An image processing applications development method

A new image processing application development method is presented, which is a complete and rigorous guide for the management of the whole life cycle of an application. This method points out aids, reusing, reproducibility and unifying capabilities for knowledge acquisition and for communication between the different intervening party, by providing in one hand structured models in order to collect and to organize involved knowledge and in the other hand rational cycles in order to make use of the knowledge. This article focuses on the description of the models that are the heart and the originality of the method. We show that our vision of application modeling relies on the idee-force that an image processing application is studied through out four points of view whose semantic is captured by four related models: system model, domain model, tasks model and program model.Nous proposons une méthode de développement d'applications de traitement d'images qui se présente comme un guide complet et rigoureux pour la gestion du cycle de vie entier d'une application. Cette méthode met en avant des capacités d'aide, de réutilisabilité d'expériences, de reproduction des résultats, d'uniformisation des représentations et de communication entre les différents partenaires du développement, par la définition d'une part de modèles destinés à collecter et organiser la connaissance mise en jeu et d'autre part de cycles destinés à conduire la mise en oeuvre. Cet article se focalise sur la description des modèles qui font le coeur et l'originalité de cette méthode. Nous montrons que notre vision de la modélisation d'une application se fonde sur l'idée force qu'une application de traitement d'images s'observe selon quatre points de vue complémentaires dont la sémantique est capturée par quatre modèles spécifiques : le modèle du système, le modèle du domaine, le modèle des tâches et le modèle du programme

System for the formulation of image processing applications

We present a system for the formulation of image processing applications from inexperienced users. To construct such a system, we firstly design a formulation model of image processing applications to identify and to organize the necessary and sufficient information that an expert or an automatic programs generation system needs to conceive an acceptable solution. This model covers every category and domain of the image processing field. Secondly we propose an interaction model which helps and guides the end-users in the formulation of their applications.Nous présentons un système de formulation d’applications de traitement d’images destiné à des utilisateurs novices. La construction de ce système nous amène d’abord à concevoir un modèle de la formulation de telles applications afin d’identifier et d’organiser les informations nécessaires et suffisantes pour qu’un spécialiste ou un système de génération automatique de programmes puisse concevoir une solution acceptable. Ce modèle couvre toutes les catégories et tous les domaines d’application du traitement d’images. Nous proposons ensuite un modèle d’interaction qui permet d’aider et de guider les utilisateurs dans la formulation de leurs applications

Une méthodologie de développement d'applications de traitement d'image

Nous proposons une méthodologie de développement d'applications de traitement d'image qui se présente comme un guide complet et rigoureux pour la gestion du cycle de vie entier des applications. Cette méthodologie met en avant des capacités d'aide, de réutilisabilité d'expériences, d'uniformisation des représentations et de communication entre les différents personnes impliquées, par la définition de modèles structurés, de représentations graphiques et de règles de mise en oeuvre de ces modèles à chaque étape du développement. Elle se fonde essentiellement sur le paradigme du pilotage d'une bibliothèque de tâches, avec lequel la conception d'une solution est vue comme un processus d'agglomération de tâches ponctuelles et indépendantes. Le formalisme retenu distingue le cycle d'abstraction, qui considère trois niveaux pour la modélisation d'une solution conceptuelle, plus un niveau pour le programme proprement dit, et le cycle de vie qui préconise quatre phases successives pour la gestion complète de l'application

Les graphes comme outil de mise en oeuvre de méthodes de segmentation hiérarchique d'images

La segmentation d'images consiste souvent à extraire des objets afin de les caractériser et d'interpréter les images. Parmi les différentes stratégies utilisées pour arriver à un tel résultat, une des plus prometteuses est la segmentation hiérarchique qui analyse les images selon un degré croissant de résolution. Celle-ci fait alors intervenir des entités reliées entre elles par différentes relations. Par définition, les graphes sont susceptibles de représenter toutes ces relations, plus ou moins explicitées lors des traitements. Afin d'utiliser aisément les graphes lorsque cela est opportun, nous avons développé une bibliothèque d'opérateurs de traitement d'images, incluant une structure générale de graphe permettant de représenter des images 2D et 3D. Cette bibliothèque comporte également des opérateurs de traitement de ces graphes en tant qu'outils de segmentation. Nous présentons ici cette bibliothèque d'opérateurs ainsi qu'une application faisant intervenir les graphes dans la résolution d'un problème de quantification d'images biomédicales

Un système interactif d'aide à la construction d'applications de traitement d'images

Dans le cadre de la mise au point d'applications de traitement d'images, nous proposons un système d'aide fondé sur la modélisation et l'explicitation de la démarche du traiteur d'images. Les traitements à effectuer y sont représentés sous une forme compréhensible et modifiable par l'utilisateur (enchaînements d'opérateurs sous forme de plans), dans un souci de réutilisation de parties entières de traitement. L'organisation de ce système repose sur une modélisation naturelle des connaissances sous forme de Tâches, Méthodes et Outils. La construction et l'exécution des plans de traitement d'images s'effectuent via une interface graphique qui facilite l'expérimentation de diverses techniques sur une image

La reconstruction du panorama de la « Tapisserie de Bayeux » comme fond de référence d’un système d’information documentaire spatialisée

L’État et la Ville de Bayeux s’associent à l’Université de Caen-Normandie et au CNRS pour la conception et le développement d’un outil numérique d’étude et de valorisation de la Tapisserie de Bayeux, broderie médiévale du XIe siècle, classée au titre des monuments historiques. Il consiste en un « système d’information documentaire spatialisée » (SIDS), s’inspirant d’un SIG (système d’information géographique) classique, créé à l’échelle de l’œuvre. Cet outil permettra l’exploitation des données documentaires et scientifiques sur l’œuvre, géoréférencées sur une représentation haute définition de la Tapisserie. Sa réalisation répond à différentes problématiques comme le traitement des images pour la création de ce fond de référence, obtenu à partir d’une suite de clichés numériques. Construire ainsi un panorama est une problématique connue dans le domaine de l’analyse et le traitement de l’image. Cependant, cette broderie présente certaines contraintes, comme son support non rigide et sa taille exceptionnelle, de près de 70 m, soit une image totale de 480 000 x 6 000 pixels qui rend ces algorithmes existants obsolètes. En contact direct avec les équipes de l’Université de Caen impliquées, le GREYC a développé une approche basée sur le matching des points d’intérêts SIFT et un algorithme de fusion basé sur un modèle de déformation géométrique élastique afin de conserver la structure de l’œuvre. Cette approche conserve la qualité des images, sans limite de nombre ou de types, et permet aujourd’hui un accès facilité à cette œuvre majeure.The services of the State and of the City of Bayeux have joined forces with the University of Caen-Normandy and with the CNRS in order to design and develop a digital tool for the study and interpretation of the so-called Bayeux Tapestry, an eleventh-century medieval embroidery which is listed in France as a historic monument. This project involves a spatialised documentary information system inspired by a classic geographical information system but adapted to the scale of the embroidery. This tool will allow for the management of documentary and scientific information about the work, geo-referenced to a high definition representation of the tapestry. The realisation of the project involves finding answers to a number of questions such as the production of images for the tool, obtained from a series of digital photographs. Building up a panorama in this way is not an innovation in the field of image treatment and analysis. But the Bayeux tapestry presents certain specific constraints, such as its non-rigid backing and the mere size of the piece, 70 metres long. This means a total image of 480,000 x 6,000 pixels, making existing algorithms obsolete. In direct contact with the University teams involved, the GREYC has developed an approach based on matching up the SIFT interest points and a fusion algorithm based on a model of elastic geometrical deformation, in order to respect the structure of the tapestry. This approach allows for the high quality of the images to be preserved, without any limit to their number or type, and today facilitates access to this major work

A mutual reference shape based on information theory

International audienceIn this paper, we propose to consider the estimation of a refer-ence shape from a set of different segmentation results using both active contours and information theory. The reference shape is defined as the minimum of a criterion that benefits from both the mutual information and the joint entropy of the input segmentations and called a mutual shape. This energy criterion is here justified using similarities between informa-tion theory quantities and area measures, and presented in a continuous variational framework. This framework brings out some interesting evaluation measures such as the speci-ficity and sensitivity. In order to solve this shape optimization problem, shape derivatives are computed for each term of the criterion and interpreted as an evolution equation of an active contour. Some synthetical examples allow us to cast the light on the difference between our mutual shape and an average shape. Our framework has been considered for the estimation of a mutual shape for the evaluation of cardiac segmentation methods in MRI

Une méthode de développement d'applications de traitement d'images

National audienceNous proposons une méthode de développement d'applications de traitement d'images qui se présente comme un guide complet et rigoureux pour la gestion du cycle de vie entier d'une application. Cette méthode met en avant des capacités d'aide, de réutilisabilité d'expériences, de reproduction des résultats, d'uniformisation des représentations et de communication entre les différents partenaires du développement, par la définition d'une part de modèles destinés à collecter et organiser la connaissance mise en jeu et d'autre part de cycles destinés à conduire la mise en oeuvre. Cet article se focalise sur la description des modèles qui font le coeur et l'originalité de cette méthode. Nous montrons que notre vision de la modélisation d'une application se fonde sur l'idée force qu'une application de traitement d'images s'observe selon quatre points de vue complémentaires dont la sémantique est capturée par quatre modèles spécifiques : le modèle du système, le modèle du domaine, le modèle des tâches et le modèle du programme

Pour une ingénierie des connaissances pour le développement d'applications de traitement d'images

Researches described in this manuscript are focused on the design of systems for automatic generation of image processing programs. Such systems are designed to enable users not necessarily experts in image processing to build alone dedicated image processing programs. This goal poses significant challenges largely caused by the sensory and semantic gaps between image content and users needs. The contributions are in the field of knowledge engineering where the goal is approached from the angle of algorithms control with knowledge based. The point of view developed argue that the use of explicit symbolic knowledge, and thus of knowledge-based systems, is a promising way to design systems for image processing, when adaption to various context is a concern. The different parts of the system are addressed with this angle: image processing objectives formulation; automatic generation of programs; human-computer interaction; knowledge acquisition.Les travaux de recherche développés dans ce manuscrit portent sur la conception de systèmes de génération automatique de programmes de traitement d'images. De tels systèmes ont pour ambition de permettre à des utilisateurs non nécessairement experts en traitement d'images de construire seuls des programmes de traitement d'images dédiés. Cet objectif pose des défis importants en grande partie causés par les fossés sensoriel et sémantique qui séparent le contenu des images à traiter des besoins des utilisateurs. Les contributions se situent dans le domaine de l'ingénierie des connaissances où l'objectif est abordé sous l'angle du pilotage d'algorithmes à partir de systèmes à base de connaissances. Le point de vue développé soutient que le recours aux connaissances symboliques explicites, et donc à des systèmes à base de connaissances, est une voie prometteuse pour concevoir des systèmes de traitement d'images, dès lors que l'on envisage d'accroître les capacités d'adaptation à tout un ensemble de contextes différents. C'est sous cet angle que sont abordées les différentes parties du système : la formulation d'objectifs de traitement d'images ; la génération automatique de programmes ; l'interaction Homme-Machine ; l'acquisition de connaissances