Estimation des variations géométriques de grains anisotropes dans un modèle booléen.

International audienceLa géométrie stochastique a pour objet l'étude de modèles spatiaux aléatoires dans l'espace euclidien. De nombreux matériaux peuvent être modélisés par des ensembles aléatoires. En effet l'hétérogénéité des matériaux peut être appréhendée par une approche probabiliste, particulièrement les milieux granulaires et fibreux. La compréhension des mécanismes d'agrégation de particules revêt une grande importance dans de nombreux domaines d'application. Plus particulièrement, les processus de cristallisation de particules solides en suspension dans un milieu liquide sont une des préoccupations du LGF(UMR CNRS 5307), l'objectif étant de caractériser les particules en terme de taille, de forme et de répartition spatiale. Ces structures peuvent être naturellement représentées par des réunions de particules aléatoires (les grains) centrées sur des positions aléatoires (les germes), connue sous le nom de modèle germes-grains

An objective rationale for the choice of regularisation parameter with application to global multiple-frequency S -wave tomography

In a linear ill-posed inverse problem, the regularisation parameter (damping) controls the balance between minimising both the residual data misfit and the model norm. Poor knowledge of data uncertainties often makes the selection of damping rather arbit

The coherence method using a thin anisotropic elastic plate model

The coherence method, based on the statistical correlation between gravity and topography, has beenwidely used to estimate the effective elastic thickness of the continental lithosphere and its variations. By far the majority of studies have assumed an isotropic lithosphere, but several papers have inferred anisotropy from differences in the observed coherence (or admittance) functions in different directions. However, none have used an anisotropic model to fit the coherence. We show how the simplest model of elastic anisotropy (an orthotropic thin plate) can be incorporated into both forward and inverse modeling algorithms, using an appropriate approximation in the partial differential equation for the flexure of such a plate

General Adaptive Neighborhood Image Restoration, Enhancement and Segmentation

12 pagesInternational audienceThis paper aims to outline the General Adaptive Neighborhood Image Processing (GANIP) approach [1–3], which has been recently introduced. An intensity image is represented with a set of local neighborhoods defined for each point of the image to be studied. These so-called General Adaptive Neighborhoods (GANs) are simultaneously adaptive with the spatial structures, the analyzing scales and the physical settings of the image to be addressed and/or the human visual system. After a brief theoretical introductory survey, the GANIP approach will be successfully applied on real application examples in image restoration, enhancement and segmentation