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Theses Year : 2005

Methodological and applied contributions to the deformable models framework

Contributions méthodologiques et appliquées à la méthode des modèles déformables

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Abstract

Deformable models constitute a flexible framework to address various shape reconstruction problems in image processing. They have been initially proposed for the purpose of image segmentation, but they have also proven successful in many other contexts in computer vision and in medical imaging,including region tracking, stereovision, shape from shading and shape from unstructured point sets. The key elements of this framework are the design of an energy functional, the choice of a minimization procedure and of a geometric representation. In this thesis, we tackle these three elements, with the objective of increasing the applicability and efficiency of deformable models. With regard to the geometric representation, we overcome the loss of the point correspondence and the inability to control topology changes with the level set method. We propose two associated applications in the field of medical imaging: the generation of unfolded area preserving representations of the cerebral cortex, and the segmentation of several head tissues from anatomical magnetic resonance images. With regard to the minimization procedure, we show that the robustness to local minima can be improved by substituting a spatially coherent minimizing flow to a traditional gradient descent. Finally, with regard to the design of the energy functional, we propose a novel modeling of multi-view stereovision and scene flow estimation with deformable models, relying on a global image-based matching score.
Les modèles déformables fournissent un cadre flexible pour traiter divers problèmes de reconstruction de forme en traitement d'images. Ils ont été proposés initialement pour la segmentation d'images, mais ils se sont aussi révélés adaptés dans de nombreux autres contextes en vision par ordinateur et en imagerie médicale, notamment le suivi de régions, la stéréovision, le "shape from shading" et la reconstruction à partir d'un nuage de points. Les éléments clés de cette méthodologie sont l'élaboration d'une fonctionnelle d'énergie, le choix d'une procédure de minimisation et d'une représentation géométrique. Dans cette thèse, nous abordons ces trois éléments, avec pour but d'élargir le champ d'application des modèles déformables et d'accroître leur performance. En ce qui concerne la représentation géométrique, nous venons à bout de la perte de la correspondance ponctuelle et de l'impossibilité de contrôler les changements de topologie avec la méthode des ensembles de niveau. Nous proposons deux applications associées dans le domaine de l'imagerie médicale: la génération de représentations dépliées du cortex cérébral avec préservation de l'aire, et la segmentation de plusieurs tissus de la tête à partir d'images par résonance magnétique anatomiques. En ce qui concerne la procédure de minimisation, nous montrons que la robustesse aux minima locaux peut être améliorée en remplaçant une descente de gradient traditionnelle par un flot de minimisation spatialement cohérent. Enfin, en ce qui concerne l'élaboration de la fonctionnelle d'énergie, nous proposons une nouvelle modélisation de la stéréovision multi-caméras et de l'estimation du mouvement tridimensionnel non-rigide, fondée sur un critère de mise en correspondance global et basé image.
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tel-00457461 , version 1 (17-02-2010)

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  • HAL Id : tel-00457461 , version 1

Cite

Jean-Philippe Pons. Methodological and applied contributions to the deformable models framework. Human-Computer Interaction [cs.HC]. Ecole des Ponts ParisTech, 2005. English. ⟨NNT : ⟩. ⟨tel-00457461⟩
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