Graph-based variational optimization and applications in computer vision

Résumé : De nombreuses applications en vision par ordinateur comme le filtrage, la segmentation d'images, et la stéréovision peuvent être formulées comme des problèmes d'optimisation. Récemment les méthodes discrètes, convexes, globalement optimales ont reçu beaucoup d'attention. La méthode des "graph cuts'", très utilisée en vision par ordinateur est basée sur la résolution d'un problème de flot maximum discret, mais les solutions souffrent d'un effet de blocs,notamment en segmentation d'images. Une nouvelle formulation basée sur le problème continu est introduite dans le premier chapitre et permet d'éviter cet effet. La méthode de point interieur employée permet d'optimiser le problème plus rapidement que les méthodes existantes, et la convergence est garantie. Dans le second chapitre, la formulation proposée est efficacement étendue à la restauration d'image. Grâce à une approche du à la contrainte et à un algorithme proximal parallèle, la méthode permet de restaurer (débruiter, déflouter, fusionner) des images rapidement et préserve un meilleur contraste qu'avec la méthode de variation totale classique. Le chapitre suivant met en évidence l'existence de liens entre les méthodes de segmentation "graph-cuts'", le "randomwalker'', et les plus courts chemins avec un algorithme de segmentation par ligne de partage des eaux (LPE). Ces liens ont inspiré un nouvel algorithme de segmentation multi-labels rapide produisant une ligne de partage des eaux unique, moins sensible aux fuites que la LPE classique. Nous avons nommé cet algorithme "LPE puissance''. L'expression de la LPE sous forme d'un problème d'optimisation a ouvert la voie à de nombreuses applications possibles au delà de la segmentation d'images, par exemple dans le dernier chapitre en filtrage pour l'optimisation d'un problème non convexe, en stéréovision, et en reconstruction rapide de surfaces lisses délimitant des objets à partir de nuages de points bruités
Type de document :
Thèse
Other [cs.OH]. Université Paris-Est, 2011. English. <NNT : 2011PEST1013>
Liste complète des métadonnées


https://pastel.archives-ouvertes.fr/tel-00666878
Contributeur : Abes Star <>
Soumis le : mercredi 31 octobre 2012 - 15:18:32
Dernière modification le : jeudi 22 juin 2017 - 14:15:57
Document(s) archivé(s) le : vendredi 1 février 2013 - 03:39:46

Fichier

TH2011PEST1013_complete.pdf
Version validée par le jury (STAR)

Identifiants

  • HAL Id : tel-00666878, version 2

Citation

Camille Couprie. Graph-based variational optimization and applications in computer vision. Other [cs.OH]. Université Paris-Est, 2011. English. <NNT : 2011PEST1013>. <tel-00666878v2>

Partager

Métriques

Consultations de
la notice

937

Téléchargements du document

477