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.