentation et estimation de mouvement par modèles de Markov cachés et approche bayésienne dans les domaines direct et ondelette.

The first part of this thesis presents a new vision of the motion estimation problem, and hence of the compression of video sequences. On onehand, we have chosen to investigate motion estimation from redundant wavelet families tuned to different kind of transformations and, in particular,to speed. These families, not well known, have already been studied in the framework of target tracking. On the other hand, today video standards,like MPEG4, are supposed to realize the compression in an object-based approach, but still compute raw motion vectors on ``blocks''. We thusimplemented these wavelet families because 1) they are built to perform motion parameter quantization on several kinds of motions(rotation, speed, acceleration) and 2) we think that an approach of motion estimation based on the trajectory identification of objectsmotions in a scene is an interesting solution for future compression methods. We are convinced that motion analysis, andunderstanding, is a way of reaching powerful ``contextual'' compression methods.The second part introduces two new methods and algorithms of unsupervised classification and segmentation in a Bayesian approach. The first one,dedicated to the reduction of computation times in the segmentation of video sequences, is based on an iterative, simple, implementation of thesegmentation. It also enabled us to set up a motion estimation based on objects segmentation. The second is aimed at reducing the segmentation times,for images, by performing the segmentation in the wavelet domain. Both algorithms are based on a Bayesian estimation approach with a Potts-Markovrandom field (PMRF) model for the labels of the pixels, in the direct domain, and for the wavelet coefficients. It also uses an iterative MCMC(Markov Chain Monte-Carlo) algorithm based on a Gibbs sampler. The initial PMRF model, in the direct domain, works with a first order neighboring. Wehave developed the PMRF model to tune it to the priviledged orientations of the wavelet subbands. These realizations provide, to our knowledge, newapproaches to unsupervised segmentation methods.La première partie de ce mémoire présente une nouvelle vision de l'estimation de mouvement, et donc de la compression, dans les séquencesvidéo. D'une part, nous avons choisi d'aborder l'estimation de mouvement à partir de familles d'ondelettes redondantes adaptées à différentestransformations, dont, plus particulièrement, la vitesse. Ces familles, très peu connues, ont déjà été étudiées dans le cadre de la poursuite decibles. D'autre part, les standards de compression actuels comme MPEG4 prennent en compte une compression objet mais ne calculent toujours que desimples vecteurs de mouvements de ``blocs''. Il nous a paru intéressant de chercher à mettre en oeuvre ces familles d'ondelettes car 1)elle sont construites pour le calcul de paramètres sur plusieurs types de mouvement (rotation, vitesse, accélération) et 2) nouspensons qu'une approche de l'estimation basée sur l'identification de trajectoires d'objets dans une scène est une solution intéressante pour lesméthodes futures de compression. En effet nous pensons que l'analyse et la compréhension des mouvements dans une scène est une voie pour des méthodesde compression ``contextuelles'' performantes.La seconde partie présente deux développements concernant la segmentation non-supervisée dans une approche bayésienne. Le premier, destiné à réduireles temps de calcul dans la segmentation de séquences vidéo, est basé sur une mise en oeuvre itérative, simple, de la segmentation. Il nous a aussipermis de mettre une estimation de mouvement basée sur une segmentation ``région'' (voire objet). Le second est destiné à diminuer les temps desegmentation d'images fixes en réalisant la segmentation dans le domaine des ondelettes. Ces deux développements sont basés sur une approche parestimation bayésienne utilisant un modèle de champ aléatoire de Potts-Markov (PMRF) pour les étiquettes des pixels, dans le domaine direct, et pourles coefficients d'ondelettes. Il utilise aussi un algorithme itératif de type MCMC (Markov Chain Monte Carlo) avec échantillonneur de Gibbs.L'approche initiale, directe, utilise un modèle de Potts avec voisinage d'ordre un. Nous avons développé le modèle de Potts pour l'adapter à desvoisinages convenant aux orientations privilégiées des sous-bandes d'ondelettes. Ces réalisations apportent, à notre connaissance, des approchesnouvelles dans les méthodes de segmentationnon-supervisées

Galileo Receiver for Distress Beacon (GRDB)

Galileo Workshop for SME's "Fostering synergies between SMEs involved in Galile

Estimation de mouvement et segmentation d'image

La première partie de ce mémoire présente une nouvelle vision de l'estimation de mouvement (EM) dans les séquences vidéo. Nous abordons l'EM à partir de familles d'ondelettes redondantes peu connues et adaptées à différentes transformations, dont, plus particulièrement, la vitesse. Les standards de compression actuels prennent en compte une compression objet mais ne calculent toujours que de simples vecteurs de mouvements de blocs''. Nous avons mis en œuvre ces familles d'ondelettes car 1) elles sont construites pour le calcul de paramètres sur plusieurs types de mouvement (rotation, vitesse, accélération). 2) à partir des paramètres de mouvement, nous proposons une approche de l'EM basée sur l'identification des trajectoires des objets. L'approche s'apparente alors à une compression contextuelle, fondée sur une compréhension de la scène. La seconde partie présente deux développements concernant la segmentation non-supervisée dans une approche bayésienne. 1) nous réduisons le temps de segmentation d'une séquence par une mise en oeuvre itérative de la segmentation. Nous montrons l'application à l'EM d'une région segmentée. 2) nous réduisons le temps de segmentation en effectuant la projection de l'image dans le domaine des ondelettes. Ces deux développements sont fondés sur une modélisation de Potts-Markov (PMRF) pour les étiquettes des pixels ou des coefficients d'ondelettes. Ils utilisent un algorithme itératif de type Markov Chain Monte Carlo avec échantillonneur de Gibbs. Enfin, dans l'approche par ondelettes, nous avons développé le modèle de Potts-Markov pour l'adapter aux orientations privilégiées des sous-bandes d'ondelettes.The first part of this thesis presents a new vision of the motion estimation (ME) in video sequences. We investigate motion estimation with redundant wavelet families tuned to different kind of transformations and, in particular, to speed. Today video compression standards are supposed to realize the compression in an object-based approach, but still compute raw motion vectors on blocks . We thus implemented these wavelet families because 1) they are built to perform motion parameter quantization on several kinds of motions (rotation, speed, acceleration) and 2) based on the motion parameters, we can propose an approach of the ME through the identification of the objects trajectories. The global approach is then closer to a contextual compression, based on the understanding of the scene.The second part introduces two new developments on unsupervised segmentation in a Bayesian approach. 1) we reduce the computation time of a sequence through an iterative implementation of the segmentation. We show an application with the ME of a segmented region. 2) We reduce the segmentation time by making the projection of the image in the wavelet domain. These two developments are based on a Potts-Markov modelling (PMRF) for the labels of the pixels and of the wavelet coefficients. They use a Markov Chain Monte Carlo iterative algorithm with a Gibbs sampler. We also develop a Potts model in the wavelet domain to tune it to the specific orientations of the wavelet subbands.ORSAY-PARIS 11-BU Sciences (914712101) / SudocSudocFranceF