Optimal Separable Algorithms to Compute the Reverse Euclidean Distance Transformation and Discrete Medial Axis in Arbitrary Dimension

In binary images, the distance transformation (DT) and the geometrical skeleton extraction are classic tools for shape analysis. In this paper, we present time optimal algorithms to solve the reverse Euclidean distance transformation and the reversible medial axis extraction problems for $d$-dimensional images. We also present a $d$-dimensional medial axis filtering process that allows us to control the quality of the reconstructed shape

Pyramide résiduelle pour la compression d'images

Dans cet article, nous révisons la pyramide laplacienne introduite initialement pour la compression des images. Nous approfondissons le principe d'expansion des niveaux d'une pyramide gaussienne qui est essentiel à la construction d'une pyramide laplacienne. L'expansion classique consiste en une simple interpolation. Nous montrons qu'une interpolation ne se justifie pas dans un contexte de compression, et qu'il faut finalement procéder par induction. Ce nouveau principe d'expansion inductive donne naissance à un modèle pyramidal que nous appelons "pyramide résiduelle". Nous appliquons ce nouveau modèle à la compression d'images sans perte d'information

Analyse multirésolution L 2-optimale : Estimation par quasi-projections

- On s'intéresse à la représentation, à l'aide d'une fonction reconstruite de résolution souhaitée, d'un signal discret, interprété comme un ensemble de mesures sur une fonction inconnue. Cette dernière est approchée du mieux possible par la fonction reconstruite, et ce à partir du signal discret. L'approche présentée est originale, et s'appuie sur la théorie de l'approximation pour réaliser une quasi-projection de la fonction inconnue dans l'espace de reconstruction choisi. Nous présentons les filtres obtenus dans des cas concrets d'approximation spline, et nous validons notre approche par la mise en oeuvre de rotations sur des images

Agrandissement adapté des GOP (Group Of Pictures) en vidéo

Cet article traite de l'agrandissement de séquences vidéo dans le but de diminuer les besoins en capacités de stockage et en débits de transmission. Nous définissons un procédé permettant d'agrandir, en résolution spatiale, les images d'une séquence qui peut ensuite être stockée sous forme de "petit format". Dans un premier temps, nous traitons l'agrandissement d'images par induction, une méthode de régularisation développée pour les images fixes que nous étendons à un facteur agrandissement quelconque. Ensuite, nous expliquons comment les vecteurs de mouvement et les images d'erreurs obtenus par un algorithme de Block-matching sont utilisés avec l'induction pour réaliser un agrandissement de séquences vidéo de qualité

A hierarchical approach with triangulated surfaces for 3D data segmentation

This article presents a new algorithm for segmenting three-dimensional images . It is based on a dynamic triangulated surface an d on a pyramidal representation . The triangulated surface, which follows a physical modelization and which can as well modify its geometry as its topology, segments images into their components by altering its shape according to internal and externa l constraints . In order to speed up the whole process, an algorithm of pyramid building with any reduction factor allows us t o transform the image into a set of images with progressive resolutions . This organization into a hierarchy, combined with a model that can adapt its mesh refinement to the resolution of the workspace, authorizes a fast estimation of the general forms included i n the image. After that, the model searches for finer and finer details while relying successively on the different levels of the pyramid.Ce travail présente un algorithme de segmentation d'images tridimensionnelles par utilisation de surfaces triangulées et de pyramides. Une triangulation de surface dynamique, dotée d'une modélisation physique et capable de changer sa topologie, va, en se déformant suivant certaines contraintes, segmenter l'image en ses constituants. Afin d'accélérer le processus, un algorithme de construction de pyramide de facteur de réduction quelconque permet de transformer l'image en un ensemble d'images de résolution progressive. Cette hiérarchisation, couplée à un modèle capable d'adapter la précision de sa maille à la résolution de son espace de travail, permet d'estimer très rapidement les formes générales contenues dans une image. Une fois ceci fait, le modèle recherche les détails de plus en plus petits en s'appuyant successivement sur les différents niveaux de la pyramide

Binary image decomposition applied to a submarine sweeping pattern problem

This paper describes geometrical methods of binary image decompositton . These images are characterized by a complex architecture and the proposcd method uses a graph environnent to connect elementary structures . The application concerns the elaboration of the trajectory of a mining system for the industrial recovery of nodules . Différent sweeping patterns are proposed in illustrations .Méthodes géométriques de décomposition d'images binaires d'architecture complexe. La décomposition est effectuée à l'aide de structures dans un environnement de graphe d'interprétatio

Appariement de contours 2D par analyse multirésolution hiérarchique de la déformation

Cet article présente un algorithme d'appariement de contour basé sur une analyse multirésolution de la courbure. L'appariement point à point est particulièrement intéressant pour l'analyse de la déformation puisqu'il fournit un champ de déformation complet entre deux contours. Le critère de courbure permet d'étudier des déformations importantes mais il est extrêmement sensible au choix de l'échelle de mesure. Nous résolvons ce problème par une approche hiérarchique multirésolution qui nous permet de tenir compte de tous les niveaux de résolution des contours avec le seul critère de courbure. Notre algorithme est basé sur une décomposition des contours dans la base de Fourier et un appariement par programmation dynamique

Analyse d'images : Filtrage et segmentation

Ouvrage publié avec l'aide du Ministère des affaires étrangères, direction de la coopération scientifique et technique. AVERTISSEMENT Le livre publié en 1995 chez MASSON (EAN13 : 9782225849237) est épuisé. Cette version pdf est une version élaborée à partie de la version préliminaire transmise à l'éditeur. La mise en page est légèrement différente de celle du livre. Malheureusement quelques figures de l'annexe C ont été perdues.International audienceL'analyse d'image touche à l'heure actuelle de nombreux domaines, avec des objectifs aussi variés que l'aide au diagnostic pour les images médicales, la vision artificielle en robotique ou l'analyse des ressources terrestres à partir des images prises par satellite. Le but du traitement de ces images est à la fois simple dans son concept et difficile dans sa réalisation. Simple en effet, puisqu'il s'agit de reconnaître des objets que notre système visuel perçoit rapidement, du moins pour la majorité d'entre eux. Difficile cependant, car dans la grande quantité d'informations contenues dans l'image, il faut extraire des éléments pertinents pour l'application visée et ceci indépendamment de la qualité de l'image. L'analyse d'image s'est donc dotée d'outils et de méthodes puissants issus de domaines aussi variés que les mathématiques, le traitement du signal, ou l'informatique. Cet ouvrage présente un des aspects les plus importants du traitement des images : la " segmentation ". Il récapitule d'abord les grandeurs observables et calculables sur une image et les algorithmes de manipulation des structures de données associées. Il détaille ensuite les traitements préliminaires, tels le filtrage du bruit et les deux types d'approche de la segmentation, l'extraction des contours et celle des régions. Chacune fait l'objet d'une étude théorique et de nombreux résultats illustrent les performances. Une des originalités de l'ouvrage est l'étude comparative des différentes techniques appliquées sur un même corpus d'images réelles