Sujet : Représentation et segmentation d'images 3D

Responsable : Achille Braquelaire et Pascal Desbarats
Téléphone : 05.40.00.60.91 et 05.40.00.38.74
e-mail : braquelaire@labri.fr et desbarats@labri.fr
Equipe : Image et Son

Présentation du sujet :

Un enjeu du traitement et de l'analyse concerne aujourd'hui les images en dimension 3, voire en dimension 4. Les images 3D peuvent être des représentations de scènes volumiques provenant de domaines d'application comme l'imagerie médicale ou l'imagerie sismique, ou des flux spatio-temporels, c'est-à-dire des séquences d'images, par exemple pour des applications de traitement et de codage de séquence vidéo. On peut également considérer des séquences d'images volumiques, par exemple d'IRM cardiaque, et manipuler dans ce cas des données de dimension 4.

L'analyse et la segmentation (c'est à dire la décomposition en régions homogènes) des images 3D ou 4D présentent un intérêt important en imagerie numérique, tant du point de vue théorique qu'applicatif. Que ce soit lors de la phase de segmentation proprement dite ou lors de celle de l'analyse du résultat de cette segmentation, il est nécessaire de disposer de modèles permettant de capturer et modifier les propriétés de la décomposition. Deux modèles analogues ont été récemment proposés, l'un au LaBRI et l'autre au LIRM (Montpellier) et au SIC (Poitiers), pour structurer des images segmentées 3D avec des cartes topologiques et des frontières intervoxel. Différents algorithmes de construction, de mise à jour, et d'exploitation des structures de données ont été élaborés et testés. Un travail de comparaison et d'unification de ces deux modèles est en cours dans le cadre d'une collaboration entre le SIC et le LaBRI.

Le but de ce sujet est d'une part de poursuivre ce travail d'unification afin de proposer un modèle optimisé et opérationnel pour la segmentation volumique, puis d'appliquer ce modèle à la segmentation. Une première direction du travail sera de concevoir et d'implémenter et de tester des méthodes de segmentation d'image 3D de type « découpe/fusion ». On partira de méthodes déjà validées avec un modèle analogue dans le cas des images bidimensionnelles. Dans un deuxième temps, il s'agira d'appliquer ces méthodes dans le cadre d'un projet de segmentation 3D du cerveau à partir d'images IRM. Cette partie de la thèse sera effectuée en collaboration avec le laboratoire IMF (Imagerie Moléculaire et Fonctionnelle) de Bordeaux 2.

Il sera également intéressant d'explorer l'intérêt de ce modèle comme support pour des modèles déformables discrets. Le principe serait alors d'initialiser une segmentation de scène au moyen de techniques de type découpe/fusion, puis de raffiner la segmentation objet par objet au moyen de modèles déformables, mais tout en contrôlant la cohérence de l'ensemble de la scène. On pourra aussi réfléchir au problème posé par le contrôle interactif d'un tel processus de segmentation : représentation compréhensible de l'image 3D, de ses objets, de sa topologie, édition interactive, etc.

Mots-clés : analyse d'images, segmentation d'images, imagerie médicale.