RORPO : A morphological framework for curvilinear structure analysis; Application to the filtering and segmentation of blood vessels

Résumé : L'analyse des structures curvilignes en 3 dimensions est un problème difficile en analyse d'images. En effet, ces structures sont fines, facilement corrompues par le bruit et présentent une géométrie complexe. Depuis plusieurs années, de nombreuses méthodes spécialement dédiées au traitement d'images contenant des structures curvilignes ont vu le jour. Ces méthodes concernent diverses applications en science des matériaux, télédétection ou encore en imagerie médicale. Malgré cela, l'analyse des structures curvilignes demeure une tâche complexe.Dans cette présentation nous parlerons de la caractérisation des structures curvilignes pour l'analyse d'images. Nous présenterons en premier lieu une nouvelle méthode appelée RORPO, à partir de laquelle deux caractéristiques peuvent être calculées. La première est une caractéristique d'intensité, qui préserve l'intensité des structures curvilignes tout en réduisant celle des autres structures. La deuxième est une caractéristique de direction, qui fournit en chaque point d'une image, la direction d'une structure curviligne potentielle.RORPO, contrairement à la plupart des méthodes de la littérature, est une méthode non locale, non linéaire et mieux adaptées à l'anisotropie intrinsèque des structures curvilignes. Cette méthode repose sur une notion récente de Morphologie Mathématique: les opérateurs par chemins.RORPO peut directement servir au filtrage d'images contenant des structures curvilignes, afin de spécifiquement les préserver, mais aussi de réduire le bruit. Mais les deux caractéristiques de RORPO peuvent aussi être utilisées comme information a priori sur les structure curvilignes, afin d'être intégrées dans une méthode plus complexe d'analyse d'image.Dans un deuxième temps, nous présenterons ainsi un terme de régularisation destiné à la segmentation variationnelle, utilisant les deux caractéristiques de RORPO.L'information apportée par ces deux caractéristiques permet de régulariser les structures curvilignes seulement dans la direction de leur axe principal. De cette manière, ces structures sont mieux préservées, et certaines structures curvilignes déconnectées par le bruit peuvent aussi être reconnectées.Des résultats en 2D et 3D de ces méthodes seront enfin présentées sur des images de vaisseaux sanguins provenant de diverses modalités
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Thèse
Computation and Language [cs.CL]. Université Paris-Est, 2016. English. 〈NNT : 2016PESC1056〉
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Odyssée Merveille. RORPO : A morphological framework for curvilinear structure analysis; Application to the filtering and segmentation of blood vessels. Computation and Language [cs.CL]. Université Paris-Est, 2016. English. 〈NNT : 2016PESC1056〉. 〈tel-01531160〉

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