SONAR Images Denoising

International audienc

Les champs neuronaux comme outil de représentation des informations visuelles

- Nous présentons ici une application des champs neuronaux pour le contrôle d'un robot que nous avons utilisé dans le cadre d'un problème d'apprentissage par imitation [5]. Nous avons utilisé les champs neuronaux pour les commandes motrices, la représentation interne de la perception du mouvement dans l'environnement et pour le choix de cibles à suivre. L'utilisation des champs neuronaux nous a permis d'avoir un comportement de suivi avec une dynamique temporelle continue allié à une capacité de bifurcation

In vitro cytotoxic activity of phytosynthesized silver nanoparticles using Clematis vitalba L. (Ranunculaceae) aqueous decoction

In this study, we report a bottom-up approach for silver nanoparticles (AgNPs) synthesis using aqueous decoction of aerial parts of Clematis vitalba L. The phytosynthesized AgNPs were characterized by X-ray diffraction (XRD), UV-vis spectroscopy, Fourier Transform-Infrared Spectroscopy (FTIR), Scanning Electron Microscopy coupled with Energy Dispersive X-ray Spectroscopy (SEM-EDS) and Bright Field Scanning Transmission Electron Microscopy (BFSTEM). The cytogenotoxicity and phytotoxicity assays of AgNPs were assessed by using Allium test, Evans blue and 2, 3, 5-triphenyl tetrazolium chloride (TTC) staining, root and stem growth potential, and biomass evaluation. The results revealed that AgNPs were in the size range of 1-15 nm and spherical shape. The biosynthesized AgNPs augment the mitodepressive effect, disruption of cellular metabolism, impairment of root and stem growth, and biomass reduction induced by C. vitalba aqueous extracts. These results outline the toxicological profile of the C. vitalba extracts, as well as of the phytogenerated AgNPs and provides scientific perspectives on the use of C. vitalba extracts as reducing and stabilizing agent for the phytosynthesis of metallic nanoparticles

Une brève introduction à l'Intelligence Artificielle

National audienceBrève présentation de vulgarisation de l'Intelligence Artificielle depuis ses origines et débuts parfois difficiles aux récentes avancées

Accidents Vasculaires Cérébraux : Apport de l'Intelligence Artificielle

National audienceNous présenterons brièvement l'intelligence artificielle et ses principaux sous-domaines de recherche avec une attention particulière pour la science des données. L'intelligence artificielle, née comme discipline dans les années 50, connaît une vingtaine d'années de développements et l'optimisme est de rigueur, puis les promesses ne se réalisent pas et c'est l'hiver, sombre, de la discipline. L'intelligence artificielle sort depuis la fin des années 90 de l'hiver pour connaître aujourd'hui un bel été avec pour conséquence des mythes, des craintes, des spéculations et de nombreux espoirs. En effet, l'abondance des données couplée au développement des capacités de stockage et de calcul, entre autres, ont ces dernières années permis d'importantes avancées. Nous illustrerons les principales étapes d'un processus de fouille de données ainsi que quelques méthodes permettant de fouiller les données en lien avec les objectifs des utilisateurs finaux. Enfin quelques travaux fondés sur ces méthodes et appliqués aux accidents vasculaires cérébraux seront présentés

Image denoising using a Bishrink filter with reduced sensitivity

International audienceThe performance of image denoising algorithms using the Double Tree Complex Wavelet Transform, DT CWT, followed by a local adaptive bishrink filter can be improved by reducing the sensitivity of that filter with the local marginal variance of the wavelet coefficients. In this paper is proposed a solution for the sensitivity reduction based on enhanced diversity. First the advantages and disadvantages of a state-of-the-art denoising solution, based on the association DT CWT -bishrink filter are highlighted. Second a blind noise-suppression method correcting the disadvantages of the bishrink filter, performing a non-linear operation on the data is obtained. Finally, some simulation examples prove the performances of the proposed denoising method

SONAR images despeckling using a Bayesian approach in the wavelet domain

International audienceDuring acquisition, the SONAR images are corrupted by multiplicative noise (speckle).The aim of an image denoising algorithm is then to reduce the noise level, while preserving the image features. There is a great diversity of wavelet based estimators used like denoising systems. The corresponding denoising methods have three steps: the computation of the forward Wavelet Transform (WT); the filtering of the wavelet coefficients; and the computation of the inverse wavelet transform of the result obtained. In the following, the Dual Tree Complex Wavelet Transform (DT-CWT) will be associated with a variant of a maximum a posteriori bishrink filter because its explicit input-output relation permits a sensitivity analysis. The bishrink filter has a high sensitivity with some parameters, especially in the homogeneous regions. The main idea of this paper is to reduce this sensitivity by diversification. In this respect the regions with different homogeneity degrees are identified and in each of them the WT of the acquired image is filtered using a number of different variants of bishrink filters in accordance with its homogeneity