Sujet : Modèles discrets multi-résolution. Application à la segmentation d'images biomédicales.

Responsable : Achille Braquelaire, Anne Vialard
Téléphone : 05 56 84 60 91, 05 56 84 69 35
e-mail : achille@labri.fr, vialard@labri.fr
Site Web : http://dept-info.labri.u-bordeaux.fr/~vialard/MDD/
Equipe : Image et Son (Structuration et analyse d'image)

Présentation du sujet :

Le groupe Structuration et Analyse d'Images s'intéresse à la définition de modèles (topologiques et géométriques) dans l'objectif d'extraire et de représenter les formes contenues dans des images. Les outils d'acquisition d'images biomédicales fournissent des données de plus en plus précises, à la fois spatialement et temporellement. Les données sont dès lors de plus en plus volumineuses. Des techniques d'analyse d'images plus indépendantes de la taille des données doivent donc être développées.

Ce sujet de thèse s'inscrit dans cette problématique et s'intéresse à la représentation multi-résolution des données manipulées. Ces données recouvrent à la fois les images et les formes géométriques associées à des composantes image. Si l'analyse multi-résolution est un domaine très exploré, le domaine de la représentation multi-échelle des formes discrètes est encore émergent. On s'intéressera notamment aux propriétés topologiques et aux mesures géométriques multi-résolution.

Dans le domaine de la segmentation d'images, les approches coopératives multi-échelle sont particulièrement prometteuses. Les techniques hiérarchiques de segmentation classiques travaillent selon deux axes: bottom -- up (e.g., pyramides), top -- down (e.g., modèles déformables par extraction du général aux détails). Plutôt que de conserver cette approche stratifiée, nous nous intéresserons à des algorithmes utilisant simultanément les représentations des données à chaque échelle. Une première piste de recherche est le développement de modèles déformables discrets dans ce contexte.

Mot-clés : segmentation d'images, multi-résolution, topologie et géométrie discrète, modèles déformables