Éléments de modélisation pour l'analyse d'images

ISBN-13: 9783540665632 / Francuski / Miękka / 1999 / 332 str.

Bernard Chalmond

Opis

Cet ouvrage decrit une methodologie et un savoir-faire pour la construction effective de modeles en analyse d'images. Les taches d'imagerie y sont le plus souvent formalisees comme des problemes inverses solutionnes dans un cadre Bayesien. Ce livre est organise en 3 parties. Les 2 premieres decrivent les bases necessaires aux modeles developpes dans la troisieme partie sous la forme d' energie. Ces bases sont les splines et les champs aleatoires. La plupart des modeles sont issus de projets industriels auxquels l'auteur a participe en radiographie et en controle non destructif: suivi de lignes 3D, traitement de degradation en radiographie, reconstruction 3D et tomographie, mise en correspondance, apprentissage de deformations. De nombreuses illustrations graphiques accompagnent le texte montrant les performances des modeles proposes.

Spis treści

Introduction.- A propos de modélisation.- Structure de l'ouvrage.- Modèles splines: Modèles splines non paramétriques.- Modèles splines paramétriques.- Modèles auto-associatifs.- Modèles markoviens: Aspects fondamentaux.- Estimation bayesienne.- Estimation et optimisation.- Estimation des paramètres.- Modélisation en action: Construction de modèle.- Dégradation en imagerie.- Détection d'entités filiformes.- Réconstruction et projections.- Réconstruction régularisée.- Réconstruction avec une seule vue.- Mise en correspondance.

Blurb

Cet ouvrage décrit une méthodologie et un savoir-faire pour la construction effective de modèles en analyse dímages. Les tâches dímagerie y sont le plus sourvent formalisées comme des problèmes en 3 parties. Les 2 premières décrivent les bases nécessaires aux modèles développés dans la troisième partie sous la forme d' énergie. Ces bases sont les splines (approche variationnelles, spline de régression, spline en grande dimension) et les champs aléatoires (champ Markovien, estimation paramétrique et calibration, optimisation stochastique et déterministe, champ Gaussien continu). La plupart des Modèles sont issus de projets industriels auxquels l' auteur a Participé en radiographie et en contrôle non destructif: suivi de lignes 3D, traitement de dégradation en radiographie, reconstruction 3D et tomographie, mise en correspondance, apprentissage de déformations. De nombreuses illustrations graphiques accompagnent le text montrant les performances des modèles proposés.