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17 mai 2017

Remaillage adaptatif et squelette topologique : applications au traitement d'images


Catégorie : Doctorant


Type d'offre : Offre de thèse

Financement : Public : Contrat doctoral (statut de salarié)
Lieu de travail : Troyes - France
Spécialité : Informatique, électronique - Automatique, traitement du signal - Mathématiques

Début de la thèse : 01/10/2017

Université de technologie de Troyes
Institut Charles Delaunay (ICD), UMR CNRS 6281

Equipe de recherche GAMMA3 (UTT-INRIA) (Génération Automatique de Maillage et Méthodes Avancées)
Site web : http://gamma3.utt.fr

 

Description du sujet de thèse

L’évolution de la demande en termes de génération automatique de maillages implique une évolution des méthodes classiques vers des méthodes permettant de construire des maillages contrôlés. Ces maillages peuvent être soit isotropes, le contrôle portant sur des tailles souhaitées, soit anisotropes, le contrôle portant à la fois sur des directions et des tailles selon ces directions. Le développement d’algorithmes de maillages gouvernés sert de support naturel à la conception de boucles de maillages adaptatifs qui, via un estimateur d’erreur a posteriori, permettent de contrôler la qualité des solutions. Ces méthodologies de remaillage adaptatif en conjonction d'estimateurs d'erreur a priori ont montré leurs robustesses et efficacités lorsqu'elles sont développées et intégrées dans des schémas de calculs adaptatifs pour la modélisation et la simulation de problèmes en physique, mécanique, cryptographie, imagerie,... Ces méthodes de remaillage adaptatif ont également montré leurs aptitudes et capacités à capter les zones de grande variations du champ indicateur d’intérêt (électromagnétique, thermique, niveau d’intensité d'une image,...). Cette forte sensibilité (ou hypersensibilité) du remaillage avec contrôle d'erreur a posteriori ouvre la voie à différentes applications dans le domaine du traitement de l'image. Cette forte sensibilité peut en effet être utilisée pour définir un squelette topologique lié à l'image ou à travers le processus d'imagerie (post ou ante processus). Le point clé étant la manière de générer un maillage structuré qui représente bien l'image et s'adaptant au contenu de l'image. La problématique et l'objectif sont d’obtenir une visualisation réaliste d'une image en utilisant un maillage d'approximation. Ceci est habituellement réalisé en retirant d'abord les pixels redondants de l'image et en ne retenant que les pixels possédant les informations les plus représentatives du contenu, ensuite un maillage sera généré à partir de ces pixels. L'approximation possède généralement un nombre beaucoup moins important de pixels que l'image originale. L’information perdue sur les autres pixels peut être récupérée en utilisant des techniques d'interpolation. Dans la plupart des techniques ou méthodes mises au point, le maillage est effectué en deux étapes. Les échantillons non uniformes sont extraits de l’image, puis le maillage est construit à partir de ces points. Ce principe rend la maille relativement dépendante des échantillons trouvés. En effet, la reconstruction des échantillons manquants à partir de ce maillage dépend fortement de la capacité de chaque élément (triangle, quadrilatère) du maillage à représenter et à récupérer les échantillons manquants. Dans le cadre de ce projet, il est proposé d’appliquer à l’image une nouvelle méthode de remaillage local et global basée sur une adaptation du maillage pilotée par un estimateur d'erreur a posteriori et combinée avec une procédure de modification topologique dans le but d’améliorer la qualité du maillage de l’image. L’objectif principal de ce projet est l’application de cette méthode dans diverses applications de l’image telles que la restauration d’images, la compression et le codage de l’image, l’authentification de l’image et la recherche d’informations cachées dans l’image. Dans le cadre de l'analyse et du traitement d'image, la méthodologie générale consistera à développer des boucles d'adaptation du maillage, conformes aux informations contenues dans l'image via un estimateur d'erreur a posteriori et d'analyser de manière systématique les distributions statistiques des pixels de l'image. Ces boucles d'adaptation du maillage incluront un modèle de formation d'image, lequel permettra la prise en compte des paramètres de la camera. A partir de ces informations obtenues, des classes d'indicateurs de compression ou de restauration d'image pourront être extraits et identifiés.

Profil des candidats :

Le candidat devra posséder une bonne culture générale en informatique, traitement du signal et calcul numérique (Licence et Master en informatique souhaitables) ainsi que des connaissances en programmation (C, C++, Fortran). Une connaissance de Unix/Linux est un atout supplémentaire.

Candidature

Le candidat doit envoyer au courriel florent.retraint@utt.fr les éléments suivants :

Dans cette rubrique

(c) GdR 720 ISIS - CNRS - 2011-2015.