Automatic Discrimination of Color Retinal Images using the Bag of Words Approach

International audienceDiabetic retinopathy (DR) and age related macular degeneration (ARMD) are among the major causes of visual impairment all over the world. DR is mainly characterized by small red spots, namely microaneurysms and bright lesions, specifically exudates. However, ARMD is mainly identified by tiny yellow or white deposits called drusen. Since exudates might be the only visible signs of the early diabetic retinopathy, there is an increase demand for automatic diagnosis of retinopathy. Exudates and drusen may share similar appearances; as a result discriminating between them plays a key role in improving screening performance. In this research, we investigative the role of bag of words approach in the automatic diagnosis of retinopathy diabetes. Initially, the color retinal images are preprocessed in order to reduce the intra and inter patient variability. Subsequently, SURF (Speeded up Robust Features), HOG (Histogram of Oriented Gradients), and LBP (Local Binary Patterns) descriptors are extracted. We proposed to use single-based and multiple-based methods to construct the visual dictionary by combining the histogram of word occurrences from each dictionary and building a single histogram. Finally, this histogram representation is fed into a support vector machine with linear kernel for classification. The introduced approach is evaluated for automatic diagnosis of normal and abnormal color retinal images with bright lesions such as drusen and exudates. This approach has been implemented on 430 color retinal images, including six publicly available datasets, in addition to one local dataset. The mean accuracies achieved are 97.2% and 99.77% for single-based and multiple-based dictionaries respectively

Complex networks : application for texture characterization and classification

This article describes a new method and approach of texture characterization. Using complex network representation of an image, classical and derived (hierarchical) measurements, we present how to have good performance in texture classification. Image is represented by a complex networks : one pixel as a node. Node degree and clustering coefficient, using with traditional and extended hierarchical measurements, are used to characterize "organization" of textures

Segmentation d'images de semiconducteur pour la détection de défauts

Ce papier présente un algorithme de segmentation adapté aux images de semiconducteur générées par un outil optique d'inspection. Le but principal de ce travail est la segmentation d'images pour une sélection automatique du niveau de seuillage pour l'inspection « die-to-die» de wafer électronique. Les différentes structures produisent des niveaux de bruit différent lors de la détection de défaut. Il est donc nécessaire de générer automatiquement un masque de ces différentes régions afin de déterminer un niveau de seuillage local, et optimiser le rapport signal sur bruit. Une segmentation supervisée basée sur la transformée en ondelettes est utilisée afin de créer le masque d'une puce entière. Pendant l'inspection, le masque est appliqué sur l'image de différence, et le seuil est automatiquement déterminé, basé sur le niveau de bruit à l'intérieur de chaque région, et un coefficient spécifique au type de structure. La segmentation permet d'augmenter le nombre de défauts trouvés, et de diminuer le nombre de fausses détections

Etudes comparatives de différents détecteurs de contours et segmentation au sens contours par frames multiéchelles

Nous abordons l'étude par une comparaison de différents détecteurs de contours, basée sur les performances et la lourdeur d'implémentation de chacun. Puis, nous présentons un système de segmentation à partir de contours multiéchelles sur des images réelles. Nous nous basons sur une généralisation du filtre de Canny, optimisé pour un contour plus réaliste que le contour traditionnel sous forme d'échelon. Ce filtre peut être utilisé pour générer une famille d'ondelettes non orthogonales. Pour la fusion des données de projections nous utilisons un classifieur géométrique développé dans notre laboratoire

Robotics studies in Europe

This paper describes the organization and teaching methodolodies for mechanics and robotics related subjects in the European Erasmus Mundus master programmes EMARO (European master in Advanced Robotics), and VIBOT (master courses in VIsion & roBOTics). The structure of these maters is over-viewed, the experience in designing and managing them is outlined and we point out the common effort for a global reach of these programmes and to build a transnational teaching architecture