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  1. Dissertations / Theses

Academic literature on the topic 'MRF, Champ aléatoire de Markov'

Author: Grafiati
Published: 1 June 2024
Last updated: 31 July 2025

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Dissertations / Theses on the topic "MRF, Champ aléatoire de Markov"

1

Gasnier, Nicolas. "Use of multi-temporal and multi-sensor data for continental water body extraction in the context of the SWOT mission." Electronic Thesis or Diss., Institut polytechnique de Paris, 2022. http://www.theses.fr/2022IPPAT002.

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Abstract:
La télédétection spatiale fournit aux hydrologues et aux décideurs des données indispensables à la compréhension du cycle de l’eau et à la gestion des ressources et risques associés. Le satellite SWOT, qui est une collaboration entre les agences spatiales françaises (CNES) et américaine (NASA, JPL), et dont le lancement est prévu en 2022 vise à mesurer la hauteur des lacs, rivières et océans avec une grande résolution spatiale. Il complétera ainsi les capteurs existants, comme les constellations SAR et optique Sentinel-1 et 2 et les relevés in situ. SWOT représente une rupture technologique ca
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Narasimha, Ramya. "Méthodes dʼestimation de la profondeur par mise en correspondance stéréoscopique à lʼaide de champs aléatoires couplés". Grenoble, 2010. http://www.theses.fr/2010GRENM053.

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Abstract:
La profondeur des objets dans la scène 3-D peut être récupérée à partir d'une paire d'images stéréo en trouvant des correspondances entre les deux points de vue. Cette tâche consiste à identifier les points dans les images gauche et droite, qui sont les projections du même point de la scène. La différence entre les emplacements des deux points correspondants est la disparité, qui est inversement proportionnelle à la profondeur 3D. Dans cette thèse, nous nous concentrons sur les techniques Bayésiennes qui contraignent les estimations des disparités en appliquant des hypothèses de lissage explic
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Narasimha, Ramya. "Méthodes dʼestimation de la profondeur par mise en correspondance stéréoscopique à lʼaide de champs aléatoires couplés". Phd thesis, Grenoble, 2010. http://www.theses.fr/2010GRENM056.

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Abstract:
La profondeur des objets dans la scène 3-D peut être récupérée à partir d'une paire d'images stéréo en trouvant des correspondances entre les deux points de vue. Cette tâche consiste à identifier les points dans les images gauche et droite, qui sont les projections du même point de la scène. La différence entre les emplacements des deux points correspondants est la disparité, qui est inversement proportionnelle à la profondeur 3D. Dans cette thèse, nous nous concentrons sur les techniques Bayésiennes qui contraignent les estimations des disparités en appliquant des hypothèses de lissage explic
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Besbes, Ahmed. "Image segmentation using MRFs and statistical shape modeling." Phd thesis, Ecole Centrale Paris, 2010. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00594246.

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Abstract:
Nous présentons dans cette thèse un nouveau modèle statistique de forme et l'utilisons pour la segmentation d'images avec a priori. Ce modèle est représenté par un champ de Markov. Les noeuds du graphe correspondent aux points de contrôle situés sur le contour de la forme géométrique, et les arêtes du graphe représentent les dépendances entre les points de contrôle. La structure du champ de Markov est déterminée à partir d'un ensemble de formes, en utilisant des techniques d'apprentissage de variétés et de groupement non-supervisé. Les contraintes entre les points sont assurées par l'estimatio
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Xiang, Bo. "Knowledge-based image segmentation using sparse shape priors and high-order MRFs." Thesis, Châtenay-Malabry, Ecole centrale de Paris, 2013. http://www.theses.fr/2013ECAP0066/document.

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Abstract:
Nous présentons dans cette thèse une approche nouvelle de la segmentation d’images, avec des descripteurs a priori utilisant des champs de Markov d’ordre supérieur. Nous représentons le modèle de forme par un graphe de distribution de points qui décrit les informations a priori des invariants de pose grâce à des cliques L1 discrètes d’ordre supérieur. Chaque clique de triplet décrit les variations statistiques locales de forme par des mesures d’angle,ce qui assure l’invariance aux transformations globales (translation, rotation et échelle). L’apprentissage d’une structure de graphe discret d’o
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Fongang, Léon. "Aspects prédictifs des interactions tissus-implant par analyses multi-échelles en imagerie : mise en évidence intraleucocytaires de microtextures décrivant un champ aléatoire markovien." Nice, 1993. http://www.theses.fr/1993NICE4707.

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Abstract:
Par des opérateurs d'analyses d'images et de traitements du signal adaptes aux spécificités biologiques, on quantifie les textures cellulaires de tissus osseux et hématologiques avec : 1) mise en évidence par un modèle mathématique d'une mémoire cellulaire dérivant d'un champ aléatoire markovien, fonctionnant sur les variations d'homogénéité et de contraintes de statistiques du second ordre, associée aux états métaboliques caractérisant la vie cellulaire dans certaines bandes énergétiques. 2) classification morphologique et texturale des cellules suivant un concept de champ de rayons-vecteurs
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Lê-Huu, Dien Khuê. "Nonconvex Alternating Direction Optimization for Graphs : Inference and Learning." Thesis, Université Paris-Saclay (ComUE), 2019. http://www.theses.fr/2019SACLC005/document.

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Abstract:
Cette thèse présente nos contributions àl’inférence et l’apprentissage des modèles graphiquesen vision artificielle. Tout d’abord, nous proposons unenouvelle classe d’algorithmes de décomposition pour résoudrele problème d’appariement de graphes et d’hypergraphes,s’appuyant sur l’algorithme des directionsalternées (ADMM) non convexe. Ces algorithmes sontefficaces en terme de calcul et sont hautement parallélisables.En outre, ils sont également très générauxet peuvent être appliqués à des fonctionnelles d’énergiearbitraires ainsi qu’à des contraintes de correspondancearbitraires. Les expérience
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Pereyra, Marcelo. "Statistical modeling and processing of high frequency ultrasound images : application to dermatologic oncology." Thesis, Toulouse, INPT, 2012. http://www.theses.fr/2012INPT0044/document.

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Abstract:
Cette thèse étudie le traitement statistique des images d’ultrasons de haute fréquence, avec application à l’exploration in-vivo de la peau humaine et l’évaluation non invasive de lésions. Des méthodes Bayésiennes sont considérées pour la segmentation d’images échographiques de la peau. On y établit que les ultrasons rétrodiffusés par la peau convergent vers un processus aléatoire complexe de type Levy-Flight, avec des statistiques non Gaussiennes alpha-stables. L’enveloppe du signal suit une distribution Rayleigh généralisée à queue lourde. A partir de ces résultats, il est proposé de modélis
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Kornaropoulos, Evgenios. "Enregistrement d'Image Déformable en Groupe pour l'Estimation de Mouvement en Imagerie Médicale en 4D." Thesis, Université Paris-Saclay (ComUE), 2017. http://www.theses.fr/2017SACLC042/document.

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Abstract:
La présente thèse propose des méthodes pour l'estimation du mouvement des organes d'un patient autravers de l'imagerie tomographique. Le but est la correction du mouvement spatio-temporel sur les imagesmédicales tomographiques. En tant que paradigme expérimental, nous considérons le problème de l'estimation dumouvement dans l'imagerie IRM de diffusion, une modalité d'imagerie sensible à la diffusion des molécules d'eaudans le corps. Le but de ces travaux de thèse est l'évaluation des patients atteints de lymphome, car l'eau diffusedifféremment dans les tissus biologiques sains et dans les lési
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Le, bars Batiste. "Event detection and structure inference for graph vectors." Thesis, université Paris-Saclay, 2021. http://www.theses.fr/2021UPASM003.

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Abstract:
Cette thèse aborde différents problèmes autour de l'analyse et la modélisation de signaux sur graphes, autrement dit des données vectorielles observées sur des graphes. Nous nous intéressons en particulier à deux tâches spécifique. La première est le problème de détection d'événements, c'est-à-dire la détection d'anomalies ou de ruptures, dans un ensemble de vecteurs sur graphes. La seconde tâche consiste en l'inférence de la structure de graphe sous-jacente aux vecteurs contenus dans un ensemble de données. Dans un premier temps notre travail est orienté vers l'application. Nous proposons une
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