ANALYSE ET TRAITEMENT D’IMAGES

Les récentes avancées technologiques en termes d’acquisition et de simulation numériques dans tous les domaines scientifiques engendrent une quantité de données et d’images de plus en plus complexes. Dans ce contexte, les enseignants chercheurs du GREYC et du LITIS, développent des méthodologies et des algorithmes de traitement et analyse d’images et de données discrètes innovants permettant de répondre aux nouveaux défis scientifiques concernant l’analyse et l’exploitation de ces images. Ces recherches sont menées en parallèle avec des applications concrètes notamment dans les domaines : médical, véhicule intelligent et patrimoine (documents manuscrits et patrimoine, mise en valeur du patrimoine culturel 3D).

ANALYSE ET TRAITEMENT D’IMAGES

Compétences

L’axe est centré autour de quatre équipes : Image du GREYC et les équipes Quantif, Docapp et STI du LITIS. Les compétences scientifiques que l’on retrouve au sein de l’axe sont les suivantes.

  • Traitement et analyse d’images
  • Quantification fonctionnelle médicale
  • Apprentissage et reconnaissance des formes

Objectifs

L’axe se propose de mener le développement de méthodologies et d’algorithmes innovants permettant de répondre aux nouveaux défis scientifiques que sont l’analyse et l’exploitation des images et des données qui sont de plus en plus complexes et exotiques.

Thématiques

  • Restauration, afin d’augmenter la qualité des images dans des conditions d’acquisition non optimales et en faciliter les futurs traitements,
  • Segmentation, afin d’extraire de manière robuste, reproductible et efficace des éléments visuels dans les images,
  • Extraction d’attributs, afin de modéliser et caractériser des objets en vue de leur reconnaissance ou suivi
  • Analyse d’images, afin de disposer de représentations efficaces et parcimonieuses d’images exploitant couleur et spatialité
  • Fusion d’informations, afin d’exploiter de manière efficace des informations multi -sources ou multi-modalités

Méthodes

  • Formulations variationelles
  • Représentations parcimonieuses
  • Equations aux dérivées partielles sur graphes
  • Noyaux sur graphes
  • Dictionnaire de mots visuels
  • Organisation spatiale des couleurs
  • Théorie de l’évidence et des fonctions de croyance
  • Théories des ensembles flous

Applications

–  Imagerie médicale : l’aide au diagnostic et à la thérapie à partir des différentes modalités d’imagerie médicale (TEP-Sans, IRM, Brain Graphs, Pathologie Digitale…).

–  Images de document : la restauration et l’analyse de documents anciens

–  Mobilité : le traitement des données issues de multiples capteurs dans le cadre de l’aide à la conduite sous contraintes de robustesse de fiabilité et de temps réel

Informations
Su RUAN
& Stéphanie JEHAN
Responsables
Pour nous suivre

Responsables

Su RUAN
Professor

Su RUAN

Professeur à l’Université de Rouen, France (Full Professor at the University...
Stéphanie JEHAN-BESSON
Chargé de Recherche CNRS

Stéphanie JEHAN-BESSON

I am a permanent CNRS research scientist, working in the Image group of the GREYC...