Détection de contours dans les images à l'aide de lignes géodésiques et lignes de champs

Finding contours in images using geodesic lines and field lines

• Auteur / Autrice : Fang Yang
• Direction : Laurent David Cohen
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Sciences
• Date : Soutenance le 14/09/2017
• Etablissement(s) : Paris Sciences et Lettres (ComUE)
• Ecole(s) doctorale(s) : Ecole doctorale SDOSE (Paris)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Centre de recherche en mathématiques de la décision (Paris)
• Partenaire(s) de recherche : Etablissement de préparation de la thèse : Université Paris Dauphine-PSL (1968-....)
• Jury : Président / Présidente : Carole Le Guyader
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Laurent David Cohen, Carole Le Guyader, Laurent Najman, Ke Chen, Alfred M. Bruckstein, Abderrahim Elmoataz, Jean-Marie Mirebeau
• Jury : Rapporteurs / Rapporteuses : Laurent Najman, Ke Chen

Mots clés

Mots clés contrôlés

Équation de la chaleur

Équation iconale

Réseaux (géodésie)

Mots clés libres

Chemins minimal

Geodésique

Diffusion de chaleur

Segmentation d'images

Équation différentielle partielle Eikonal

Isotrope et Anisotrope

Minimal paths

Geodesic

Heat diffusion

Image segmentation

Eikonal partial differential equation

Isotropic and Anisotropic

Résumé

Cette thèse vise à fournir des méthodes pour trouver des contours dans les images. Elle se compose par deux parties : 1, la distance et les courbes géodésique(s) obtenu par la diffusion de chaleur ; 2. une méthode s'appelle l'écoulement de point pour tracer les bords d'images. Dans la première partie de cette thèse, nous appliquons des métriques différentes sur l'équation de chaleur pour rapprocher la distance géodésique. De plus, nous proposons deux algorithmes automatiques pour l'extraction des lignes géodésiques. Enfin, nous proposons une approche pour la segmentation de la structure tubulaire en ajoutant une autre dimension à l'équation de chaleur de 2D. Les résultats expérimentaux témoignent de la robustesse de notre méthode à base de chaleur.Pour la deuxième partie de cette thèse, nous sommes intéressés par la détection de bord. Nous proposons un modèle qui peut simuler le processus de tracer les bords d'objets automatique. Nous combinons des caractéristiques différentes pour détecter les bords. En outre, ce modèle est capable de déduire les contours illusoires. Nous testons notre méthode sur un dataset bien connu et les résultats sont comparable aux autres détecteurs de bords classiques.

This thesis aims at providing methods for finding contours in images and is composed by two parts: geodesie distance and curves computations using heat diffusions and a boundary-tracking method named point flow. ln the first part of this thesis. we apply different geodesie metrics for heat equation to approximate the geodesie distance. Additionally, we propose two algorithms for extracting the geodesie lines automatically. At last. we come up with an approach for the segmentation of tubular structure by adding an additional dimension to the 2D heat equation. The experimental results testify the robustness and effectiveness of our heat-based method. For the second part of this thesis, we are interested in one of the most fundamental problems in computer vision: edge detection. We propose a model called point flow which can simulate the process of tracking abject boundaries automatically. On the way of finding contours, we do not only consider the gray-level information, but also combine different features to detect the edges and contours. Moreover, this model can be a Iso used to inter the illusory contours. We test our edge detection method on a weil known dataset and the result is comparable to the other classical edge detectors.