12 Propositions de Projet, M1 SIS Imagerie Numérique … M1 Imagerie... · L’implantation se fera en JAVA avec la version "open source" de SURF JOpenSurf (, plusieurs

12 Propositions de Projet, M1 SIS Imagerie Numérique 2011 – 2012

1) Développement d'un outil de segmentation d'images IRM en séquences temporelles (projet en monôme) ; responsable : M-E Bellemare

2) Détection de “Sulcal Pits” sur des maillages de la surface corticale (projet en monôme) ; responsable : Olivier Coulon

3) Recherche de graphes de connexion entre photographies sous-marines pour l’élaboration de mosaïques (projet en monôme) ; responsable : Pierre Drap

4) Sélection et extraction de descripteurs locaux/globaux compétant pour l’analyse des images de tumeurs noires de la peau (projet en monôme) ; responsables : B. Fertil, Y. Wazaefi

5) Création d'une application WebGL pour la visualisation de données urbaines (projet en monôme) ; responsable : Gilles Gesquière

6) Interpolation de mouvements de caméra à partir de courbes paramétriques (projet en monôme) ; responsable : Dimitri Kudelski

7) Dimension fractale de la surface du cerveau (projet en monôme) ; responsable : Julien Lefèvre

8) Débruitage par moyennes non-locales (projet en monôme) ; responsable : Julien Lefèvre

9) Techniques d’animation par squelette (projet en monôme) ; responsable : Jean-Luc Mari

10) La ré-identification de personnes par la mise en correspondance de points d’intérêts et des histogrammes couleurs (projet en monôme) ; responsables : D. Merad, J-M Boï

11) Super-résolution et amélioration d’images (projet en monôme) ; responsable : Jean Sequeira

12) Caractérisation de points remarquables dans les images et recalage (projet en monôme) ; responsable : Jean Sequeira

Projet n° 1, M1 SIS Imagerie Numérique 2011 – 2012

Titre : Développement d'un outil de segmentation d'images IRM en séquences temporelles.

Encadrant : Marc-Emmanuel Bellemare ([email protected])

Résumé

Dans le cadre d'un projet de recherche concernant la modélisation des organes pelviens féminins, nous disposons d'images IRM en séquences temporelles 2D (http://modype.lsis.org).

La segmentation des organes à l'intérieur de ces images est actuellement réalisée manuellement par les experts. Cette tâche relativement fastidieuse doit être améliorée. De plus dans le cadre du projet des éléments de caractérisation des organes ont été déterminés en vue de quantifier les modifications subies au cours des séquences.

Nous souhaitons développer un outil d'aide à la segmentation des organes d'intérêt présents dans ces images à l'aide d'une tablette graphique (Wacom Cintiq) comprenant un écran de visualisation. Sur la base des codes existants, il s'agit de proposer un processus de segmentation qui produira les contours segmentés associés à des informations supplémentaires que sont celles extraites de l'analyse des fichiers DICOM produits par l'IRM (date, taille des pixels…) et les différents éléments de caractérisation. Le choix des éléments à sauvegarder sera discuté au début du projet avec les chercheurs et les cliniciens du projet. Un format de fichier adapté sera défini sur une base XML. Les développements seront réalisés en C++/Qt.


Titre : Détection de “Sulcal Pits” sur des maillages de la surface corticale.

Lieu : ESIL - Case 925, 163, av de Luminy 13288 Marseille

Équipe de recherche : Image – LSIS (http://www.lsis.org/spip.php?id_rubrique=99)

Responsable : Olivier Coulon ([email protected])

Résumé : La surface externe du cerveau, appelée surface corticale, présente une géométrie complexe, extrêmement convoluée, composée de plis appelés sillons corticaux’. La topographie de ces plis est très variable d’un individu à l’autre, au point qu’il est parfois difficile d’imaginer quelles sont les correspondances entre individus. Il est cependant possible d’extraire des structures plus invariantes qui se trouvent dans les parties les plus profondes des sillons, appelées ‘sulcal pits’ (voir figure). Ces points sont intéressants à cause de leur invariance, et de leur organisation relative. L’objectif de ce projet est de proposer un algorithme d’extraction automatique des ‘sulcal pits’ sur des maillages de la surface corticale. Un certain nombre d’outils de visualisation et de traitement seront fournis, ainsi qu’un nombre important de surfaces corticales afin de procéder à tous les tests et validations nécessaires


Titre : Recherche de graphes de connexion entre photographies sous-marines pour l’élaboration de mosaïques.



Encadrant : Pierre Drap ([email protected])

Résumé Le travail se place dans le cadre du projet ROV-3D, (Relevé Optique et Visualisation 3D) dédié au relevé de structures ou de terrains sous-marin. On dispose d'une grande quantité de photographies qui "survolent" la scène et la représentent partiellement. Ces photographies ont un recouvrement non nul avec leurs voisines, mais ce recouvrement n’est pas connu a priori. Sachant que l’on ne connaît rien sur l’organisation spatiale de ces photographies, on cherche à établir un graphe de correspondance qui défini les zones communes entre photo et qui les qualifie (en pourcentage de la surface totale par exemple). Pour ce faire on utilisera l’algorithme SURF Speeded Up Robust Features présenté pour la première fois par Herber Bay en 2006. SURF est un algorithme de détection de points caractéristiques d’une image et un descripteur associé. L’implantation se fera en JAVA avec la version "open source" de SURF JOpenSurf (http://code.google.com/p/jopensurf/), plusieurs jeux de données réels, prises de vue sous-marine de sites archéologiques réalisées depuis un sous-marin, seront à la disposition du stagiaire. Le projet se bornera à l’obtention du graphe de connexion et à l’optimisation du temps de traitement. Les jeux de données (cf Fig 1) contiennent environ 500 photographies chacun. L’élaboration de la mosaïque se fera dans un deuxième temps.

Fig. 1. Deux photographies consécutives, prises par un plongeur sur une épave de tuiles du XVII° siècle au Portugal. Le jeu complet de données comprend 489 photographies, l’altitude et la trajectoire du plongeur n’étant ni constante ni rectiligne.


Titre : Sélection et extraction de descripteurs locaux/globaux compétant pour l’analyse des images de tumeurs noires de la peau.



Responsable : Bernard FERTIL ([email protected]) Yanal WAZAEFI ([email protected])

Mots-clés : Extraction de caractéristiques, classification, recherche d’image, visualisation.

Projet : diagnostic du mélanome à partir de photographies de tumeurs noires de la peau

Les sujets de stage proposés s'inscrivent dans le cadre d'un ensemble de recherches appliquées, visant à améliorer le diagnostic des mélanomes. La base de données contient plus que 1115 images de tumeurs noires de la peau. En vision par ordinateur, l'extraction de caractéristiques visuelles consiste en des transformations mathématiques calculées sur les pixels d'une image numérique. Ces caractéristiques permettent généralement de mieux rendre compte de certaines propriétés visuelles de l'image, utilisées pour des traitements ultérieurs entrant dans le cadre d'applications telles que la détection d'objets ou la recherche d'images par le contenu.

!"#$%&'(')'*&+,&%+,&'-&'./0"12'-320'$2&'430&'-&'-&0+%"56&$%0'

!"#$%&'()"*$#%

+,&$-".(/,%

0$12$312$%

+)"*$%3$456.$% 07#58.".%

!"#$%&$%&$#13(9.$53#%3$937#$,.$,.%8$#%()"*$#:%

;-.3"1.(/,%&$%&$#13(9.$53#%<=+>?@%

A/58$53#@%:::B%%

;-.3"1.(/,%&$%&$#13(9.$53#%<=+>?@%

A/58$53#@%:::B%

C7.2/&$#%&$%1/)9"3"(#/,%<0$12$312$B%

Ce projet se constitue de plusieurs étapes : D Extraire les caractéristiques visuelles (descripteurs) locaux (SIFT, sacs de descripteurs,

Harris, ...) et globaux (Couleur, forme, texture, …) dans des images numériques de tumeurs noires de la peau (grains de beauté). Attribuer à chaque image une liste de descripteurs normalisés qui représentant le contenu informatif de cette image (Signature d’image). Pour tester la capacité des descripteurs à prédire le diagnostic médical associé aux images de tumeurs noires de la peau, ils seront intégrés dans un système de prédiction et de validation déjà existant.

Connaissances et compétences requises : Des connaissances en informatique et en imagerie, un intérêt pour l’analyse de données est souhaitable. Les développements méthodologiques seront effectués à l’aide de MATLAB ou C/C++.

Encadrement : L'étudiant sera encadré par Bernard FERTIL (directeur de recherche au CNRS) et Yanal WAZAEFI (doctorant à LSIS) pour la partie méthodologique. Le stage sera réalisé pour l’essentiel dans l’équipe Image du LSIS, situé sur le Campus de Luminy à Marseille.


Titre : Création d'une application WebGL pour la visualisation de données urbaines.

Responsable : Gilles Gesquière (LSIS/ Université Aix Marseille) Mail : [email protected] Téléphone : 06 25 91 07 81

Résumé : Emergeant de l'Open Geospatial Consortium (OGC), CityGML fait partie des nouveaux standards dédiés à la représentation et à l'échange de données urbaines. Ce dernier permet notamment d'agglomérer des données géométriques 2D/3D et données sémantiques via un formalisme XML. Fort d'un engouement grandissant, de nombreux acteurs académiques Allemands et Français ainsi que des industriels (Autodesk, Bentley) s'intéressent à ce standard et proposent depuis peu des solutions logicielles supportant le format CityGML. Des solutions de visualisation existent comme Bentley Map ou LanXplorer. Elles nécessitent l'installation d'un logiciel sur le client afin de pouvoir ouvrir les fichiers. Nous proposons, dans le cadre de ce projet d'utiliser la technologie WebGL afin de créer un client léger ; il n'y aura alors aucune installation sur le client. Des premiers développements serviront de base à ce projet (voir figure 1). Ils ont été obtenus dans le cadre d’un projet international dont nous faisons partie (3DPIE, 3D Portrayal Interoperability Experiment).

Bibliographie : - Présentation en Français de CityGML : http://georezo.net/blog/geointerop/2011/09/08/citygml!un! standard!federateur!de!modelisation!et!d%E2%80%99echange!de!donnees!urbaines!3d/ - CityGML Web Site : http://kugel.bv.tu!berlin.de/typo3!igg/index.php?id=1524 - Podcasts de presentation de CityGML : http://itunes.apple.com/fr/podcast/the!citygeography! markup/id366672189


Titre : Interpolation de mouvements de caméra à partir de courbes paramétriques


Encadrant : Dimitri Kudelski : ([email protected])

Résumé : L’utilisation d’une caméra dans un univers virtuel implique la mise en place et la gestion des effets de transition entre différentes scènes. Le changement de point de vue d’une caméra s’effectue généralement par le biais d’une interpolation en fonction du temps et à l’aide de courbes paramétrées.

Illustration de la méthode de gestion des mouvements de caméra sous Blender.

Ce projet a pour objectif principal de développer une scène de type Demo en 3D et d’y intégrer des fonctions d’interpolation de mouvements de caméra s’appuyant sur des courbes paramétrées. Pour ce faire, il sera nécessaire de choisir une famille de courbes adéquate entre autres parmi celles abordées en cours. Une interface graphique simplfiée permettra également de charger, d’enregistrer et de modifier différentes trajectoires de caméra. Enfin, le projet pourra optionnellement s'étendre a` la gestion de mouvements d’objets et leur accélération.

Mots Clés : caméra ; interpolation ; courbes paramétrées ; splines

Références : http ://www.gamedev.net/ http ://paulbourke.net/geometry/ http ://www.cs.cmu.edu/ 462/projects/assn2/assn2/cameraMovement.pdf http ://www.cis.uab.edu/jj/ptacek/ptacekLongerPaper.pdf


Titre : Dimension fractale de la surface du cerveau. Lieu : ESIL - Case 925, 163, av de Luminy 13288 Marseille Équipe de recherche : Image – LSIS (http://www.lsis.org/spip.php?id_rubrique=99) Responsable : Julien Lefèvre ([email protected]) Résumé :

Depuis plus d’une dizaine d’années, certains scientifiques spéculent sur une éventuelle nature fractale du cortex cérébral. En d’autres termes, il s’agit de savoir si le cortex présente des similarités de forme à différentes échelles spatiales. Cette hypothèse peut être testée en calculant la dimension fractale (un nombre compris entre 2 et 3) du cerveau. Des applications de cette approche théorique ont été proposées pour étudier l’effet de certaines maladies sur l’anatomie cérébrale.

Ce projet est relativement ouvert puisque différentes mesures de la dimension fractale pourront être envisagées : 1) À partir d’un volume IRM du cerveau, il est possible d’utiliser la méthode classique dite « box count » pour estimer la dimension fractale. Elle consiste à utiliser plusieurs découpages de l’image 3D en boîtes régulières avec différentes résolutions spatiales et de compter le nombre de boîtes nécessaires pour couvrir la zone d’intérêt.

Figure 1: Illustration de la méthode de "box count"

2) D’autres approches basées sur les images utilisent la transformée de Fourier et le spectre de puissance [1] ou une fonction de corrélation [2]. 3) Enfin, on peut aussi se placer au niveau des maillages de cortex et chercher la dimension fractale à partir de la décomposition des coordonnées du maillage ou de sa courbure dans les modes propres de la surface (analogue aux cosinus et sinus de l’analyse de Fourier) [3]. Ces modes propres peuvent être obtenus à partir du laplacien de la surface. Dans l’idéal il s’agira de comparer 2 méthodes de calcul sur un ou plusieurs cortex.

Bibliographie :

[1] Soille, P., Rivest, J.F., On the validity of fractal dimension measurements in image analysis, Journal of Visual Communication and Image Representation, 7 (3), 217-229,1996 [2] Kiselev, V.G., Hahn, K.R., Auer, D.P., Is the brain cortex a fractal ?, Neuroimage, 20 (3), 1765-1774, 2003 [3] McGraw, T, Kawai, T, Richards, J., Allometric Scaling for Character Design, Computer Graphics Forum, 2011


Titre : Débruitage par moyennes non-locales Lieu : ESIL - Case 925, 163, av de Luminy 13288 Marseille Équipe de recherche : Image – LSIS (http://www.lsis.org/spip.php?id_rubrique=99) Responsable : Julien Lefèvre ([email protected]) Résumé : L’algorithme des moyennes non-locales (Non-local Means) a été introduit très récemment par Buades, Coll et Morel [1] et a ofeert des résultats très bons en débruitage d’image et dans d’autres types d’applications médicales [2]. Le principe est simple et consiste à tirer profit d’une redondance d’information à longue distance que l’on peut trouver dans les images naturelles. En d’autres termes si on considère un voisinage V d’un pixel p d’une image, on peut chercher des voisinages V’ de même taille centré sur d’autres pixels p’ de l’image et tels que l’information est très similaire au voisinage V considéré. Ensuite on peut débruiter en prenant simplement la moyenne des niveaux de gris des pixels p’ pondérés par la similarité.

Figure 1: D’après [1]. A gauche, Illustration de l’algorithme de moyennes non-locales avec un voisinage p, deux voisinages similaires (q1, q2) et un voisinage faiblement corrélé (q3). A droite, de gauche à droite, de haut en bas : image bruitée, filtre gaussien, filtre anisotrope, filtre par minimisation de la variation totale, filtre par voisinage, filtre par moyenne non-locale

Dans ce projet il s’agira : 1) d’implémenter la méthode originelle des moyennes non locales sur une image [1]. 2) de faire des tests sur des images bruitées et de comparer à d’autres méthodes que vous connaissez (filtre médian, équations de diffusion etc). 3) de proposer, s’il reste du temps, une adaptation de l’algorithme sur un maillage, pour débruiter une texture ou le maillage lui-même. On pourra s’inspirer de [3]. Bibliographie :

[1] Buades, A. ,Coll, B., Morel, J.M., A non-local algorithm for image denoising, IEEE Computer Society Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, 2, 60-65, 2005. [2] Coupé, P., Yger, P., Barillot, C., Fast non local means denoising for 3D MR images, Medical Image Computing and Computer-Assisted Intervention, 33-40, 2006. [3] Yoshizawa, S., Belyaev, A. ,Seidel, H.P., Smoothing by example: Mesh denoising by averaging with similarity-based weights, IEEE International Conference on Shape Modeling and Applications, 2006.


Titre : Techniques d’animation par squelette


Encadrant : Jean-Luc Mari ([email protected])

Mots Clés : synthèse d’image, modélisation 3D, animation, maillages, squelettes.

Résumé : En synthèse d’image et modélisation 3D, l’animation de personnages est généralement effectuée en utilisant une structure interne très simplifiée, appelée squelette, armature, bones, etc. Différentes approches existent pour associer les points englobants (i.e. appartenant au modèle 3D à proprement parler) aux primitives du squelette, puis pour gérer le mouvement et les déformations locales aux zones de jonction de manière à obtenir un rendu plus ou moins réaliste. L’objectif de ce projet est d’étudier les différentes techniques existantes qui utilisent les squelettes pour animer des personnages. La figure 1 présente quelques exemples de squelettes associés à des modèles 3D. Il sera de plus demandé aux étudiants d’implémenter l’une des techniques (développement d’un prototype simple en OpenGL/Qt).

Figure 1 : Quelques exemples de squelettes pour l’animation de personnages.


Titre : La ré-identification de personnes par la mise en correspondance de points d’intérêts et des histogrammes couleurs.


Encadrants : Djamal Merad ([email protected]), Jean-Marc Boï ([email protected]).

Résumé :

Dans de nombreuses applications de surveillance, il est souhaitable de déterminer si une personne a déjà été observée par un réseau de caméras. Au milieu de la communauté scientifique, cette problématique connue sous le nom de « la ré-identification des personnes ». Par leurs nature, les algorithmes de ré-identification doivent traiter plusieurs situations telles que : les différents angles de caméra, des conditions variées d'éclairage, les variations de pose des personnes, et l'évolution rapide de l'apparence des vêtements. Une première catégorie de méthodes utilise des techniques biométriques (par exemple reconnaissance de visage ou de démarche), mais on ne s’intéressera ici qu’à la seconde catégorie qui exploite l’apparence globale. Parmi celles-ci, diverses approches ont été proposées, par exemple utilisant des histogrammes de couleurs [2], ou des caractéristiques de texture [3], ou enfin la mise en correspondance de points d’intérêt [4][5]. Avec l’apparition de la notion de descripteurs locaux au début des années 2000, les systèmes de ré-identification de personnes par vision ont connu une nette amélioration de leurs performances [4][5] (robustesse, précision, …). Ces descripteurs locaux (SIFT, SURF, …) permettent d’extraire et de caractériser des primitives visuelles des images. Dans un premier temps, ce projet consistera donc à étudier les différents descripteurs locaux existants ainsi que les différentes méthodes d’appariement des points d’intérêt existantes. Dans une seconde partie, une comparaison de performance sera réalisée avec les approches d’appariement basées sur les histogrammes. L’étudiant devra avoir des compétences en traitement d’images et en programmation C++ ou Matlab.

Bibliographie : [1] Tu, P.; Doretto, G.; Krahnstoever, N.; Perera, A.;Wheeler, F.; Liu, X.; Rittscher, J.; Sebastian, T.; Yu, T. & Harding, K. “An intelligent video framework for homeland protection”, Proceedings of SPIE Defence and Security Symposium – Unattended Ground, Sea, and Air Sensor Technologies and Applications IX, Orlando, FL, USA, April 9--13, 2007. [2] Park, U.; Jain, A.; Kitahara, I.; Kogure, K. & Hagita, N., “ViSE: Visual Search Engine Using Multiple Networked Cameras”, Proceedings of the 18th International Conference on Pattern Recognition (ICPR'06)-Volume 03, 1204-1207 (2006). [3] Lantagne, M.; Parizeau, M. & Bergevin, R., “VIP : Vision tool for comparing Images of People”, Proceedings of the 16th IEEE Conf. on Vision Interface, pp. 35-42, 2003. [4] Gheissari, N.; Sebastian, T. & Hartley, R., “Person Reidentification Using Spatiotemporal Appearance”, Proceedings of 2006 IEEE Computer Society Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR’2006)-Volume 2, IEEE Computer Society, pp. 1528-1535, New-York, USA, June 17-22, 2006. [5] Omar Hamdoun a, 1, Fabien Moutarde , Bogdan Stanciulescu , Bruno Steux ;« PERSON RE-IDENTIFICATION IN MULTI-CAMERA SYSTEM BY SIGNATURE BASED ON INTEREST POINT DESCRIPTORS COLLECTED ON SHORT VIDEO SEQUENCES”, proceedings of '8th international workshop on Visual Surveillance (VS2008)' of "10th European Conference on Computer Vision (ECCV'2008)", Marseille, France, October 17th, 2008.


Titre : Super-résolution et amélioration d’images

Encadrant : Jean Sequeira ([email protected])

Résumé : Les raisons pour lesquelles on souhaite améliorer une image sont diverses : on peut vouloir agrandir une région de l’image tout en conservant une certaine qualité, ou on peut vouloir supprimer autant possible le bruit à une résolution donnée. Si l’on ne connaît pas la nature du bruit, ou si l’on ne sait pas sur quelles valeurs s’appuie l’interpolation du « signal » ni quelle est leur validité, on ne peut obtenir cette amélioration. En revanche, il est fréquent de disposer de plusieurs images (séquences vidéo par exemple) sur le même sujet, et alors, en « composant » l’information extraite de ces différentes images, on peut obtenir une image plus précise ou de meilleure qualité. C’est objet de la super-résolution, et c’est un sujet d’étude d’actualité (c’est ainsi qu’à la Police Scientifique, nous faisons « émerger » certaines composantes des images). Ce projet débutera avec l’utilisation d’algorithmes simples permettant d’obtenir rapidement des résultats intéressants, et il se prolongera dans des directions plus spécifiques, pour améliorer certains types d’images.


Titre : Caractérisation de points remarquables dans les images et recalage

Encadrant : Jean Sequeira ([email protected])

Résumé : Le recalage d’images (mise en correspondance de deux images) nécessite, dans la plupart des cas, l’identification de points remarquables (appelés « amers ») dans les deux images en vue de leur mise en correspondance. La caractérisation d’amers a fait l’objet de nombreux travaux, et certains d’entre eux proposent des méthodes robustes et très intéressantes : c’est le cas des SIFT (Scale Invariant Feature Transform) proposés pour la premier fois par David Lowe en 1999. L’objet de ce projet est l’étude des SIFT dans leur version de base, puis de l’évolution de cette approche, et enfin leur utilisation pour le recalage d’images dans différents types de situations dont le cas « classique » où le passage d’une image se fait par une transformation rigide (translation et rotation)

Documents

12 Propositions de Projet, M1 SIS Imagerie Numérique … M1 Imagerie... · L’implantation se fera en JAVA avec la version "open source" de SURF JOpenSurf (, plusieurs