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COKELAER Franois

Advanced Path Operators For The Analysis Of n-Dimensional Images And Efficient Implementation.

 

Directeur de thèse :     Jocelyn CHANUSSOT

École doctorale : Electronique, electrotechnique, automatique, traitement du signal (eeats)

Spécialité : Signal, image, parole, télécoms

Structure de rattachement : Université de Grenoble

Établissement d'origine : INPG - ENSIEG

Financement(s) : contrat à durée déterminée ; contrat à durée déterminée ; contrat à durée déterminée

 

Date d'entrée en thèse : 01/12/2009

Date de soutenance : 22/02/2013

 

Composition du jury :
M. Fernand MEYER, Directeur de Recherche, CMM Fontainebleau, Président
M. Christian GERMAIN, Professeur IMS Bordeaux, Rapporteur
M. Fabrice MERIAUDEAU, Professeur Université de Bourgogne, Rapporteur
Mme. Ingela NYSTRÖM, Professeure Université d'Uppsala, Examinateur
M. Hugues TALBOT, Professeur associé, ESIEE Paris, Examinateur
M. Paul Gader, Professeur Université de Floride, Examinateur
M. Mathieu FAUVEL, Maître de Conférences, Examinateur
M. Jocelyn CHANUSSOT, Professeur Grenoble INP, Directeur de Thèse

 

Résumé : In this thesis, we will propose several advances in the field of morphological filtering for the detection of thin, elongated and curvilinear features in d-dimensional images. This issue leads to a large field of applications specifically in medical imaging, material science or remote sensing and is still challenging for the image processing community especially in the case of noisy images. Two new operators based upon the so-called “path operators and enforcing their robustness will be proposed together with applications in 3D non-destructive testing and in 2D biomedical imaging. These new filters were designed and implemented in order to be d-dimensional and efficient in terms of complexity and memory usage.


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