Description
Date depot: 1 novembre 2020
Titre: Implémentations Modernes et Performantes de Techniques Morphologiques pour le Traitement d'Images et l'Estimation de Bruit
Directeur de thèse:
Didier VERNA (LRE)
Encadrant :
Edwin CARLINET (LRE)
Encadrant :
Guillaume TOCHON (LRE)
Domaine scientifique: Sciences et technologies de l'information et de la communication
Thématique CNRS : Non defini
Resumé:
La morphologie mathématique offre des outils puissants et dont les domaines d'application sont variés: topologie numérique[1], théorie des graphes, et traitement des images. La programmation générique est un paradigme permettant
d'exprimer des algorithmes agnostiques sur les types de données, mais sans perte de performance grâce à des techniques de polymorphisme statique. Ainsi, en traitement d'images, non seulement les types d'images peuvent varier, mais les types de données dans les images elles-mêmes également.
Pour être génériques et performantes, les bibliothèques C++ s'appuient sur les templates[2][3]. Si C++ est un langage adapté au développement d'applications en production, il l'est moins pour les phases d'analyse et de prototypage, où l'on préfère un langage interactif tel Python, R, Matlab, ou Julia. C'est pourquoi de nombreuses bibliothèques C++ exportent leurs fonctionnalités à travers des ponts vers ces langages. Cependant, la jonction entre polymorphisme statique, en C++, et dynamique, dans un langage interactif, n'est pas aisée. Les développements effectués autour de la morphologie mathématique dans ce projet devront être 1) performants pour traiter des images de grande tailles, 2) génériques afin de supporter la variété des domaines d'applications, et 3) exposés à Python pour faciliter leur visibilité au monde extérieur.
Le deuxième volet de ce projet consistera à appliquer ces structures morphologiques au débruitage d'images. Les algorithmes de débruitage actuels sont d'autant plus efficaces que les paramètres du bruit à corriger sont connus avec précision. Le bruit n'étant pas distribué de manière uniforme dans les images naturelles, son estimation passe donc par une identification préalable des zones où le modèle de bruit peut être considéré comme constant. Les structures hiérarchiques ont déjà prouvé leur efficacité sur des images en niveaux de gris[4][5]. Cependant, leur extension aux images couleurs posent encore un certain nombre de problèmes, du fait de l'absence d'ordre total explicite dans l'espace des couleurs adapté aux traitements de morphologie mathématique[6][7]. Il s'agira donc d'explorer les différentes solutions permettant de concilier la construction de ces structures hiérarchies avec leur exploitation dans un contexte de débruitage pour des images couleurs.
Ce projet se trouve ainsi à l'intersection de la morphologie mathématique et du génie logiciel, pour la généricité et la performance.
Doctorant.e: Esteban Baptiste