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Student Project
Semester Project, March 2000
Introduction
Les images obtenues par microscopie sont par nature très locales. Il est pourtant nécessaire de les replacer dans un contexte plus global, ce qui seffectue généralement par une diminution du grossissement. Le projet proposé suggère de développer une méthode alternative qui consiste au contraire à prendre plusieurs images décalées à une résolution unique. Afin dobtenir une seule image, il faut donc aligner le plus finement possible toutes ces images. Bien sûr, cet alignement doit être réalisé de manière automatique.
Construction de la mosaïque
Létablissement dune mosaïque composée de plusieurs images est une combinaison de trois problèmes:
- Application de la transformation géométrique de correction donnée par la fonction Ls_align
- Positionnement de limage alignée sur la mosaïque
- Elimination des effets de jointure, gestion du recouvrement
Dans le cas qui nous concerne, le premier problème évoqué ci-dessus est résolu en grande partie par les fonctions Ls_align et Affine qui permettent respectivement de trouver automatiquement la transformation géométrique ainsi que de lappliquer à limage devant être alignée.
Les images sont des cellules duodenum de taille 767 x 573 pixel et la mosaïque 980 x 778 (fig.18).
Mosaïque composée de 22 images prises au microscope
Conclusion
Lobjectif de ce projet était la mise au point dun programme automatique réalisant une mosaïque à partire dimage acquises en microscopie optique. Le modèle de transformation géométrique utilisé a permis daligner des images présentant peu de distorsions, obtenues par un microscope ainsi que par un appareil photo numérique. Lalignement automatique est réalisé par la fonction Ls_align développée dans le groupe BIG pour lalignement dimages biomédicales. Une série de tests a permis de caractériser le comportement de lalgorithme sur des images décalées en translation, rotation et changement déchelle en fonction de plusieurs paramètres influençant le résultat et/ou le temps dalignement. La mise en correspondance finale des images recardées à permis la comparaison de deux méthodes de gestion des zones de recouvrement en fonction des différentes valeur dintensité des pixels possible.
La méthode poursuivie pour procéder à la construction de ces mosaïques a rencontré certaines limitations:
- Modèle géométrique : Le modèle de transformation géométrique adopté sest révélé efficace pour lalignement dimage présentant peu de distorsions. Ceci est pratiquement toujours vérifié en microscopie où loptique employée est de bonne qualité. Létablissement de panoramiques issue dun appareil photo numérique est également possible pour autant que la scène filmée se situe à une distance importante de lendroit de la prise de vue, sans quoi les corrections à appliquer aux images pour leur alignement ne correspondraient plus à notre modèle.
- Alignement automatique : Lalgorithme utilisé pour lalignement automatique compare les images deux à deux. Cela implique une construction séquentielle où chaque image est repérée par rapport à la précédente. Il faut donc fournir des images déjà ordonnées à lalgorithme.
Les valeurs limites de décalages en translation pouvant être détectées automatiquement par la fonction Ls_align se situent aux environs de 50 pixels pour des images 256 x 256 pixels. Des décalages plus importants peuvent être détectés en utilisant une prédiction de la transformation attendue. En rotation, la valeur limite de détection semble plus fortement dépendante du type dimage considérée et peut varier entre 5° et plus de 30°. La mise à léchelle dimage captées selon un grossissement différents à montré un comportement asymétrique.
La précision dalignement est très élevée puisquelle atteint couramment des valeurs de lordre du millième de pixel en labsence de bruit. Le temps de calcul peut-être influencé par le niveau de résolution final de la pyramide multi-résolution de lalgorithme, un gain de temps se traduit par une perte précision, qui reste néanmoins toujours largement inférieure au pixel.