Cette équipe fait partie du Laboratoire d'Informatique Gaspard Monge qui est une Unité Mixte de Recherche UPEMLV-ESIEE-ENPC-CNRS (UMR 8049) de l'Université Paris-Est.
Les domaines de l'analyse, du traitement et de la synthèse d'images connaissent, depuis plusieurs décennies, un grand développement tant du point de vue de leurs applications que du point de vue des méthodes utilisées. Dans ce champ scientifique très vaste, nous développons neuf thèmes de recherche qui sont les suivants :
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Apprentissage.
L'apprentissage statistique est une discipline à l'intersection entre
statistique, informatique et mathématiques appliquées. Elle vise à
dégager des théories et techniques générales permettant de traiter
les systèmes complexes pour lesquels il n'existe pas de modèle simple,
précis et facile à mettre en oeuvre.
Le développement de capteurs d'acquisition de données, l'accroissement des capacités de stockage et la puissance de calcul des ordinateurs offrent de nouvelles perspectives pour comprendre et modéliser des systèmes de plus en plus complexes à partir d'observations. Cet apprentissage automatique est utilisé pour remplir des tâches en vision par ordinateur insolubles par les méthodes classiques (détection d'objets, reconnaissance de l'écriture manuscrite, segmentation, indexation, recherche d'images). |
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Architectures dédiées pour l'imagerie. Nous abordons l'étude d'architectures dédiées à l'imagerie par une approche de type adéquation algorithme architecture. Celle-ci consiste à étudier simultanément les aspects algorithmiques et architecturaux en prenant en compte les contraintes (coût en ressources, temps de réponse) et en visant à optimiser l'implantation tout en réduisant le temps de développement. |
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Géométrie discrète et géométrie algorithmique. La géométrie discrète et la géométrie algorithmique sont deux nouvelles branches des mathématiques apparues récemment sous l'impulsion du développement de l'informatique. Elles participent de l'étude théorique des modèles d'objets spatiaux que l'on peut manipuler avec un ordinateur et des opérations que l'on effectue sur ces modèles. |
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Morphologie mathématique. La morphologie mathématique est une discipline créée il y a 40 ans par Georges Matheron et Jean Serra, qui établit un cadre théorique pour l'étude d'une large classe d'opérateurs non-linéaires agissant sur des images ou plus généralement des signaux multi-dimensionnels. Nous contribuons à l'évolution et à l'enrichissement de ce domaine, à la fois sur des aspects théoriques, algorithmiques, ainsi qu'à travers diverses applications au traitement et à l'analyse des images. |
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Optimisation globale, filtrage et analyse d'images. Le principal objectif de ce thème est de développer de nouvelles méthodes de segmentation par une série d'approches basées sur la minimisation non plus locale, mais globale, de fonctions de coût. |
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Reconstruction tridimensionnelle à partir d'images numériques.
La reconstruction tridimensionnelle à partir de simples photographies
est rendue possible par le principe de la stéréovision. Il s'agit de
trouver dans différentes images numériques d'une même scène et prises
de points de vue différents, des pixels correspondant au même point
matériel.
Nous avons développé de nouvelles approches pour obtenir une reconstruction tridimensionnelle complète d'un objet à partir d'une série d'images prises tout autour de l'objet. Plutôt que de s'attaquer de front au problème ambigu de mise en correspondance, il s'agit de trouver une forme qui, globalement, rende compte le mieux possible des mesures, tout en satisfaisant des a priori sur la scène (comme la régularité des surfaces des objets). Cette approche débouche naturellement sur une formulation dite variationnelle, c'est-à-dire sur la recherche d'une configuration d'énergie minimale, pour une fonctionnelle d'énergie à définir. Aussi fait-elle appel aux outils mathématiques de l'optimisation, ainsi qu'à ceux de la géométrie différentielle. |
| Synthèse d'images et modélisation. L'informatique en général et l'informatique graphique en particulier jouent un rôle important dans la réalisation de maquettes informatiques, véritables "prototypes virtuels". En effet, le passage par le virtuel et surtout par le visuel permet d'interpréter rapidement une importante quantité d'informations. Néanmoins, la complexité des modèles mis en oeuvre pour obtenir une image réaliste en fait encore actuellement un outil difficilement accessible à l'utilisateur standard qui recherche un outil rapide l'épaulant dans son travail. Dans ce contexte, nos travaux portent plus particulièrement sur la simulation de l'illumination d'une scène, la simulation des milieux participants et la simulation des interactions lumière/matière, avec des applications à la réalité virtuelle et à la réalité augmentée. | |
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Topologie discrète. Nous étudions les notions topologiques fondamentales, en particulier celle de déformation continue, dans le cadre des espaces discrets. Cette étude nous conduit à proposer de nouveaux opérateurs s'appliquant à des données spatiales, images ou modèles géométriques, qui préservent la topologie ou la modifient de manière contrôlée. |
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Traitement d'images et applications. Nous nous intéressons à différents aspects du traitement d'images, en particulier ceux qui sont relatifs à la représentation numérique de la couleur, et à la recherche d'images dans des bases de données. Enfin, nous sommes impliqués dans plusieurs projets collaboratifs et applicatifs dans des domaines variés, dans lesquels le traitement d'images joue un rôle majeur. |