Segmentation et analyse géométrique : application aux images tomodensitométriques de bois.

he non-destructive study of wood from X-Ray CT scanners requires to imagine new solutions adapted to analysis of images. Relating both agronomic research and industrial sector of sawmills, segmentation of wood knots is a major challenge in terms of robustness to specificities of each species and to image acquisition conditions. The works carried out in this thesis allow to propose a segmentation process in two phases. It first isolates each knot in a reduced area then it segments the unique knot of each area. Proposed solutions for each phase allow to integrate knowledges about internal organization of trunk and mechanisms inherent to its growth, through classical tools of image analysis and processing. The first phase is essentially based on a movement detection principle borrowed from video analysis and revisited. Two segmentation approaches are then proposed, considering for one the initial CT slices and for the other news slices resampled for each knot orthogonally to its trajectory. The complete process has been implemented in a software dedicated both for experimentation and validation of approach, and to interdisciplinary dialogs.The applicative support of wood emphasizes the specialization abilities of generic image analysis and processing algorithms, and the relevance to integrate priori knowledges in this perspective.L’étude non destructive du bois à partir de scanners à rayons X nécessite d’imaginer de nouvelles solutions adaptées à l’analyse des images. Préoccupation à la fois de la recherche agronomique et du milieu industriel des scieries, la segmentation des nœuds de bois est un défi majeur en termes de robustesse aux spécificités de chaque espèce et aux conditions d’acquisition des images. Les travaux menés dans cette thèse permettent de proposer un processus de segmentation en deux phases. Il isole d’abord chaque nœud dans une zone réduite puis segmente le nœud unique de chaque zone. Les solutions proposées pour chaque phase permettent d’intégrer les connaissances sur l’organisation interne du tronc et les mécanismes inhérents à sa croissance, à travers des outils classiques du traitement et de l’analyse d’image. La première phase repose en grande partie sur un principe de détection du mouvement emprunté à l’analyse vidéo et revisité. Deux approches de segmentation sont ensuite proposées, considérant pour l’une les coupes tomographiques initiales, et pour l’autre de nouvelles coupes ré-échantillonnées pour chaque nœud, orthogonalement à sa trajectoire. L’intégralité du processus a été implémenté dans un logiciel dédié aussi bien à l’expérimentation et la validation de l’approche qu’aux échanges interdisciplinaires.Le support applicatif du bois souligne la capacité de spécialisation des algorithmes génériques du traitement et de l’analyse d’image, et la pertinence de l’intégration de connaissances a priori dans cette optique

Analyse géométrique d'objets tubulaires 3D basée sur l'accumulation de normales

International audienceThis paper proposes a simple and efficient method for the reconstruction and extraction of geometric parameters from 3D tubular objects. Our method constructs an image that accumulates surface normal information, then peaks within this image are located by tracking. Finally, the positions of these are optimized to lie precisely on the tubular shape centerline. This method is very versatile, and is able to process various input data types like full or partial mesh acquired from 3D laser scans, 3D height map or discrete volumetric images. The proposed algorithm is simple to implement, contains few parameters and can be computed in linear time with respect to the number of surface faces. Since the extracted tube centerline is accurate, we are able to decompose the tube into rectilinear parts and torus-like parts. This is done with a new linear time 3D torus detection algorithm, which follows the same principle of a previous work on 2D arc circle recognition. Detailed experiments show the versatility, accuracy and robustness of our new method.Cet article propose une méthode simple et efficace pour la reconstruction et l'extraction de paramètres géométriques d'objets tubulaires 3D. Notre méthode reconstruit d'abord une image qui accumule les informations des normales de la surface puis définit des sommets par un processus de suivi. Les positions des sommets sont enfin optimisées pour suivre précisément la ligne centrale de l'objet tubulaire. Cette méthode s'adapte très bien à différents types de données tels que des maillages (partiels ou non) issus de scanners 3D, des cartes de hauteurs 2,5D ou encore des volumes discrets. L'algorithme proposé est simple à implémenter, contient peu de paramètres et peut être calculé en temps linéaire par rapport au nombre de faces de la surface. La précision de la ligne centrale obtenue permet de décomposer le tube en parties rectilignes et toriques. Nous proposons d'utiliser une extension en trois dimensions d'une précédente méthode de reconnaissance d'arcs de cercles de complexité linéaire. Les expérimentations détaillées montrent la souplesse, la précision et la robustesse de cette nouvelle méthode

Knot Detection in X-Ray CT Images of Wood

International audienceThis paper presents an original problem of knot detection in 3D X-ray Computer Tomography images of wood stems. This image type is very different from classical medical images and presents specific geometric structures. These ones are characteristic of wood stems na- ture. The contribution of this work is to exploit the original geometric structures in a simple and fast algorithm to automatically detect and analyze the wood knots. The proposed approach is robust to different wood qualities, like moisture or noise, and more simple to implement than classical deformable models approaches

Segmentation robuste de nœuds à partir de coupes tangentielles issues d'images tomographiques de bois

National audienceCet article présente une méthode rapide, précise et automatique pour segmenter les nœuds de bois à partir d'images volumiques de troncs d'arbres obtenues par scanner à rayons X. La segmentation des nœuds est un probléme récurrent où les techniques classiques produisent des résultats non satisfaisants. Un premier travail nous a permis de développer une méthode capable d'isoler chaque nœud. Quelques approches ont été proposées pour la segmentation de ces nœuds isolés mais elles ne sont pas entièrement satisfaisantes en présence de zones humides. Nous présentons ici une nouvelle approche pour répondre à ce probléme, basée sur l'idée originale de coupes tangentes aux cernes. Elles permettent de suivre la trajectoire du nœud de la moelle du tronc jusqu'à l'écorce. Les nœuds sont segmentés par détection d'ellipses discrètes dans chaque coupe tangentielle. Une implémentation complète de la méthode est proposée dans le logiciel TKDetection, disponible librement

Automatic knot detection and measurements from X-ray CT images of wood: A review and validation of an improved algorithm on softwood samples

International audienceAn algorithm to automatically detect and measure knots in CT images of softwood beams was developed. The algorithm is based on the use of 3D con- nex components and a 3D distance transform constituting a new approach for knot diameter measurements. The present work was undertaken with the objective to automatically and non-destructively extract the distributions of knot characteristics within trees. These data are valuable for further studies related to tree development and tree architecture, and could even contribute to satisfying the current demand for automatic species identification on the basis of CT images. A review of the literature about automatic knot detection in X-ray CT images is provided. Relatively few references give quantitatively accurate results of knot measurements (i.e., not only knot localisation but knot size and incli- nation as well). The method was tested on a set of seven beams of Norway spruce and silver fir. The outputs were compared with manual measurements of knots performed on the same images. The results obtained are promising, with detection rates varying from 71 to 100%, depending on the beams, and no false alarms were reported. Particular attention was paid to the accuracy obtained for automatic measurements of knot size and inclination. Comparison with manual measurements led to a mean R2 of 0.86, 0.87, 0.59 and 0.86 for inclination, maximum diameter, length and volume, respectively

Segmentation and geometric analysis : application to CT images of wood

L'étude non destructive du bois à partir de scanners à rayons X nécessite d’imaginer de nouvelles solutions adaptées à l'analyse des images. Préoccupation à la fois de la recherche agronomique et du milieu industriel des scieries, la segmentation des nœuds de bois est un défi majeur en termes de robustesse aux spécificités de chaque espèce et aux conditions d'acquisition des images. Les travaux menés dans cette thèse permettent de proposer un processus de segmentation en deux phases. Il isole d'abord chaque nœud dans une zone réduite puis segmente le nœud unique de chaque zone. Les solutions proposées pour chaque phase permettent d'intégrer les connaissances sur l'organisation interne du tronc et les mécanismes inhérents à sa croissance, à travers des outils classiques du traitement et de l'analyse d'image. La première phase repose en grande partie sur un principe de détection du mouvement emprunté à l'analyse vidéo et revisité. Deux approches de segmentation sont ensuite proposées, considérant pour l'une les coupes tomographiques initiales, et pour l'autre de nouvelles coupes ré-échantillonnées pour chaque nœud, orthogonalement à sa trajectoire. L'intégralité du processus a été implémenté dans un logiciel dédié aussi bien à l'expérimentation et la validation de l'approche qu'aux échanges interdisciplinaires. Le support applicatif du bois souligne la capacité de spécialisation des algorithmes génériques du traitement et de l'analyse d'image, et la pertinence de l'intégration de connaissances a priori dans cette optiqueThe non-destructive study of wood from X-Ray CT scanners requires to imagine new solutions adapted to analysis of images. Relating both agronomic research and industrial sector of sawmills, segmentation of wood knots is a major challenge in terms of robustness to specificities of each species and to image acquisition conditions. The works carried out in this thesis allow to propose a segmentation process in two phases. It first isolates each knot in a reduced area then it segments the unique knot of each area. Proposed solutions for each phase allow to integrate knowledges about internal organization of trunk and mechanisms inherent to its growth, through classical tools of image analysis and processing. The first phase is essentially based on a movement detection principle borrowed from video analysis and revisited. Two segmentation approaches are then proposed, considering for one the initial CT slices and for the other news slices resampled for each knot orthogonally to its trajectory. The complete process has been implemented in a software dedicated both for experimentation and validation of approach, and to interdisciplinary dialogs. The applicative support of wood emphasizes the specialization abilities of generic image analysis and processing algorithms, and the relevance to integrate priori knowledges in this perspectiv

An Overview of Platforms for Reproducible Research and Augmented Publications

International audienc

Knot Detection from Accumulation Map by Polar Scan

International audienceThis paper proposes to improve the approach presented in Krähenbühl et al. [11] to build automatic methods for the wood knot detection from X-Ray CT scanner images. The major drawbacks of the previous method mostly depends on the variety of the distribution of knots and their geometric shapes. Our aim is to extend the robustness by performing the accumulation process of Z-Motion differently and by suppressing the whorl distribution constraint. This is achieved both through a polar Z-Motion accumulation and an aggregation process of connected components related to maxima localization in the accumulation space. The experimental results are in favor of an increase in the robustness while being more sensitive to small and isolated knots. This opens the way to a method fully independent of wood species

Segmentation de noeuds de bois à partir d'images tomodensitométriques : approches transversales et tangentielles

National audienceLe traitement automatique des images tomodensitométriques de bois doit permettre aux scieries d'optimiser le rendement et la qualité des planches. Les noeuds de bois sont le principal facteur de qualité d'une planche et déterminer une méthode de segmentation adaptée est un enjeu important. Cet article propose une revue de deux méthodes proposées qui considèrent les coupes transversales initiales et des coupes tangentielles aux cernes. Elles sont construites en intégrant les connaissances a priori sur la structure d'un tronc et la géométrie des objets étudiés, les noeuds. Ces connaissances permettent de spécialiser les approches théoriques classiques et d'obtenir des résultats très proches d'une segmentation manuelle. Ces deux approches entièrement automatiques sont comparées à trois approches nécessitant des marqueurs sur les objets ciblés, issues du cadre des Power Watershed. Elles sont implémentées dans le logiciel TKDetection, libre de droits

Knot Segmentation in Noisy 3D Images of Wood

International audienceResolving a 3D segmentation problem is a common challenge in the domain of digital medical imaging. In this work, we focus on another original application domain: the 3D images of wood stem. At first sight, the nature of wood image looks easier to segment than classical medical image. However, the presence in the wood of a wet area called sapwood remains an actual challenge to perform an efficient segmentation. This paper introduces a first general solution to perform knot segmentation on wood with sapwood. The main idea of this work is to exploit the simple geometric properties of wood through an original combination of discrete connected component extractions, 2D contour detection and dominant point detection. The final segmentation algorithm is very fast and allows to extract several geometrical knot features