Reconnaissance de contours : application a la videokeratographie

Contour recognition : application in videokeratography

• Auteur / Autrice : MYRIAM CAPRIOGLIO
• Direction : Rémy Bulot
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Sciences appliquées. Sciences médicales
• Date : Soutenance en 1998
• Etablissement(s) : Aix-Marseille 2

Résumé

L'analyse d'images est l'outil essentiel d'extraction intelligente d'information, aussi bien au niveau qualitatif que quantitatif, en matiere d'imagerie medicale, de teledetection, de vision industrielle dans ce domaine de recherche, nous nous interessons aux aspects algorithmiques, aux differentes approches de segmentation et a la mise en oeuvre de strategies de reconnaissance des formes. L'objet de nos travaux est de definir une methodologie novatrice de reconnaissance de contours dans une image bidimensionnelle et de valider ce travail dans un domaine d'application particulier relevant de l'imagerie medicale : la videokeratographie. La videokeratographie est un procede qui permet d'evaluer les distorsions de la cornee humaine en etudiant les deformations de l'image d'une mire (constituee d'anneaux concentriques lumineux) reflechie par la surface anterieure de cette cornee. Toutefois, les algorithmes implantes actuellement dans les videokeratographes ne sont pas parfaitement fiables et commettent des erreurs de detection et d'interpretation. La correction de telles erreurs ne releve plus de filtrage d'image mais requiert un processus plus intelligent tenant compte de la structure globale de l'image et beneficiant d'une expertise du domaine. La methodologie d'analyse d'image que nous developpons est basee sur une phase ascendante et sur une phase descendante de traitement. Cette methode consiste dans un premier temps a determiner par filtrage lineaire d'image un ensemble de points de contours. Dans un second temps on effectue une segmentation a l'aide de la transformee de hough pour regrouper ces points sous forme de primitives. Les primitives en question sont des arcs de cercles eventuellement de rayons infinis. Une fois obtenues, ces primitives sont concatenees au moyen d'un systeme de contraintes definies a partir de la coherence globale de l'image. Enfin, dans une analyse descendante, la structure obtenue permet d'appliquer sur l'image de depart un processus de modeles deformables pour ameliorer la finesse de la detection. La detection d'arcs de cercles au moyen de la transformee de hough induit certaines difficultes. Une etude theorique approfondie de cette transformee nous a permis de proposer un certain nombre de solutions. Enfin, la phase de reconstruction strucurelle implique un large travail de description des connaissances liees a la forme de la mire. Cette formalisation est un probleme delicat puisque tres souvent, l'interpretation visuelle est intuitive voire inconsciente et donc difficile a representer par des regles.