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SUMMARY:Séminaire IMAGE : « Analyse de grandes banques d’images par Intelligence Artificielle et Morphologie Mathématique » (Guillaume Noyel)
DESCRIPTION:Nous aurons le plaisir d’écouter Guillaume Noyel Enseignant-Chercheur à l’Université J. Monnet\, St-Etienne\, (Télécom St-Etienne\, Labo. Hubert Curien).\nIl donnera un séminaire IMAGE\, le jeudi 04 mai 2023\, à 14h00\, en salle de séminaire F-200.\nTitre : Analyse de grandes banques d’images par Intelligence Artificielle et Morphologie Mathématique\nRésumé : \nAvec l’intensification de l’imagerie numérique depuis quelques dizaines d’années\, de grandes banques\nd’images ont été constituées notamment en santé (Noyel et al.\, 2017)\, dans l’industrie (Noyel\, 2021)\,\nou pour la détection satellitaire (Noyel\, Angulo and Jeulin\, 2010). L’intelligence artificielle s’avère très\nutile pour l’analyse de ces banques d’images. Nous verrons qu’il est cependant nécessaire de prendre\nquelques précautions avant d’appliquer de telles méthodes. En effet\, les images de ces banques ont\nun point commun : leur prise de vue est contrainte par les conditions d’acquisition comme le\nmouvement\, un éclairement non uniforme\, les changements d’opacité de l’objet\, le bruit d’acquisition\,\netc. Ceci a pour conséquence de créer des variations inhomogènes et locales de contraste dans les\nimages. Peu de méthodes de traitement d’images y compris celles par intelligence artificielle prennent\nen compte ces variations. Afin de résoudre ce problème\, un modèle adapté aux images peu\ncontrastées\, à savoir le Logarithmic Image Processing (LIP) sera présenté (Jourlin\, 2016). Ce modèle\nfondé sur la physique\, possède de très bonnes propriétés optiques pour traiter ces images. Grâce au\nmodèle LIP\, de nouvelles méthodes de détection de formes robustes à ces changements de contraste\nseront introduites : à savoir\, les métriques d’Asplund entre fonctions (Noyel and Jourlin\, 2020). Or\, il\nexiste un corpus mathématique bien établi pour l’analyse des fonctions : la Morphologie\nMathématique. Après un rappel des fondamentaux\, ces méthodes seront reliées à ce corpus grâce à\ndes opérateurs morphologiques (Noyel\, 2019). Nous montrerons ensuite comment introduire ces\nopérateurs en intelligence artificielle (Noyel et al.\, 2022). Les méthodes d’apprentissage\nstatistique gagneront ainsi une propriété de robustesse intrinsèque aux variations de contraste avec\nune cause physique ; ce qui sera très utile pour l’analyse des grandes banques d’images notamment\nen santé.\nBibliographie :\n* Jourlin\, M. (2016) Logarithmic Image Processing: Theory and Applications. Elsevier.\n* Noyel\, G. et al. (2017) ‘Superimposition of eye fundus images for longitudinal analysis from large public health databases’\, Biomedical Physics & Engineering Express\, 3(4)\, p. 045015. doi: 10.1088/2057-1976/aa7d16.\n* Noyel\, G. (2019) ‘Logarithmic Mathematical Morphology: A New Framework Adaptive to Illumination Changes’\, in Fierrez\, J. and Morales\, A. (eds) Lecture Notes in Computer Science. Cham: Springer International Publishing (Progress in Pattern Recognition\, Image Analysis\, Computer Vision\, and Applications)\, pp. 453–461. doi: 10.1007/978-3-030-13469-3_53.\n* Noyel\, G. (2021) Analyse morphologique et logarithmique de grandes banques d’images. Habilitation à Diriger des Recherches\, Université de Reims Champagne Ardenne. https://tel.archivesouvertes.fr/tel-03343079.\n* Noyel\, G. et al. (2022) ‘Logarithmic Morphological Neural Nets Robust to Lighting Variations’. Springer\, Cham\, pp. 462–474. doi: 10.1007/978-3-031-19897-7_36.\n* Noyel\, G.\, Angulo\, J. and Jeulin\, D. (2010) ‘A new spatio-spectral morphological segmentation for multispectral remote-sensing images’\, International Journal of Remote Sensing\, 31(22). doi: 10.1080/01431161.2010.512314.\n* Noyel\, G. and Jourlin\, M. (2020) ‘Functional Asplund metrics for pattern matching\, robust to variable lighting conditions’\, Image Analysis & Stereology\, 39(2)\, pp. 53–71. doi: 10.5566/ias.2292.
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SUMMARY:Séminaire IMAGE : « One more step towards the connection between topological data analysis and mathematical morphology » (Nicolas Boutry)
DESCRIPTION:Nous aurons le plaisir d’écouter Nicolas Boutry\, enseignant-chercheur au LRDE / EPITA\, Paris.\nIl donnera un séminaire IMAGE\, le jeudi 11 mai 2023\, à 14h00\, en salle de séminaire F-200.\nTitre : One more step towards the connection between topological data analysis and mathematical morphology\nRésumé : \n\nSome works have shown these last years that topological data analysis (TDA) and mathematical morphology (MM) are very related. Indeed\, it has been proven that dynamics\, often used to determine seeds to compute watersheds\, and the persistence\, often used to filter Morse-Smale complexes in TDA\, are finally equivalent. It has also been shown that Morse functions\, very used in TDA and generally associated with a gradient vector field\, are equivalent up to the sign to simplicial stacks used in MM. This allowed us to prove that a combinatorial optimization problem known as the Minimum Spanning Forest (MSF) on the dual graph of a simplicial stack is equivalent to compute the gradient vector field of the corresponding Morse function. Here\, we present a new result: the contour tree\, also known as Reeb graphs (on simply connected domains) in TDA\, is equivalent to the tree of shapes coming from MM (up to a dual cell complex computation). This shows that applications using techniques from TDA could be used in MM and conversely. This new step reinforces the link between TDA and MM.
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