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BÉREZIAT Dominique

Habilitation
Team : PEQUAN

Contributions aux méthodes variationnelles pour le calcul du flot optique: prise en compte des informations spatiales et temporelles

Dans ces travaux nous nous intéressons aux formulations variationnelles pour résoudre des problèmes mal posés du traitement d'images. Nous nous focalisons principalement sur le calcul du flot optique dans les séquences d'images ainsi que la reconstruction 3D à partir d'une séquence d'images 2D. Comme ces problèmes sont mal posés au sens où ils sont sous-contraints, on utilise souvent des techniques de régularisation spatiale pour obtenir l'unicité de la solution. Nous nous proposons d'introduire d'autres contraintes dans la formulation du problème pour limiter l'importance de cette régularisation, voire pour la supprimer complètement. Ces contraintes sont dérivées des informations a priori sur les conditions expérimentales. Dans un premier chapitre, nous examinons un cas d'étude tiré de l'imagerie biologique: il s'agit d'acquisitions multi-focales de vésicules géantes, nous en exploitons alors la topologie sphérique pour divers problèmes tels que le suivi, la segmentation, l'estimation du flot optique et la reconstruction 3D. Ces contraintes sont donc d'ordre spatiales. Dans un second chapitre, nous étudions la possibilité de tirer partie de l'information temporelle présente dans les séquences d'images. Cette information est alors modélisée par une équation d'évolution. La difficulté à lever est de résoudre conjointement cette équation et les contraintes qui dérivent du problème de traitement d'images. Nous utilisons alors le formalisme de l'assimilation variationnelle de données dans une formulation dite ``faible'' car nous attribuons une erreur sur l'équation d'évolution. Bien que l'équation d'évolution décrive imparfaitement la dynamique, nous montrons que l'on peut résoudre le problème mal posé de l'estimation du flot optique sans recourir à la régularisation. Nous montrons également que lorsque les informations sont manquantes, il est possible de fournir une estimation réaliste du flot optique, ceci permet de gérer les cas difficiles d'occultations. Enfin, dans un dernier chapitre, nous résumons des travaux parallèles portant sur la résolution variationnelle de problèmes non linéaires de traitement d'images, des travaux sur l'occupation des sols en imagerie satellitaire haute définition et enfin sur le suivi multi-cibles.
Defence : 11/24/2010 - 14h - Site Jussieu 25-26/105
Jury members :
François-Xavier Le Dimet Professeur émérite à l'Université J. Fourier
Gerard Medioni Professeur à University of South California
Jocelyn Chanussot Professeur à l'Institut Technologie de Grenoble
Laure Blanc-Féraud DR Inria Sophia Antipolis
Jean-Luc Zarader Professeur à l'UPMC
Réne Alt Professeur émérite à l'UPMC

2 PhD students (Supervision / Co-supervision)

  • FILOCHE Arthur : Data assimilation and interpretability of Machine Learning models
  • ZEBIRI Aniss : Estimation of dynamics from multi scale image assimilation. Application to : Rain nowcasting from ground radar images.

2 PhD graduated 2007 - 2009

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