Thèse soutenue

Rigid transformations on 2D digital images : combinatorial and topological analysis

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Auteur / Autrice : Hoai Diem Phuc Ngo
Direction : Michel Couprie
Type : Thèse de doctorat
Discipline(s) : Signal, Image, Automatique
Date : Soutenance le 18/10/2013
Etablissement(s) : Paris Est
Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Mathématiques, Sciences et Technologies de l'Information et de la Communication (Champs-sur-Marne, Seine-et-Marne ; 2010-2015)
Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Laboratoire d'informatique de l'Institut Gaspard Monge (1997-2009) - Laboratoire d'Informatique Gaspard-Monge / LIGM
Jury : Président / Présidente : Éric Andres
Examinateurs / Examinatrices : Michel Couprie, Jean-Pierre Reveillès, Yukiko Kenmochi, Nicolas Passat, Hugues Talbot
Rapporteurs / Rapporteuses : David Coeurjolly

Résumé

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Dans cette thèse, nous étudions les transformations rigides dans le contexte de l'imagerie numérique. En particulier, nous développons un cadre purement discret pour traiter ces transformations. Les transformations rigides, initialement définies dans le domaine continu, sont impliquées dans de nombreuses applications de traitement d'images numériques. Dans ce contexte, les transformations rigides digitales induites présentent des propriétés géométriques et topologiques différentes par rapport à leurs analogues continues. Afin de s'affranchir des problèmes inhérents à ces différences, nous proposons de formuler ces transformations rigides dans un cadre purement discret. Dans ce cadre, les transformations rigides sont regroupées en classes correspondant chacune à une transformation digitale donnée. De plus, les relations entre ces classes de transformations peuvent être modélisées par une structure de graphe. Nous prouvons que ce graphe présente une complexité spatiale polynômiale par rapport à la taille de l'image. Il présente également des propriétés structurelles intéressantes. En particulier, il permet de générer de manière progressive toute transformation rigide digitale, et ce sans approximation numérique. Cette structure constitue un outil théorique pour l'étude des relations entre la géométrie et la topologie dans le contexte de l'imagerie numérique. Elle présente aussi un intérêt méthodologique, comme l'illustre son utilisation pour l'évaluation du comportement topologique des images sous des transformations rigides