An overview of view-based 2D-3D indexing methods

International audienceThis paper proposes a comprehensive overview of state of the art 2D/3D, view-based indexing methods. The principle of 2D/3D indexing methods consists of describing 3D models by means of a set of 2D shape descriptors, associated with a set of corresponding 2D views (under the assumption of a given projection model). Notably, such an approach makes it possible to identify 3D objects of interest from 2D images/videos. An experimental evaluation is also proposed, in order to examine the influence of the number of views and of the associated viewing angle selection strategies on the retrieval results. Experiments concern both 3D model retrieval and image recognition from a single view. Results obtained show promising performances, with recognition rates from a single view higher then 66%, which opens interesting perspectives in terms of semantic metadata extraction from still images/videos

De l'estimation de mouvement pour l'analyse temps réel de vidéos dans le domaine compressé

Analyser des vidéos directement dans le domaine compressé nécessite de disposer de procédures précises d'estimation des vecteurs de mouvement. Notre contribution porte sur la mise au point d'une procédure temps réel de traitement de ces vecteurs faisant suite à une analyse statistique de leur répartition, et aboutissant aux solutions de filtrage adéquates. Les nouveaux algorithmes ont été implantés et leur apport dans le cadre d'un corpus de séquences de vidéo-surveillance démontré avec une accélération du temps de calcul d'un facteur cinq par rapport aux performances décrites dans la littérature

Recalage variationnel non rigide statistique référencé région

Les mesures de similarité statistiques classiquement utilisées en recalage non rigide iconique exploitent des statistiques de luminance globales n'intégrant aucune information géométrique. Cette absence de prise en compte du contexte spatial peut conduire dans certains cas à un appariement imprécis voire incohérent de structures géométriques homologues, rendant ces critères mal adaptés à la segmentation par propagation d'atlas. Nous proposons de résoudre cette limitation en injectant dans la mesure de similarité un a priori spatial sous forme d'un modèle étiqueté de scène associé à l'image cible. Ce dernier induit un critère régionalisé fondé sur des densités de probabilité régionales, estimées via des noyaux de Parzen spécifiques sur chaque région du modèle. Nous formalisons ainsi les notions de rapport de corrélation et de f-information régionalisés, dont nous calculons les flots de gradient sur des espaces de transformations non paramétriques et paramétriques. L'application au modèle de scène de la transformation optimale inverse induit de facto une segmentation de l'image source. Nous illustrons les performances de cette approche pour la compensation de mouvements respiratoires et cardiaques complexes lors du transit d'un produit de contraste en IRM de perfusion

Estimation paramétrique robuste à support optimal de la structure d'écoulements fluides en imagerie Météosat

Cet article présente une méthodologie d'analyse de la structure lagrangienne d'écoulements fluides dans des séquences d'images météorologiques multispectrales. Adoptant une approche multi-échelles, nous construisons tout d'abord, à partir du tenseur de structure de l'image, un estimateur non ponctuel robuste du champ d'orientation localement dominante, adapté aussi bien à un contexte monospectral que multispectral. Nous estimons ensuite la composante lagrangienne du flot en ajustant un modèle paramétrique vectoriel hiérarchique à ce champ d'orientation. Dans ce but, nous introduisons une approche variationnelle originale permettant l'optimisation conjointe des paramètres du modèle et de son support. La structure du champ de vecteurs résultant est finalement caractérisée au moyen d'outils classiques de géométrie différentielle. Cette méthodologie est appliquée à l'analyse de structures dépressionnaires en zone tempérée en imagerie Météosat

Recalage variationnel non rigide d'images par f-information exclusive

Nous nous intéressons à la mise en correspondance non rigide dense d'images dans des contextes monomodaux avec fortes variations photométriques/texturales ou multimodaux, et étudions à cette fin des critères de similarité statistiques fondés sur des mesures d'information généralisées au sein de la classe d'Ali-Silvey. Nous introduisons une nouvelle classe de fonctionnelles, dénommées f-informations exclusives, et développons un cadre variationnel générique bien-posé pour leur optimisation sur des espaces de déformations non paramétriques et paramétriques, généralisant les méthodes par information mutuelle. Cette approche est appliquée à l'alignement aveugle robuste de visages sous éclairement arbitraire et pour des déformations faciales complexes

Segmentation au sens du mouvement de maillages dynamiques

Cet article décrit une nouvelle méthode de segmentation au sens du mouvement de maillages 3D dynamiques. L'approche repose sur un principe de décimation hiérarchique sous contrainte d'erreur quadratique moyenne de compensation de mouvement. La segmentation obtenue est exploitée dans l'étape de compensation de mouvement par le codeur d'animation 3D FAMC (Frame-based Animated Mesh Compression) développé par les auteurs et récemment promu (Janvier 2007) dans le standard MPEG-4 en tant qu'amendement 2 de la partie 16 - AFX (Animation Framework eXtension). Les résultats expérimentaux montrent des gains en débits significatifs (de 20% à 80%) de l'approche FAMC par rapport aux techniques de l'état de l'art

Potentiels canoniques et modeles markoviens

Les champs markoviens, de part leurs liens avec les distributions de Gibbs, sont caractérisés par le choix d'une topologie (ou système de cliques) et le choix d'un ensemble de fonctions à variables multiples (ou famille de potentiels). Nous proposons d'exprimer les potentiels sous une forme polynomiale canonique et développons une méthode d'estimation des paramètres induits par cette nouvelle formalisation

Estimation des parametres des textures booleennes : De la theorie a la pratique

Le problème général de l'estimation numérique de paramètres algébriques intrinsèques à un modèle est étudié dans le cadre de l'analyse de textures booléennes à partir de deux approches complémentaires. La première, de nature géométrique, explicite directement l'expression de la capacité de Choquet alors que la seconde, de nature statistique, est fondée sur l'étude des espérances conditionnelles relativement à un voisinage. Précision, robustesse et validité sont établies à partir d'images de synthèse et de radiographie industrielle

Repérage automatique du masque ventriculaire gauche en angiocardiographie numérique par Morphologie Mathématique

Repérer automatiquement un masque du ventricule gauche en angiocardiographie numérique [1] est l'étape nécessaire pour quantifier automatiquement le volume du ventricule gauche (VG) par densitométrie à partir d'une simple information plane [2]. Dans le cadre de la Morphologie Mathématique, nous avons développé une méthode permettant d'extraire cette information locale souvent noyée dans du bruit à partir des primitives d'ouverture et de fermeture à teintes de gris