Modèles de Mumford-Shah pour la détection de structures fines en image

Cette thèse est une contribution au problème de détection de fines structures tubulaires dans une image2-D ou 3-D. Nous avons plus précisément en vue le cas des images angiographiques. Celles-ci étant bruitées, les vaisseaux ne se détachent pas nettement du reste de l image, la question est donc de...

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Bibliografiset tiedot
Päätekijä: Vicente, David, 1980-...., dr en mathématiques (Orléans, 2015)
Muut tekijät: Bergounioux, Maïtine, 19..- (Directeur de thèse, Membre du jury), Bouchitte, Guy, 1951- (Membre du jury), Masnou, Simon, 1969-...., mathématicien (Membre du jury), Bucur, Dorin, 19..-...., mathématicien (Membre du jury), Hillairet, Luc, 1973-...., auteur en mathématiques appliquées (Membre du jury), Chambolle, Antonin, 19..-...., Mathématicien (Membre du jury)
Aineistotyyppi: Thèse numérique
Kieli:Français
Anglais
Julkaistu: 2015.
Aiheet:
Linkit:Accès au texte intégral
https://theses.univ-orleans.fr/public/2015ORLE2055_va.pdf
http://www.theses.fr/2015ORLE2055/abes
https://theses.hal.science/tel-01362065
Huomautus: Titre provenant de l'écran-titre
Ecole(s) Doctorale(s) : École doctorale Mathématiques, Informatique, Physique Théorique et Ingénierie des Systèmes (Centre-Val de Loire ; 2012-....)
Partenaire(s) de recherche : Laboratoire mathématiques - analyse, probabilités, modélisation (Orléans ; 2012-2017) (Laboratoire)
Autre(s) contribution(s) : Guy Bouchitte (Président du jury) ; Maïtine Bergounioux, Guy Bouchitte, Simon Masnou, Dorin Bucur, Luc Hillairet, Antonin Chambolle (Membre(s) du jury) ; Simon Masnou, Dorin Bucur (Rapporteur(s))
Autres localisations: Voir dans le Sudoc
Variante du titre:Mumford-Shah model for detection of fine structures in image processing
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245 1 0 |a Modèles de Mumford-Shah pour la détection de structures fines en image   |c David Vicente ; sous la direction de Maïtine Bergounioux. 
256 |a Données textuelles 
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500 |a Ecole(s) Doctorale(s) : École doctorale Mathématiques, Informatique, Physique Théorique et Ingénierie des Systèmes (Centre-Val de Loire ; 2012-....) 
500 |a Partenaire(s) de recherche : Laboratoire mathématiques - analyse, probabilités, modélisation (Orléans ; 2012-2017) (Laboratoire) 
500 |a Autre(s) contribution(s) : Guy Bouchitte (Président du jury) ; Maïtine Bergounioux, Guy Bouchitte, Simon Masnou, Dorin Bucur, Luc Hillairet, Antonin Chambolle (Membre(s) du jury) ; Simon Masnou, Dorin Bucur (Rapporteur(s)) 
502 |a Thèse de doctorat. Mathématiques. Orléans. 2015 
520 |a Cette thèse est une contribution au problème de détection de fines structures tubulaires dans une image2-D ou 3-D. Nous avons plus précisément en vue le cas des images angiographiques. Celles-ci étant bruitées, les vaisseaux ne se détachent pas nettement du reste de l image, la question est donc de segmenter avec précision le réseau sanguin. Le cadre théorique de ce travail est le calcul des variations eten particulier l'énergie de Mumford-Shah. Cependant, ce modèle n'est adapté qu'à la détection de structures volumiques étendues dans toutes les directions de l image. Le but de ce travail est donc deconstruire une énergie qui favorise les ensembles qui ne sont étendus que dans une seule direction, cequi est le cas de fins tubes. Pour cela, une nouvelle inconnue est introduite, une métrique Riemannienne,qui a pour but la détection de la structure géométrique de l image. Une nouvelle formulation de l énergie de Mumford-Shah est donnée avec cette nouvelle métrique. La preuve de l'existence d'une solution au problème de la minimisation de l énergie est apportée. De plus, une approximation par gamma-convergence est démontrée, ce qui permet ensuite de proposer et de mettre en oeuvre une implémentation numérique. 
520 |a This thesis is a contribution to the fine tubular structures detection problem in a 2-D or 3-D image. We arespecifically interested in the case of angiographic images. The vessels are surrounded by noise and thenthe question is to segment precisely the blood network. The theoretical framework of our work is thecalculus of variations and we focus on the Mumford-Shah energy. Initially, this model is adapted to thedetection of volumetric structures extended in all directions of the image. The aim of this study is to buildan energy that favors sets which are extended in one direction, which is the case of fine tubes. Then, weintroduce a new unknown, a Riemannian metric, which captures the geometric structure at each point ofthe image and we give a new formulation of the Mumford-Shah energy adapted to this metric. Thecomplete analysis of this model is done: we prove that the associated problem of minimization is wellposed and we introduce an approximation by gamma-convergence more suitable for numerics. Eventually,we propose numerical experimentations adapted to this approximation. 
538 |a Configuration requise : un logiciel capable de lire un fichier au format : PDF 
650 |a Angiographie 
650 |a Imagerie médicale 
650 |a Tubes 
650 |a Traitement d'images 
650 |a Anisotropie 
650 |a Calcul adaptatif 
650 |a Thèses et écrits académiques 
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710 2 |a Université d'Orléans.  |4 dgg 
856 4 |q PDF  |s 3213571  |u http://www.theses.fr/2015ORLE2055/document  |z Accès au texte intégral 
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997 |0 597264  |1 Thèse numérique  |a Ressource numérique  |b INSA  |b ENSA  |c 0/Bibliothèque numérique/  |c 1/Bibliothèque numérique/Autre ressource numérique/