Projet ANR-10-BLAN-0205 – KIDICO : Intégration des connaissances pour la convolution discrète, la segmentation et la reconstruction d'informations dans les images
digitales
Programme : Sciences de l'information, de la matière et de l'ingénierie : Sciences de l’information, simulation (Blanc SIMI 2) 2010
Année de financement : 2010
Coordinateur du projet : Monsieur Mohamed TAJINE (UNIVERSITE DE STRASBOURG)
Partenaires : Laboratoire d'Informatique Gaspard-Monge; Laboratoire d'Informatique, de Modélisation et d'Optimisation des Systèmes; Laboratoire des Sciences de l'Ingénieur, de l'Informatique et de l'Imagerie
Montant : 501200.0 euros
Durée : 48 mois
Résumé : Le projet KIDICO s'étend sur 4 ans. Il regroupe des équipes de 7
laboratoires de recherche : LSIIT (Strasbourg / Illkirch), LAIC
(Clermont), IGM (Noisy / Marne la Vallée), LIRMM (Montpellier), LAMA
(Chambéry), LORIA (Nancy) and I3M (Montpellier).
Il porte sur la modélisation, l'extraction et l'utilisation de
connaissances en traitement et segmentation d'images. Les
connaissances recherchées seront de nature géométrique,
différentielle, topologique et morphologique, et les traitements
seront basés sur la géométrie discrète, la topologie discrète et la
morphologie mathématique. En effet, ces spécialités se conforment à
l'intuition visuelle, ce qui permet de faciliter la planification des
traitements et améliore l'ergonomie pour l'utilisateur. Cependant la
plupart des travaux basés sur ces approches n'utilisent qu'une faible
partie des connaissances disponibles, ce qui conduit à proposer une
recherche portant tant sur l'extraction d'informations des images que
sur l'intégration de connaissance en segmentation d'images.
Plus spécifiquement, les thèmes suivants seront étudiés :
(1) Modèles de discrétisation et modèles d'informations
topologiques :
Extension des modèles de discrétisation ;
Reconstruction de propriétés géométriques ;
Reconstruction des informations topologiques à partir de
discrétisations de Hausdorff ou de projections ;
Réduction topologique, points / ensembles simples, topologie dans les
images de labels ;
Topologies discrètes séparées.
(2) Reconstruction d'informations géométriques et morphologiques :
Estimation de paramètres géométriques à partir d'ensembles ou d'images
à niveaux de gris ;
Etude de l'erreur de discrétisation ;
Prise en compte du bruit ;
Reconstruction d'ensembles discrets à partir de projections bruitées ;
Estimation tomographique de paramètres géométriques.
(3) Géométrie différentielle digitale et estimation de paramètres
différentiels :
Géométrie différentielle conformale et estimateurs différentiels ;
Géométrie différentielle discrète;
Géométrie différentielle digitale sur des surface polyédriques
cubiques;
Convolution éparse.
(4) Nouveaux concepts pour une solution exacte aux problèmes inverses :
Etude arithmétique des plans discrets et appplication à l'étude de
leurs motifs ;
Convolution de fonctions binaires, pavages par translation et
périodicité ;
Convolution dans la combinatoire des mots
(5) Segmentation d'images à base de connaissances :
Segmentation par transformations préservant la topologie ;
Arbres de composantes ;
Descripteurs géométriques et morphologiques pour la segmentation
d'images ;
Segmentation connective ;
Treillis de lignes de partage des eaux.
Les applications possibles des résultats théoriques obtenus se situent
en imagerie médicale, astronomique et satellitaire, dans les systèmes
d'information géographiques, etc.
L'élaboration de plate-formes logicielles mettant en oeuvre les
résultats se fera lors des deux dernières années du projet. Les codes
source des primitives développées seront diffusés sur le site du
projet. La diffusion scientifique se fera par le biais d'une école
d'été internationale et par des publications.
Pour la bonne marche du projet nous requérons le financement de deux
et demie thèses de doctorat (d'une durée de 36 mois chacune), ainsi
que des missions et du matériel informatique.