Continuous tracking of structures from an image sequence

National audienceThe talk describes an innovative method to simultaneously estimate motion and track a structure on an image sequence. To process noisy images, assumptions on dynamics should be involved. Consequently, the method relies on the dynamics equations of the studied physical system. Promissing results have been obtained on twin experiments in order to quantify the accuracy of the method. The approach has also been tested on satellite acquisitions in order to track clouds an meteorological satellite acquisitions. Further research will concern the conception of a multi-object tracking method

Assimilation de données pour estimer le mouvement et suivre un objet

National audienceCet article s'intéresse au problème de l'estimation du mouvement apparent sur une séquence d'images et au suivi d'un objet particulier. Pour ce faire, l'approche considérée est celle de l'assimilation de données, et, dans ce cas, de l'assimilation d'images. Cette approche repose sur les équations de la dynamique du système visualisé par la séquence d'images. Le modèle de dynamique considéré est la conservation lagrangienne de la vitesse et le transport des images et de la carte de distance qui modélise l'objet étudié. La méthode d'assimilation de données choisie, appelée 4D-Var, effectue une optimisation itérative d'une fonction de coût. Cette approche d'assimilation d'images est tout d'abord quantifiée au moyen d'une expérience jumelle, afin de démontrer l'amélioration obtenue sur l'estimation du mouvement. Puis la méthode est appliquée à une séquence d'images satellite météorologiques, avec l'objectif de suivre un nuage tropical. Les visualisations proposées illustrent les différentes composantes de la méthode

Object's tracking by advection of a distance map

International audienceThis paper has two coupled objectives: estimating motion and tracking a given object on an image sequence. It relies on a data assimilation approach, that solves evolution equations of motion, those of image brightness, and those of the distance map modeling the object's boundary. The two last express the optical flow constraint, which assumes that image brightness and distance map are advected by velocity. The method assimilates contour points by an innovative approach combining two criteria. First, the boundary of the object should match contour points at acquisition dates; second, the control of the distance between each pixel and the object's boundary allows to better motion estimation on the whole domain. The method is tested on synthetic data and satellite acquisitions

Intérêt comparé de l’imagerie et de l’électrorétinographie multifocale dans le suivi des patients traités par Chloroquine ou Hydroxychloroquine

À travers le monde, les antipaludéens de synthèse sont très utilisés dans le traitement préventif et curatif du paludisme ainsi que dans plusieurs pathologies tels que les lupus, polyarthrite rhumatoïde, rhumatismes… Actuellement, en France, environ 40000 patients sont sous antipaludéens de synthèse au long cours, plus de 95 % d’entre eux sont sous hydroxychloroquine et moins de 5 % sous chloroquine. Bien que tous les auteurs confirment le besoin d’une surveillance, il existe une grande variabilité d’examens proposés dans ces bilans. Dans ce mémoire, j'exposerai les principaux risques à la prise d’antipaludéens de synthèse et leur conséquence d’un point de vue ophtalmologique, d’où la nécessité de réaliser un bilan. Pour cela, je proposerai une étude sur l'intérêt comparé de l’imagerie et de l’électrorétinographie multifocale dans le suivi des patients traités par Chloroquine ou Hydroxychloroquine au sein du CHU Gabriel Montpied de Clermont-Ferrand

Estimation de la dynamique à partir des structures observées dans une séquence d'images

This thesis describes approaches estimating motion from image sequences with data assimilation methods. A particular attention is given to include representations of the displayed objects in the estimation process. Variational and sequential implementations are discussed in the document.The variational methods rely on an evolution equation, a background equation and an observation equation, which characterize the studied system and the observations. The motion estimation is obtained as the minimum of a cost function. In a first approach, the structures are modeled by their boundaries. The image model describes both the evolution of the gray level function and the displacement of the structures. The resulting motion field should allow the position of the structures in the model to match their observed position. The use of structures betters the result. A second approach, less expensive regarding the computational costs, is designed, where the structures are modeled by the values of the background error covariance matrix.The sequential approach, described in the thesis, relies on the creation of an ensemble of state vectors and on the use of localization methods. In order to model the structures, a new localization criteria based on the gray level values is defined. However, the localization method, if directly applied on the background error covariance matrix, renders the approach inoperable on large images. Therefore, another localization method is designed, which consists to decompose the image domain into independent subdomains before the estimation. Here, the structures representation intervenes while decomposing the global domain.Cette thèse traite de l'estimation du mouvement à partir d'une séquence d'images par des méthodes d'assimilation de données. Les travaux ont porté sur la prise en compte des objets dans les processus d'estimation, afin de corréler en espace les résultats obtenus. Les deux composantes méthodologiques que sont approche variationnelle et approche séquentielle sont traitées. L'algorithme variationnel repose sur une équation d'évolution, une équation d'ébauche et une équation d'observation. L'estimation s'obtient comme le minimum d'une fonction de coût. Dans une première étape, l'objet est décrit par sa courbe frontière. Le modèle dynamique caractérise l'évolution des images et déplace les objets afin que leurs positions correspondent à celles observées dans les acquisitions image. Cette approche impacte fortement les temps de calculs, mais permet une amélioration de l'estimation du mouvement. Deuxièmement, les valeurs de la matrice de covariance des erreurs d'ébauche sont modifiées afin de corréler, à moindre coût, les pixels de l'image. L'algorithme séquentiel présenté repose sur la création d'un ensemble de vecteurs d'état ainsi que sur des approches de localisation. Pour modéliser les objets, un nouveau critère de localisation portant sur l'intensité de niveau de gris des pixels a été défini. Cependant, la localisation, si elle est appliquée directement sur la matrice de covariance d'erreur, rend la méthode inutilisable pour de grandes images. Une approche consistant à découper le domaine global en sous-domaines indépendants, avant d'estimer le mouvement, a été mise au point. La prise en compte des objets intervient lors du découpage du domaine d'analyse global

Estimation de la dynamique à partir des structures observées dans une séquence d'images

This thesis describes approaches estimating motion from image sequences with data assimilation methods. A particular attention is given to include representations of the displayed objects in the estimation process. Variational and sequential implementations are discussed in the document.The variational methods rely on an evolution equation, a background equation and an observation equation, which characterize the studied system and the observations. The motion estimation is obtained as the minimum of a cost function. In a first approach, the structures are modeled by their boundaries. The image model describes both the evolution of the gray level function and the displacement of the structures. The resulting motion field should allow the position of the structures in the model to match their observed position. The use of structures betters the result. A second approach, less expensive regarding the computational costs, is designed, where the structures are modeled by the values of the background error covariance matrix.The sequential approach, described in the thesis, relies on the creation of an ensemble of state vectors and on the use of localization methods. In order to model the structures, a new localization criteria based on the gray level values is defined. However, the localization method, if directly applied on the background error covariance matrix, renders the approach inoperable on large images. Therefore, another localization method is designed, which consists to decompose the image domain into independent subdomains before the estimation. Here, the structures representation intervenes while decomposing the global domain.Cette thèse traite de l'estimation du mouvement à partir d'une séquence d'images par des méthodes d'assimilation de données. Les travaux ont porté sur la prise en compte des objets dans les processus d'estimation, afin de corréler en espace les résultats obtenus. Les deux composantes méthodologiques que sont approche variationnelle et approche séquentielle sont traitées. L'algorithme variationnel repose sur une équation d'évolution, une équation d'ébauche et une équation d'observation. L'estimation s'obtient comme le minimum d'une fonction de coût. Dans une première étape, l'objet est décrit par sa courbe frontière. Le modèle dynamique caractérise l'évolution des images et déplace les objets afin que leurs positions correspondent à celles observées dans les acquisitions image. Cette approche impacte fortement les temps de calculs, mais permet une amélioration de l'estimation du mouvement. Deuxièmement, les valeurs de la matrice de covariance des erreurs d'ébauche sont modifiées afin de corréler, à moindre coût, les pixels de l'image. L'algorithme séquentiel présenté repose sur la création d'un ensemble de vecteurs d'état ainsi que sur des approches de localisation. Pour modéliser les objets, un nouveau critère de localisation portant sur l'intensité de niveau de gris des pixels a été défini. Cependant, la localisation, si elle est appliquée directement sur la matrice de covariance d'erreur, rend la méthode inutilisable pour de grandes images. Une approche consistant à découper le domaine global en sous-domaines indépendants, avant d'estimer le mouvement, a été mise au point. La prise en compte des objets intervient lors du découpage du domaine d'analyse global

Dependence of the structural, transport and magnetic properties of Tl1-yFe2-z(Se1-xSx)2 with isovalent substitution of Se by S

International audienceThe effect of selenium substitution by sulfur in the Tl$_{1-y}$Fe$_{2-z}$Se$_{2}$ antiferromagnet was studied by x-ray and electron diffraction, magnetization and transport measurements. Tl$_{0.8}$Fe$_{1.5}$(Se$_{1-x}$S$_{x}$)$_{2}$ (nominal composition) solid solution was synthesized in the full x range (0~$\le x(S)\le$~1) using the sealed tube technique. No superconductivity was found down to 4.2K in the series despite the fact that the optimal crystallographic parameters, determined by Rietveld refinements, are reached in the series (i.e. the Fe-(Se,S) interplane height and (Se,S)-Fe-(Se,S) angle for which the critical superconducting transition T$_{c}$ is usually maximal in pnictides). Quasi~full Tl site ($y\sim0.05$) compared to significant alkaline deficiency ($y=0.2-0.3$) in analogous A$_{1-y}$Fe$_{2-z}$Se$_{2}$ (A~=~K,~Rb,~Cs), and the resulting differences in iron valency, density of states and doping, are suggested to explain this absence of superconductivity. Transmission electron microscopy confirmed the existence of ordered iron vacancies network in the samples of the Tl$_{0.8}$Fe$_{1.5}$(Se$_{1-x}$S$_{x}$)$_{2}$ series in the form of the tetragonal $\sqrt{5}$ a $\times \sqrt{5}$ a $\times$ c superstructure (\textit{I4/m}). The N\'{e}el temperature (T$_{N}$) indicating the onset of antiferromagnetism order in this $\sqrt{5}$ a $\times \sqrt{5}$ a $\times$ c supercell is found to decrease from 450K in the selenide (x=0) to 330K in the sulfide (x=1). We finally demonstrate a direct linear relationship between $T_{N}$ and the Fe-(Se,S) bond length (or Fe-(Se,S) height)

Assimilation of radar reflectivity for rainfall nowcasting

International audienceThe paper describes an operational method of rainfall now-casting based on ground radar acquisitions with high space and time resolution. The nowcast horizon is between 30 minutes and 1 hour as required by prevention measures of flash floods. The characteristics of the input data justify the design of an image-based method that estimates wind fields from image acquisitions and forecasts the location and quantity of rain in the near future. The estimation phase relies on an iterative data assimilation of the radar acquisitions with an evolution model of motion and image fields, while the forecast is obtained by simulating these fields at the chosen horizon. The research is done in the context of a collaboration with the french company Numtech and the data are obtained with radars of the company Weather Measures

Modeling high rainfall regions for flash flood nowcasting

International audienceThe paper concerns the description of a nowcasting system used for flash floods mitigation, which is based on ground radar images acquired at local scale. The forecast of rain quantity is usually obtained either with numerical weather prediction models or with image-based methods. The first solution is suitable for temporal horizons above three hours due to the computational time required for applying data assimilation techniques to these high dimension models. The second solution is therefore applied for nowcasting up to two hours. Such nowcasting system involves two main parts. The first one estimates the motion field and the second one forecasts the rainfall location and quantity using the radar images and the estimated motion field. The paper focuses on the estimation process, which is obtained by assimilating radar images with an image model describing the temporal evolution of the studied system. The state vector of this model includes the motion field, the image brightness and a description of the objects displayed on the image data. These objects correspond to the rainy regions, whose displacement must be correctly assessed if the estimated motion field is accurate. Results demonstrate that this extended description of the image data allows to produce an improved forecast