Approche fonctionnelle générique des méthodes de segmentation d\u27images

La segmentation d\u27image est une opération de traitement d\u27image de bas niveau qui consiste à localiser dans une image les régions (ensembles de pixels) appartenant à une même structure (objets ou scène imagés). Cette opération est à la base de nombreuses applications tant en vision industrielle, qu\u27en imagerie médicale. De nombreuses recherches ont eu lieu dans le passé sur les méthodes de segmentation. Il en résulte un très grand nombre de méthodes dont la comparaison, soit en terme de structure soit en terme de performance, est très difficile. L\u27objectif de cette thèse est de proposer une nouvelle vision de la segmentation d\u27images basée sur un modèle fonctionnel (MF) original. Ce modèle qui décrit la segmentation en termes de fonctions, se présente sous la forme d\u27un opérateur de segmentation (OS). L\u27OS est composé de cinq blocs élémentaires enchaînés au cours d\u27un processus itératif qui correspond au processus de segmentation. Ce modèle fonctionnel unifie les méthodes de segmentation sous un formalisme commun et permet une meilleure compréhension de ces méthodes. En effet, la décomposition avec la même logique de techniques de segmentation (simple ou complexe) a priori totalement différentes a été obtenue et implantée. Cela a permis de montrer la généricité du modèle proposé et son utilité pour la structuration, la comparaison et l\u27implantation logicielle des nombreuses méthodes de segmentation. Ces décompositions qui ont conduit à un certain nombre de blocs fonctionnels indépendants, ont servi à la réalisation d\u27un logiciel modulaire dénommé GenSeg. Ce logiciel peut aider à terme à construire de nouvelles techniques de segmentation

A new automatic image registration algorithm based on corner detector for remote sensing applications

International audienceIn this paper, we propose a new automatic satellite image registration approach capable of handling remotely sensed images geometrically distorted by various transformations such as translation, rotation, and shear. This technique exploits the invariant relations between regions of a reference image and those of a sensed image. It involves an edge-based selection of the most distinctive control points in the reference image. The search for the corresponding control points in the sensed image is based on local similarity detection by means of correlation coefficient according to a combined invariants-based similarity measure. Feature matches are refined using RANSAC matching algorithm. The final warping of the images according to the selected control points is performed by using affine transformations. The procedure is fully automatic and computationally efficient. The proposed algorithm for this technique has been successfully applied to register multitemporal Spot, Landsat, Ikonos, Quick bird, ERS-1, SAR, and aerial images from urban and agricultural areas. The experimental results demonstrate the robustness, efficiency and accuracy of the algorithm

Author Correction: EMPReSS: standardized phenotype screens for functional annotation of the mouse genome

International audienceCorrection to: Nature Genetics, published online 1 November 2005.In the version of this article initially published, members of the Eumorphia Consortium appeared in the Supplementary Information but were not included in the main article. The full list of members appears below