Academic literature on the topic 'Segmentation Multimodale'

Les travaux menés dans cette thèse concernent le développement d'un dispositif de vision permettant l'estimation de caractéristiques géométriques d'un feu de végétation en propagation. Ce dispositif est composé de plusieurs systèmes de stéréovision multimodaux générant des paires d'images stéréoscopiques à partir desquelles des points tridimensionnels sont calculés et les caractéristiques géométriques de feu tels que sa position, vitesse, hauteur, profondeur, inclinaison, surface et volume sont estimées. La première contribution importante de cette thèse est la détection de pixels de feu de végétation. Tous les algorithmes de détection de pixels de feu de la littérature ainsi que ceux développés dans le cadre de cette thèse ont été évalués sur une base de 500 images de feux de végétation acquises dans le domaine du visible et caractérisées en fonction des propriétés du feu dans l'image (couleur, fumée, luminosité). Cinq algorithmes de détection de pixels de feu de végétation basés sur la fusion de données issues d'images acquises dans le domaine du visible et du proche-infrarouge ont également été développés et évalués sur une autre base de données composée de 100 images multimodales caractérisées. La deuxième contribution importante de cette thèse concerne l'utilisation de méthodes de fusion d'images pour l'optimisation des points appariés entre les images multimodales stéréoscopiques.La troisième contribution importante de cette thèse est l'estimation des caractéristiques géométriques de feu à partir de points tridimensionnels obtenus depuis plusieurs paires d'images stéréoscopiques et recalés à l'aide de relevés GPS et d'inclinaison de tous les dispositifs de vision.Le dispositif d'estimation de caractéristiques géométriques à partir de systèmes de stéréovision a été évalué sur des objets rigides de dimensions connues et a permis d'obtenir les informations souhaitées avec une bonne précision. Les résultats des données obtenues pour des feux de végétation en propagation sont aussi présentés<br>This thesis presents the geometrical characteristics measurement of spreading vegetation fires with multimodal stereovision systems. Image processing and 3D registration are used in order to obtain a three-dimensional modeling of the fire at each instant of image acquisition and then to compute fire front characteristics like its position, its rate of spread, its height, its width, its inclination, its surface and its volume. The first important contribution of this thesis is the fire pixel detection. A benchmark of fire pixel detection algorithms and of those that are developed in this thesis have been on a database of 500 vegetation fire images of the visible spectra which have been characterized according to the fire properties in the image (color, smoke, luminosity). Five fire pixel detection algorithms based on fusion of data from visible and near-infrared spectra images have also been developed and tested on another database of 100 multimodal images. The second important contribution of this thesis is about the use of images fusion for the optimization of the matching point’s number between the multimodal stereo images.The second important contribution of this thesis is the registration method of 3D fire points obtained with stereovision systems. It uses information collected from a housing containing a GPS and an IMU card which is positioned on each stereovision systems. With this registration, a method have been developed to extract the geometrical characteristics when the fire is spreading.The geometrical characteristics estimation device have been evaluated on a car of known dimensions and the results obtained confirm the good accuracy of the device. The results obtained from vegetation fires are also presented

Cette étude présente une méthode de structuration d'une vidéo utilisant des indices sonores et visuels. Cette méthode repose sur un modèle statistique de l'entrelacement temporel des plans de la vidéo. Le cadre général de la modélisation est celui des modèles de Markov cachés. Les indices visuels sont utilisés pour caractériser le type des plans. Les indices audio décrivent les événements sonores apparaissant durant un plan. La structure de la vidéo est représentée par un modèle de Markov caché hiérarchique, intégrant les informations a priori sur le contenu de la vidéo, ainsi que sur les règles d'édition. L'approche est validée dans le cadre des vidéos de tennis, ce dernier présentant une structure intrinsèque hiérarchique bien définie. En résultat de l'analyse de l'entrelacement temporel des différents types de plans, des scènes caractéristiques du tennis sont identifiées. De plus, chaque plan de la vidéo est assigné à un niveau de hiérarchie décrit en terme de point, jeu et set. Cette classification et segmentation simultanées de la structure globale de la vidéo peuvent être utilisées pour la création de résumés vidéo ou pour permettre une navigation non linéaire dans le document vidéo.

Les materiaux sont etudies par analyse de la texture interne donnant acces aux proprietes thermiques, electriques et mecaniques et par analyse de la forme externe (frottements et proprietes catalytiques). La premiere partie s'attache a la caracterisation de la forme externe. Les moyens d'observation sont presentes et critiques. Les differents parametres de mesure lies a la rugosite sont extraits soit de la surface, soit de profils verticaux, soit de sections horizontales. Leur caracterisation est insuffisante ; il est donc necessaire de recourir a l'emploi de fonctions d'abord de nature metrique et ensuite de nature topologique. Les granulometries morphologiques en niveaux de gris permettent de quantifier les tailles des anfractuosites et des asperites. Ensuite, on definit d'une maniere analogue les fonctions de rugosite, dont une est independante des anamorphoses. Les surfaces non planes sont etudiees a l'aide de fonctions de mesure dependant d'un parametre de hauteur d'inondation. Trois processus sont alors definis: l'immersion, l'inondation par defaut et par exces est rapidement ecarte par manque de stabilite. L'immersion renseigne sur le degre de symetrie du relief et donne des coefficients de taille des pics et des creux, tandis que l'inondation par defaut caracterise la microrugosite. Dans la seconde partie, un exemple d'analyse de la texture interne est decrit. Une procedure de segmentation automatique des cermets wc-co est proposee. Puis, des mesures sont realisees sur les images resultantes ; elles sont alors comparees aux mesures effectuees sur les images segmentees par un operateur qualifie ; les ecarts de mesures sont inferieurs aux fluctuations statistiques: les resultats sont donc probants

L'imagerie cardiaque multimodale permet d'appréhender l'anatomie et les différents aspects fonctionnels du coeur, avec une précision croissante. Cette connaissance est essentielle dans le cadre de l'étude des pathologies ischémiques. Nous nous intéressons en premier lieu à l'extraction automatique de l'anatomie cardiaque à partir d'images par résonance magnétique. Notre approche de segmentation s'appuie sur l'utilisation d'un gabarit déformable élastique composé d'un modèle topologique et géométrique volumique des deux ventricules du coeur et d'un modèle mécanique de déformation élastique. Le gabarit déformable évolue sous l'action d'un champ de forces issu de l'image. Un modèle physique de régularisation des interfaces du modèle proposé. Nous montrons ensuite que la prise en compte de la non-linéarité géométrique consistant à déplacer le domaine de manière incrémentale, et l'introduction d'une contrainte de champ nul dans l'algorithme de minimisation permettent d'améliorer significativement la converence du modèle. Les performances de ces méthodes sont illustrées sur des cas de simulation et sur 10 cas cliniques. Dans une seconde partie, nous nous attaquons au problème de la mise en correspondance d'images cardiaques multimodalité. Une méthode de recalage affine modèle/image basée sur un critère à optimiser à la fois géométrique et iconique est présentée. Cette technique est utilisée efficacement comme initiation du modèle déformable pour la segmentation. Enfin, nous présentons une stratégie de mise en correspondance de données cardiaques permettant de combiner des informations de morphologie (imagerie par résonance magnétique), de métabolisme (tomographie par émission de positions) et d'activité électromagnétique (magnétocardiographie), et d'obtenir des modèles 3-D anatomo-fonctionnels individualisés du coeur. De tels outils pourront être exploités avantageusement en recherche clinique pour l'évaluation de l'état fonctionnel du myocarde ischémique.

Cette thèse étudie le traitement statistique des images TEP. Plus particulièrement, la distribution binomiale négative est proposée pour modéliser l’activité d’une région mono-tissulaire. Cette représentation a l’avantage de pouvoir prendre en compte les variations d’activité biologique (ou hétérogénéité) d’un même tissu. A partir de ces résultats, il est proposé de modéliser la distribution de l’image TEP entière comme un mélange spatialement cohérent de lois binomiales négatives. Des méthodes Bayésiennes sont considérées pour la segmentation d’images TEP et l’estimation conjointe des paramètres du modèle. La cohérence spatiale inhérente aux tissus biologiques est modélisée par un champ aléatoire de Potts-Markov pour représenter la dépendance locale entre les composantes du mélange. Un algorithme original de Monte Carlo par Chaîne de Markov (MCMC) est utilisé, faisant appel aux notions d’échantillonnage dans un espace Riemannien et d’opérateurs proximaux. L’approche proposée est appliquée avec succès à la segmentation de tumeurs en imagerie TEP. Cette méthode est ensuite étendue d’une part en intégrant au processus de segmentation des informations anatomiques acquises par tomodensitométrie (TDM), et d’autre part en traitant une série temporelle d’images correspondant aux différentes phases de respiration. Un modèle de mélange de distributions bivariées binomiale négative - normale est proposé pour représenter les images dynamiques TEP et TDM fusionnées. Un modèle Bayésien hiérarchique a été élaboré comprenant un champ de Potts-Markov à quatre dimensions pour respecter la cohérence spatiale et temporelle des images PET-TDM dynamiques. Le modèle proposé montre une bonne qualité d’ajustement aux données et les résultats de segmentation obtenus sont visuellement en concordance avec les structures anatomiques et permettent la délimitation et le suivi de la tumeur.

Les travaux menés dans cette thèse concernent le développement d’un dispositif de vision permettant l’estimation de caractéristiques géométriques d’un feu de végétation en propagation. Ce dispositif est composé de plusieurs systèmes de stéréovision multimodaux générant des paires d’images stéréoscopiques à partir desquelles des points tridimensionnels sont calculés et les caractéristiques géométriques de feu tels que sa position, vitesse, hauteur, profondeur, inclinaison, surface et volume sont estimées. La première contribution importante de cette thèse est la détection de pixels de feu de végétation. Tous les algorithmes de détection de pixels de feu de la littérature ainsi que ceux développés dans le cadre de cette thèse ont été évalués sur une base de 500 images de feux de végétation acquises dans le domaine du visible et caractérisées en fonction des propriétés du feu dans l’image (couleur, fumée, luminosité). Cinq algorithmes de détection de pixels de feu de végétation basés sur la fusion de données issues d’images acquises dans le domaine du visible et du proche-infrarouge ont également été développés et évalués sur une autre base de données composée de 100 images multimodales caractérisées. La deuxième contribution importante de cette thèse concerne l’utilisation de méthodes de fusion d’images pour l’optimisation des points appariés entre les images multimodales stéréoscopiques. La troisième contribution importante de cette thèse est l’estimation des caractéristiques géométriques de feu à partir de points tridimensionnels obtenus depuis plusieurs paires d’images stéréoscopiques et recalés à l’aide de relevés GPS et d’inclinaison de tous les dispositifs de vision. Le dispositif d’estimation de caractéristiques géométriques à partir de systèmes de stéréovision a été évalué sur des objets rigides de dimensions connues et a permis d’obtenir les informations souhaitées avec une bonne précision. Les résultats des données obtenues pour des feux de végétation en propagation sont aussi présentés. Mots clefs : Feux de forêt, stéréovision, traitement d’images, segmentation, multimodal.<br>This thesis presents the geometrical characteristics measurement of spreading vegetation fires with multimodal stereovision systems. Image processing and 3D registration are used in order to obtain a three-dimensional modeling of the fire at each instant of image acquisition and then to compute fire front characteristics like its position, its rate of spread, its height, its width, its inclination, its surface and its volume. The first important contribution of this thesis is the fire pixel detection. A benchmark of fire pixel detection algorithms of the litterature and of those that are developed in this thesis have been on a database of 500 vegetation fire images of the visible spectra which have been characterized according to the fire properties in the image (color, smoke, luminosity). Five fire pixel detection algorithms based on fusion of data from visible and near-infrared spectra images have also been developed and tested on another database of 100 multimodal images. The second important contribution of this thesis is about the use of images fusion for the optimization of the matching point’s number between the multimodal stereo images. The second important contribution of this thesis is the registration method of 3D fire points obtained with stereovision systems. It uses information collected from a housing containing a GPS and an IMU card which is positioned on each stereovision systems. With this registration, a method have been developed to extract the geometrical characteristics when the fire is spreading. The geometrical characteristics estimation device have been evaluated on a car of known dimensions and the results obtained confirm the good accuracy of the device. The results obtained from vegetation fires are also presented. Key words: wildland fire, stereovision, image processing segmentation, multimodal.

La malnutrition, qu'elle soit liée à un apport insuffisant ou excessif en nutriments, représente un défi mondial de santé publique touchant des milliards de personnes. Elle affecte tous les systèmes organiques en étant un facteur majeur de risque pour les maladies non transmissibles telles que les maladies cardiovasculaires, le diabète et certains cancers. Évaluer l'apport alimentaire est crucial pour prévenir la malnutrition, mais cela reste un défi. Les méthodes traditionnelles d'évaluation alimentaire sont laborieuses et sujettes aux biais. Les avancées en IA ont permis la conception de VBDA, solution prometteuse pour analyser automatiquement les images alimentaires afin d'estimer les portions et la composition nutritionnelle. Cependant, la segmentation des images alimentaires dans un VBDA rencontre des difficultés en raison de la structure non rigide des aliments, de la variation intra-classe élevée (où le même type d'aliment peut apparaître très différent), de la ressemblance inter-classe (où différents types d'aliments semblent visuellement très similaires) et de la rareté des ensembles de données disponibles publiquement.Presque toutes les recherches sur la segmentation alimentaire se sont concentrées sur les aliments asiatiques et occidentaux, en l'absence de bases de données pour les cuisines africaines. Cependant, les plats africains impliquent souvent des classes alimentaires mélangées, rendant la segmentation précise difficile. De plus, la recherche s'est largement concentrée sur les images RGB, qui fournissent des informations sur la couleur et la texture mais pourraient manquer de suffisamment de détails géométriques. Pour y remédier, la segmentation RGB-D combine des données de profondeur avec des images RGB. Les images de profondeur fournissent des détails géométriques cruciaux qui enrichissent les données RGB, améliorent la discrimination des objets et sont robustes face à des facteurs tels que l'illumination et le brouillard. Malgré son succès dans d'autres domaines, la segmentation RGB-D pour les aliments est peu explorée en raison des difficultés à collecter des images de profondeur des aliments.Cette thèse apporte des contributions clés en développant de nouveaux modèles d'apprentissage profond pour la segmentation d'images RGB (mid-DeepLabv3+) et RGB-D (ESeNet-D) et en introduisant les premiers ensembles de données axés sur les images alimentaires africaines. Mid-DeepLabv3+ est basé sur DeepLabv3+, avec un backbone ResNet simplifié et une couche de saut (middle layer) ajoutée dans le décodeur, ainsi que des couches mécanisme d'attention SimAM. Ce model offre un excellent compromis entre performance et efficacité computationnelle. ESeNet-D est composé de deux branches d'encodeurs utilisant EfficientNetV2 comme backbone, avec un bloc de fusion pour l'intégration multi-échelle et un décodeur employant des convolutions auto-calibrée et interpolations entrainées pour une segmentation précise. ESeNet-D surpasse de nombreux modèles de référence RGB et RGB-D tout en ayant une charge computationnelle plus faible. Nos expériences ont montré que, lorsqu'elles sont correctement intégrées, les informations relatives à la profondeur peuvent améliorer de manière significative la précision de la segmentation des images alimentaires.Nous présentons également deux nouvelles bases de données : AfricaFoodSeg pour la segmentation « aliment/non-aliment » avec 3067 images (2525 pour l'entraînement, 542 pour la validation), et CamerFood, axée sur la cuisine camerounaise. Les ensembles de données CamerFood comprennent CamerFood10 avec 1422 images et dix classes alimentaires, et CamerFood15, une version améliorée avec 15 classes alimentaires, 1684 images d'entraînement et 514 images de validation. Enfin, nous abordons le défi des données de profondeur rares dans la segmentation RGB-D des aliments en démontrant que les modèles MDE peuvent aider à générer des cartes de profondeur efficaces pour les ensembles de données RGB-D<br>Malnutrition, including under- and overnutrition, is a global health challenge affecting billions of people. It impacts all organ systems and is a significant risk factor for noncommunicable diseases such as cardiovascular diseases, diabetes, and some cancers. Assessing food intake is crucial for preventing malnutrition but remains challenging. Traditional methods for dietary assessment are labor-intensive and prone to bias. Advancements in AI have made Vision-Based Dietary Assessment (VBDA) a promising solution for automatically analyzing food images to estimate portions and nutrition. However, food image segmentation in VBDA faces challenges due to food's non-rigid structure, high intra-class variation (where the same dish can look very different), inter-class resemblance (where different foods appear similar) and scarcity of publicly available datasets.Almost all food segmentation research has focused on Asian and Western foods, with no datasets for African cuisines. However, African dishes often involve mixed food classes, making accurate segmentation challenging. Additionally, research has largely focus on RGB images, which provides color and texture but may lack geometric detail. To address this, RGB-D segmentation combines depth data with RGB images. Depth images provide crucial geometric details that enhance RGB data, improve object discrimination, and are robust to factors like illumination and fog. Despite its success in other fields, RGB-D segmentation for food is underexplored due to difficulties in collecting food depth images.This thesis makes key contributions by developing new deep learning models for RGB (mid-DeepLabv3+) and RGB-D (ESeNet-D) image segmentation and introducing the first food segmentation datasets focused on African food images. Mid-DeepLabv3+ is based on DeepLabv3+, featuring a simplified ResNet backbone with and added skip layer (middle layer) in the decoder and SimAM attention mechanism. This model offers an optimal balance between performance and efficiency, matching DeepLabv3+'s performance while cutting computational load by half. ESeNet-D consists on two encoder branches using EfficientNetV2 as backbone, with a fusion block for multi-scale integration and a decoder employing self-calibrated convolution and learned interpolation for precise segmentation. ESeNet-D outperforms many RGB and RGB-D benchmark models while having fewer parameters and FLOPs. Our experiments show that, when properly integrated, depth information can significantly improve food segmentation accuracy. We also present two new datasets: AfricaFoodSeg for “food/non-food” segmentation with 3,067 images (2,525 for training, 542 for validation), and CamerFood focusing on Cameroonian cuisine. CamerFood datasets include CamerFood10 with 1,422 images from ten food classes, and CamerFood15, an enhanced version with 15 food classes, 1,684 training images, and 514 validation images. Finally, we address the challenge of scarce depth data in RGB-D food segmentation by demonstrating that Monocular Depth Estimation (MDE) models can aid in generating effective depth maps for RGB-D datasets

Nos contributions portent sur l'extraction de la structure narrative d'épisodes de séries télévisées à deux niveaux hiérarchiques. Le premier niveau de structuration consiste à retrouver les transitions entre les scènes à partir d'une analyse de la couleur des images et des locuteurs présents dans les scènes. Nous montrons que l'analyse des locuteurs permet d'améliorer le résultat d'une segmentation en scènes basée sur la couleur. Il est courant de voir plusieurs histoires (ou lignes d'actions) racontées en parallèle dans un même épisode de série télévisée. Ainsi, le deuxième niveau de structuration consiste à regrouper les scènes en histoires. Nous cherchons à désentrelacer les histoires pour pouvoir, par exemple, visualiser les différentes lignes d'actions indépendamment. La principale difficulté consiste à déterminer les descripteurs les plus pertinents permettant de regrouper les scènes appartenant à une même histoire. A ce niveau, nous étudions également l'utilisation de descripteurs provenant des trois modalités différentes précédemment exposées. Nous proposons en outre des méthodes permettant de fusionner les informations provenant de ces trois modalités. Pour répondre à la variabilité de la structure narrative des épisodes de séries télévisées, nous proposons une méthode qui s'adapte à chaque épisode. Elle permet de choisir automatiquement la méthode de regroupement la plus pertinente parmi les différentes méthodes proposées. Enfin, nous avons développé StoViz, un outil de visualisation de la structure d'un épisode de série télévisée (scènes et histoires). Il permet de faciliter la navigation au sein d'un épisode, en montrant les différentes histoires racontées en parallèle dans l'épisode. Il permet également la lecture des épisodes histoire par histoire, et la visualisation d'un court résumé de l'épisode en donnant un aperçu de chaque histoire qui y est racontée<br>Our contributions concern the extraction of the structure of TV series episodes at two hierarchical levels. The first level of structuring is to find the scene transitions based on the analysis of the color information and the speakers involved in the scenes. We show that the analysis of the speakers improves the result of a color-based segmentation into scenes. It is common to see several stories (or lines of action) told in parallel in a single TV series episode. Thus, the second level of structure is to cluster scenes into stories. We seek to deinterlace the stories in order to visualize the different lines of action independently. The main difficulty is to determine the most relevant descriptors for grouping scenes belonging to the same story. We explore the use of descriptors from the three different modalities described above. We also propose methods to combine these three modalities. To address the variability of the narrative structure of TV series episodes, we propose a method that adapts to each episode. It can automatically select the most relevant clustering method among the various methods we propose. Finally, we developed StoViz, a tool for visualizing the structure of a TV series episode (scenes and stories). It allows an easy browsing of each episode, revealing the different stories told in parallel. It also allows playback of episodes story by story, and visualizing a summary of the episode by providing a short overview of each story