An original image processing framework.
Une nouvelle approche variationnelle du traitement d'images. ,Application à la coopération détection-reconstruction
Résumé
In this thesis, we have developed a variational framework for low level image processing based on the Extreme Physical Information. We have used this method, recently developed, in order to provide an axiomatic fundament for scale-space or diusion. This method allows to be optimal in terms of compromise uncertainty - inaccuracy about the measured system. We derive, in the quatum framework, the Klein-Gordon and the Schrödinger equation with elds as new model of image. The application we have focused on, is stent detection and reconstruction, stent is a coronary prothesis. The method we have adopted, is 2D-3D shape oriented, actually, we have coupled two Schrödinger equations in order to reconstruct the shape of the stent. Our goal is to extract the maximum of information located in X rays images. In order to develop a eld to guide reconstruction, we develop a multi local shape index and two pragmatic algorithms to detect stent projection on X rays images
Dans cette thèse, nous élaborons, dans le cadre méthodologique de la physique quantique, un cadre variationnel générique en traitement d'images bas niveau, fondé sur le principe de l'Information Physique Extrême. Nous utilisons cet outil, récemment développé, pour dériver, entre autres, la théorie des espaces d'échelles, et retrouver des diffusions linéaires et non linéaires classiques. Cette approche permet d'être optimal au sens d'un compromis entre imprécision des mesures et incertitude sur le phénomène mesuré. A ce nouveau modèle variationnel on associe l'équation de Klein-Gordon avec champs, ou en limite, celle de Schrödinger avec champs.
L'application associée concerne la détection et la reconstruction de prothèses coronaires, autrement appelées stents, à partir d'images rayons X. Notre méthode s'apparente à une méthode de reconstruction 2D-3D orientée forme. En effet, nous couplons deux équations de Schrödinger avec champs. Cette écriture nous permet de tirer pleinement parti de l'acquisition tomographique, ainsi que d'une contrainte de ressemblance avec un modèle d'objet à reconstruire. Chacune de ces deux sources d'information est ainsi traduite de manière algorithmique par une équation de Schrödinger. An de déterminer un potentiel d'attraction du modèle 2D vers la projection du stent, nous avons développé un nouveau descripteur multi-local ou de la surface de luminance d'une image, ainsi que deux algorithmes pragmatiques de détection et de localisation de pixels appartenant à la projection du stent.
L'application associée concerne la détection et la reconstruction de prothèses coronaires, autrement appelées stents, à partir d'images rayons X. Notre méthode s'apparente à une méthode de reconstruction 2D-3D orientée forme. En effet, nous couplons deux équations de Schrödinger avec champs. Cette écriture nous permet de tirer pleinement parti de l'acquisition tomographique, ainsi que d'une contrainte de ressemblance avec un modèle d'objet à reconstruire. Chacune de ces deux sources d'information est ainsi traduite de manière algorithmique par une équation de Schrödinger. An de déterminer un potentiel d'attraction du modèle 2D vers la projection du stent, nous avons développé un nouveau descripteur multi-local ou de la surface de luminance d'une image, ainsi que deux algorithmes pragmatiques de détection et de localisation de pixels appartenant à la projection du stent.