Confidence Bounds for the Estimation of the Volume Phase Fraction from a Single Image in a Nickel Base Superalloy

We propose an image-based framework to evaluate the uncertainty in the estimation of the volume fraction of specific microstructures based on the observation of a single section. These microstructures consist of cubes organized on a cubic mesh, such as monocrystalline nickel base superalloys. The framework is twofold: a model-based stereological analysis allows relating two-dimensional image observations to three-dimensional microstructure features, and a spatial statistical analysis allows computing approximate confidence bounds while assessing the representativeness of the image. The reliability of the method is assessed on synthetic models. Volume fraction estimation variances and approximate confidence intervals are computed on real superalloy images in the context of material characterizatio

Optimal orientation estimators for detection of cylindrical objects

International audienceThis paper introduces low level operators in the context of detecting cylindrical axis in 3 D images. Knowing the axis of a cylinder is particularly useful since cylinder location, length and curvature derive from this knowledge. This paper introduces a new gradient-based optimal operator dedicated to accurate estimation of the direction toward the axis. The operator relies on Finite Impulse Response filters. The approach is presented first in a 2-D context, thus providing optimal gradient masks for locating the center of circular objects. Then, a 3-D extension is provided, allowing the exact estimation of the orientation toward the axis of cylindrical objects when this axis coincides with one of the mask reference axes. Applied to more general cylinders and to noisy data, the operator still provides accurate estimation and outperforms classical gradient operators

Caractérisation locale de l'anisotropie d'images texturées

Certaines textures peuvent être caractérisées par leurs propriétés directionnelles et leur degré d'anisotropie. L'étude de ces textures, dites directionnelles, a motivé le développement d'opérateurs dédiés à l'estimation de l'orientation. Cependant, ces outils se sont révélés localement très sensibles au bruit et aux discontinuités. Une nouvelle approche, fondée sur l'observation des caractéristiques morphologiques des textures, a permis de rendre compte de façon plus fidèle de leurs propriétés directionnelles

Modèles de fusion et diffusion par équations aux dérivées partielles (application à la sismique azimutale)

Ce mémoire porte sur le développement de nouvelles méthodes de fusion d images à partir d un formalisme à base d Equations aux Dérivées Partielles (EDP). Les deux premiers chapitres bibliographiques portent sur les 2 domaines au centre de notre problématique : la fusion et les EDP. Le Chapitre 3 est consacré à la présentation progressive de notre modèle EDP de fusion constitué par un terme de fusion (diffusion inverse isotrope) et un terme de régularisation. De plus, un des attraits de l approche EDP est de pouvoir traiter avec le formalisme des données bruitées. L association d un terme de diffusion dépendant du type de données à traiter est donc abordée. Le chapitre 4 est consacré à l application des modèles de fusion-diffusion aux données sismiques. Pour répondre aux besoins de filtrage de ces données sismiques, nous proposons deux méthodes originales de diffusion 3D. Nous présenterons dans ce mémoire l approche de fusion 3D intégrant une de ces méthodes nommée SFPD (Seismic Fault Preserving Diffusion).This thesis focuses on developing new methods for image fusion based on Partial Differential Equations (PDE). The starting point of the proposed fusion approach is the enhancement process contained in most classical diffusion models. The aim of enhancing contours is similar to one of the purpose of the fusion: the relevant information (equivalent to the contours) must be found in the output image. In general, the contour enhancement uses an inverse diffusion equation. In our model of fusion, the evolution of each input image is led by such equation. This single equation must necessarily be accompanied by a global information detector useful to select the signal to be injected. In addition, an inverse diffusion equation, like any Gaussian deconvolution, raises problems of stability and regularization of the solution. To resolve these problems, a regularization term is integrated into the model. The general model of fusion is finally similar to an evolving cooperative system, where the information contained in each image starts moving towards relevant information, leading to a convergent process. The essential interest of PDE approach is to deal with noisy data by combining in a natural way two processes: fusion and diffusion. The fusion-diffusion proposed model is easy to adapt to different types of data by tuning the PDE. In order to adapt the fusion-diffusion model to a specific application, I propose 2 diffusion models: Seismic fault preserving diffusion and 3D directional diffusion . The aim is to denoise 3D seismic data. These models are integrated into the fusion-diffusion approach. One of them is successfully transferred to the industrial partner: french oil company Total. The efficiency of our models (fusion and fusion-diffusion) is proven through an experimental plan in both noisy and noisy-free data.BORDEAUX1-Bib.electronique (335229901) / SudocSudocFranceF

Orientation based second-order statistics for texture description

Nous nous intéressons dans cet article à la description de textures directionnelles et nous proposons une nouvelle approche, fondée sur les statistiques d'ordre 2 d'un champ d'orientations. Deux des principales propriétés haut-niveau conditionnant la perception des textures sont abordées : la directionnalité et la périodicité. Notre méthode se fonde sur la mesure de ressemblance entre deux orientations distantes d'un déplacement donné. Deux implantations de la mesure de ressemblance sont présentées. La première est la Carte bidimensionnelle de Ressemblance d'Orientations ; elle peut être décrite en termes de lignes et de points qui reflètent la périodicité ou la symétrie de la texture. La seconde implantation consiste en une Fonction Curviligne de Ressemblance d'Orientations qui fournit une mesure de la ressemblance moyenne entre deux orientations le long d'une courbe paramétrée et révèle une périodicité éventuelle. Les résultats expérimentaux sur textures synthétiques et naturelles montrent la pertinence de notre approche pour une description haut-niveau de la texture

Réseau de contours actif et systèmes particulaires : application au redressement de textes incurvés

Cet article présente une démarche originale permettant de redresser des lignes de textes présentant des courbures lors de la numérisation. Notre approche est fondée sur la définition d'un réseau de B-splines déformables. Pour éviter une initialisation trop contraignante, nous proposons de considérer l'ensemble des courbes comme un ensemble de contours actifs inspirés des systèmes particulaires déformables et de définir des forces internes conduisant les courbes à se caler sur les lignes de texte

Erosion adaptative pour les images en niveaux de gris

Nous présentons dans cet article un nouvel opérateur morphologique adaptatif pour des images en niveaux de gris. La forme, l'orientation et la dimension de l'élément structurant sont définies à partir de la géométrie locale de l'image. Initialement, nous avions proposé d'utiliser une mesure locale d'orientation lissée par Analyse en Composantes Principales pour définir l'orientation de l'élément structurant. Ici, cette approche est reprise et améliorée en utilisant de nouveaux outils de mesure de l'orientation et en intégrant une fonction de distance entre pixels. Notre approche est illustrée au travers du rehaussement d'images de gravures anciennes

Contribution à l'estimation d'orientations locales multiples dans les images numériques

Ce mémoire traite de l'estimation des orientations locales multiples présentes dans les images directionnelles, c'est-à-dire des images montrant un agencement spatial anisotrope. Nous proposons une nouvelle définition des orientations locales fondée sur des considérations perceptuelles. Grâce à cette définition et à des modèles d'images orientées, nous proposons un opérateur d'estimation des orientations locales. Cet opérateur prend la forme d'un réseau de lignes orientées, le long desquelles nous mesurons l'adéquation de l'image avec un modèle de voisinage orienté. Une implantation rapide et récursive est proposée. Nous obtenons ainsi l'opérateur Isotropic and Recursive Oriented Network (IRON). Avec un support de calcul de dimensions réduites, l'opérateur IRON est capable d'estimer les orientations locales uniques sans biais et avec une bonne robustesse au bruit. Il détecte les orientations locales multiples avec une meilleure sélectivité angulaire que les méthodes classiques d'estimation des orientations multiples. Le choix de la géométrie du réseau et le choix de l'attribut mesurant l'écart au modèle permettent d'adapter l'opérateur IRON à des situations d'estimation variées, telles que la présence de bruit impulsionnel ou d'une modulation d'amplitude. Nous proposons également une version adaptative en échelle de notre opérateur. Les performances de l'opérateur IRON sont confirmées pour des cas concrets d'application, en particulier la caractérisation de matériaux et la segmentation de parcelles viticoles.BORDEAUX1-BU Sciences-Talence (335222101) / SudocSudocFranceF

Filtrage adaptatif et diffusion anisotrope pour l'aide à interprétation des données sismiques

Ce mémoire traite du rehaussement d'images sismiques tridimensionnelles, constituées d'un empilement de couches géologiques, elles-mêmes interrompues par des failles sismiques. L'objectif, en apparence contradictoire, est de lisser les couches géologiques, tout en préservant certaines discontinuités : les failles. Les méthodes de filtrage adaptatifs - couramment employées dans le domaine de l'imagerie sismique - ainsi que la diffusion anisotrope sont bien adaptées à cette problématique car elles permettent une prise en compte de l'orientation des couches, ainsi que de critères indiquant la possible présence de failles. Reprenant les points clefs des approches précédentes, nous proposons une équation d'évolution fondée sur la définition de trois zones de comportement différentié à l'intérieur du voisinage de chaque point. La définition de ces zones est réalisée pour chaque voxel à l'aide de l'orientation estimée des couches géologiques. Une évolution du filtre de diffusion sectorielle consiste à sélectionner, dans le voisinage défini précédemment, la sous-partie qui minimise un critère relatif à la présence de faille. Cette nouvelle approche permet non seulement de lisser l'image, mais également de renforcer la visibilité des failles. Les performances des méthodes proposées sont comparées à celles des approches classiques à l'aide d'un estimateur objectif de gain de qualité, employé sur des images de synthèse. Une comparaison visuelle de résultats obtenus sur des données réelles est également réalisée.BORDEAUX1-BU Sciences-Talence (335222101) / SudocSudocFranceF

Diffusion directionnelle (applications à la restauration et à l'amélioration d'images de documents anciens)

Le sujet de ce mémoire est l'amélioration et la restauration d'images contenant des structures caractérisées en tout point par une orientation dominante. En particulier, nous traitons les approches fondées sur l'utilisation des équations aux dérivées partielles en intégrant la notion d'orientation définie en tout point comme étant orthogonale au vecteur gradient. Après une revue des principaux types d'EDP utilisés pour la restauration d'images. Nous proposons deux approches originales utilisant des informations directionnelles robustes. Nous démontrons l'intérêt de nos méthodes vis à vis des approches classiques au travers d'un plan d'expérience mettant en jeu des images de synthèse. La dernière partie du méloire est consacrée aux applications de nos méthodes pour la restauration des gravures et des documents anciens numérisés.The topic of this document is the enhancement and restoration of images containing oriented structures. Particularly, we deal with approaches based on Partial Derivative Equations (PDE). We introduce an orientation information charactrized in each pixel as being orthogonal to the gradient vector. After a presentation of the most important PDE's used in image restoration tasks, we propose two original approaches using robust directional information. The interest of our methods when compared with classical approaches is demonstrated through the use of an experimental design on synthesized images, The last part of the thesis is devoted to the presentaion of applications of the proposed methods for digitized ancient engraving and document images restoration tasks.BORDEAUX1-BU Sciences-Talence (335222101) / SudocSudocFranceF