Analyse de l’anisotropie dans des images texturées

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Analyse de l’anisotropie dans des images texturées

Labo Laboratoire Jean Kuntzmann [1]
Equipe CVGI [2]
Encadrants Valerie.Perrier@imag.fr

Modèle:Sujet IRL

Thème général

L'analyse d'images texturées est une question importante dont les applications sont nombreuses : imagerie médicale (analyse d'images issues de mammographie pour la détection du cancer du sein), géologie (analyse de reliefs), etc... Dans chaque cas, il s'agit d'extraire d'une image des caractéristiques pertinentes permettant de la décrire.

Dans bien des situations, l'image qu'on cherche à analyser est anisotrope, c'est à dire que ses propriétés sont différentes suivant les directions considérées. C'est le cas par exemple lorsqu'on analyse des radiographies d'os afin de diagnostiquer l'ostéoporose mais aussi lorsqu'on caractérise des surfaces de fractures.

Une question naturelle est alors de savoir comment définir mathématiquement cette notion d'anisotropie d'une image, une autre question étant alors d'estimer le degré d'anisotropie d'une image donnée de manière robuste.

L'objectif de ce travail d’IRL est d'explorer quelques pistes de réflexion à travers d’une part l’étude d’un modèle de texture anisotrope aléatoires [1], d’autres part des images réelles. On fera ensuite le lien entre l'analyse de ces modèles par une transformée en ondelettes adaptée, la transformée en ondelettes monogénique définie dans [2], et leurs propriétés d'anisotropie, dans la suite de ce qui est proposé dans [3].


Sujet

La partie principale du travail consistera à l’analyse des différentes images par ondelettes monogènes. Une première partie consistera donc à se familiariser avec la transformée en ondelettes “classique”, puis “monogène” et son application à des images synthétiques ou issues de la vie réelle.

La deuxième partie du travail consistera à comprendre le modèle aléatoire de texture proposé dans [1], puis à définir de nouvelles caractéristiques de l’anisotropie locale (orientation, phase) de ce type d’image. L’objectif final étant de construire un estimateur robuste de l’orientation d’une image texturée.

Compétences attendues

Ce stage IRL s'adresse aux étudiants de la filière MMIS. On manipulera les notions de transformée de Fourier (pré-requis pour comprendre la transformée en ondelettes) et les notions de champs Gaussiens (modèles de textures).

La programmation sera effectuée en Matlab.

Contexte du travail

Cet IRL se déroulera dans la nouvelle équipe Calcul des Variations et Géométrie pour l'Image (CVGI) du Laboratoire Jean Kuntzmann (LJK).

Résultats attendus

L'objectif scientifique est la mise au point d’un estimateur robuste de l’orientation locale dans certaines images textures, avec fourniture d’un code en matlab. L’objectif pédagogique est d’être capable de lire et de faire la synthèse de plusieurs méthodes proposées dans des articles de recherche (en anglais).

Référens

- [1] K. Polisano, M. Clausel, V. Perrier and L. Condat, Texture modeling by Gaussian fields with prescribed local orientation , Image Processing (ICIP) , IEEE International Conference On (2014). https://hal.archives-ouvertes.fr/file/index/docid/994811/filename/main.pdf

- [2] M. Clausel, T. Oberlin, V. Perrier, The Monogenic Synchrosqueezed Wavelet Transform: A tool for the Decomposition/Demodulation of AM-FM images, Applied and Comp. Harmonic Analysis (2014) http://arxiv.org/pdf/1211.5082v1.pdf

- [3] S. Olhede, D. Ramirez, Detecting Directionality in Random Fields Using the Monogenic Signal (2014) http://arxiv.org/pdf/1304.2998.pdf