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Publications of 1999
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14 Conference articles |
12 - Qualification automatique des résultats d'une mise en correspondance de réseaux routiers en vue de la mise à jour cartographique. C. Hivernat and S. Randriamasy and X. Descombes and J. Zerubia. In Proc. International Society for Photogrammetry and Remote Sensing (ISPRS), Paris, France, 1999.
@INPROCEEDINGS{xd99h,
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author |
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{Hivernat, C. and Randriamasy, S. and Descombes, X. and Zerubia, J.}, |
title |
= |
{Qualification automatique des résultats d'une mise en correspondance de réseaux routiers en vue de la mise à jour cartographique}, |
year |
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{1999}, |
booktitle |
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{Proc. International Society for Photogrammetry and Remote Sensing (ISPRS)}, |
address |
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{Paris, France}, |
keyword |
= |
{} |
} |
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13 - Classification et Restauration d'Images par Approche Variationnelle. C. Samson and L. Blanc-Féraud and G. Aubert and J. Zerubia. In Proc. Journées des jeunes chercheurs en vision par ordinateur, Aussois, France, 1999.
@INPROCEEDINGS{cs99b,
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author |
= |
{Samson, C. and Blanc-Féraud, L. and Aubert, G. and Zerubia, J.}, |
title |
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{Classification et Restauration d'Images par Approche Variationnelle}, |
year |
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{1999}, |
booktitle |
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{Proc. Journées des jeunes chercheurs en vision par ordinateur}, |
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{Aussois, France}, |
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{Articles/orasis1999.pdf}, |
keyword |
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{} |
} |
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14 - Globally optimal regions and boundaries. I. H. Jermyn and H. Ishikawa. In Proc. IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV), 1999. Keywords : global, optimum, Graph, Cycle, Ratio, Segmentation. Copyright :
@INPROCEEDINGS{Jermyn99iccv,
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author |
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{Jermyn, I. H. and Ishikawa, H.}, |
title |
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{Globally optimal regions and boundaries}, |
year |
= |
{1999}, |
booktitle |
= |
{Proc. IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV)}, |
pdf |
= |
{http://www-sop.inria.fr/members/Ian.Jermyn/publications/Jermyn99iccv.pdf}, |
keyword |
= |
{global, optimum, Graph, Cycle, Ratio, Segmentation} |
} |
Abstract :
We propose a new form of energy functional for the segmentation
of regions in images, and an efficient method for
finding its global optima. The energy can have contributions
from both the region and its boundary, thus combining
the best features of region- and boundary-based approaches
to segmentation. By transforming the region energy
into a boundary energy, we can treat both contributions
on an equal footing, and solve the global optimization
problem as a minimum mean weight cycle problem on
a directed graph. The simple, polynomial-time algorithm
requires no initialization and is highly parallelizable. |
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3 Technical and Research Reports |
1 - Isotropic Properties of Some Multi-body Interaction Models: Two Quality Criteria for Markov Priors in Image Processing. X. Descombes and E. Pechersky. Research Report 3752, Inria, August 1999. Keywords : Gibbs Random Fields, Segmentation, Restoration.
@TECHREPORT{xd99k,
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author |
= |
{Descombes, X. and Pechersky, E.}, |
title |
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{Isotropic Properties of Some Multi-body Interaction Models: Two Quality Criteria for Markov Priors in Image Processing}, |
year |
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{1999}, |
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{August}, |
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{Inria}, |
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{Research Report}, |
number |
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{3752}, |
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{http://hal.inria.fr/inria-00072910}, |
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{http://hal.inria.fr/docs/00/07/29/10/PDF/RR-3752.pdf}, |
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= |
{http://hal.inria.fr/docs/00/07/29/10/PS/RR-3752.ps}, |
keyword |
= |
{Gibbs Random Fields, Segmentation, Restoration} |
} |
Résumé :
Les champs de Gibbs sont très utilisés en traitement d'image à la fois pour la segmentation et la restauration. Définis sur la trâme discrète sous-jacente à l'image, ils présentent un comportement non isotrope. Dans ce rapport, nous étudions et quantifions cette non-isotropie, pour des modèles avec des interactions 3x3, en calculant la tension de bord en fonction de l'angle d'une droite séparant le plan en deux parties contenant une phase différente. De cette étude, nous dérivons deux critères quantitatifs d'anisotropie des modèles. Nous calculons ensuite la forme d'une goutte d'une phase immergée dans une autre phase à la température nulle pour les différents modèles, et étudions la non isotropie des formes obtenues. Pour finir, les artéfacts induits par cette non-isotropie sont mis en évidence sur des exemples de segmentation et de restauration d'image. |
Abstract :
Gibbs Fields are widely used in image processing for both segmentation and restoration. Defined on a discrete lattice representing the image they exhibit a non-isotropic behavior. Herein, we study and quantify this non-isotropy by computing the boundary tension as a function of the angle of a line separating the plane in two parts containing a different phase. From this study, we derive two quantitative criteria of the non isotropy of the model. We then compute the shape at zero temperature of a droplet of one phase within the other phase and study the non-isotropy of the shape for the different models. Finally, we show the artifacts due to this non-isotropic behavior for image segmentation and restoration. |
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2 - A Deterministic Annealing PMHT Algorithm with an Application to Particle Tracking. A. Strandlie and J. Zerubia. Research Report 3711, Inria, June 1999. Keywords : EM algorithm, Particle tracking.
@TECHREPORT{jz99c,
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author |
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{Strandlie, A. and Zerubia, J.}, |
title |
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{A Deterministic Annealing PMHT Algorithm with an Application to Particle Tracking}, |
year |
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{1999}, |
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{June}, |
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{Inria}, |
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{Research Report}, |
number |
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{3711}, |
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{https://hal.inria.fr/inria-00072957}, |
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{https://hal.inria.fr/docs/00/07/29/57/PS/RR-3711.ps}, |
keyword |
= |
{EM algorithm, Particle tracking} |
} |
Résumé :
Nous considérons l'algorithme PMHT pour suivre la trajectoire de particules dans des détecteurs utilisés en physique des hautes énergies. Cet algorithme a récemment été développé pour suivre des cibles multiples dans un environneme- nt encombré. Il est fondé sur l'estimateur du maximum de vraisemblance, et s'appuie sur un algorithme de type EM. L'algorithme résultant correspond à l'utilisation en parallèle de plusieurs filtres de Kalman itératifs couplés. Il est proche de l'algorithme EA, mais il est de plus capable de prendre en compte le bruit associé au processus, comme par exemple la diffusion de Coulomb multiple. Dans ce rapport, nous présentons les propriétés classiques d'un tel algorithme et proposons une généralisation incluant un recuit déterministe. Nous proposons également plusieurs modificati- ons améliorant les performances de cet algorithme. En particulier, nous avons modifié les probabilités reliant les événements élémentaires aux trajectoires afin d'obtenir une compétition entre ces événements dans une même couche du détecteur. Enfin, nous présentons des résultats obtenus sur des simulations réalisées à partir du détecteur ATLAS (TRT). Nous considérons l'algorithme PMHT pour suivre la trajectoire de particules dans des détecteurs utilisés en physique des hautes énergies. Cet algorithme a récemment été développé pour suivre des cibles multiples dans un environneme- nt encombré. Il est fondé sur l'estimateur du maximum de vraisemblance, et s'appuie sur un algorithme de type EM. L'algorithme résultant correspond à l'utilisation en parallèle de plusieurs filtres de Kalman itératifs couplés. Il est proche de l'algorithme EA, mais il est de plus capable de prendre en compte le bruit associé au processus, comme par exemple la diffusion de Coulomb multiple. Dans ce rapport, nous présentons les propriétés classiques d'un tel algorithme et proposons une généralisation incluant un recuit déterministe. Nous proposons également plusieurs modificati- ons améliorant les performances de cet algorithme. En particulier, nous avons modifié les probabilités reliant les événements élémentaires aux trajectoires afin d'obtenir une compétition entre ces événements dans une même couche du détecteur. Enfin, nous présentons des résultats obtenus sur des simulations réalisées à partir du détecteur ATLAS (TRT). |
Abstract :
We introduce the Probabilistic Multi-Hypothesis Tracking (PMHT) algorithm for particle tracking in high-energy physics detectors. This algorithm has been developed recently for tracking multiple targets in clutter, and it is based on maximum likelihood estimation by aid of the EM algorithm. The resulting algorithm basically consists of running several iterated and coupled Kalman filters and smoothers in parallel. It is similar to the Elastic Arms algorithm, but it possesses the additional feature of being able to take process noise into account, as for instance multiple Coulomb scattering. Herein, we review its basic properties and derive a generalized version of the algorithm by including a deterministic annealing scheme. Further developments of the algorithm in order to improve the performance are also discussed. In particular, we propose to modify the hit-to-track assignment probabilities in order to obtain competition between hits in the same detector layer. Finally, we present results of an implementat- ion of the algorithm on simulated tracks from the ATLAS Inner Detector Transition Radiation Tracker (TRT). We introduce the Probabilistic Multi-Hypot- hesis Tracking (PMHT) algorithm for particle tracking in high-energy physics detectors. This algorithm has been developed recently for tracking multiple targets in clutter, and it is based on maximum likelihood estimation by aid of the EM algorithm. The resulting algorithm basically consists of running several iterated and coupled Kalman filters and smoothers in parallel. It is similar to the Elastic Arms algorithm, but it possesses the additional feature of being able to take process noise into account, as for instance multiple Coulomb scattering. Herein, we review its basic properties and derive a generalized version of the algorithm by including a deterministic annealing scheme. Further developments of the algorithm in order to improve the performance are also discussed. In particular, we propose to modify the hit-to-track assignment probabilities in order to obtain competition between hits in the same detector layer. Finally, we present results of an implementation of the algorithm on simulated tracks from the ATLAS Inner Detector Transition Radiation Tracker (TRT). |
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3 - Multiphase Evolution and Image Classification. C. Samson and L. Blanc-Féraud and G. Aubert and J. Zerubia. Research Report 3662, INRIA, April 1999.
@TECHREPORT{rr3662,
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author |
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{Samson, C. and Blanc-Féraud, L. and Aubert, G. and Zerubia, J.}, |
title |
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{Multiphase Evolution and Image Classification}, |
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{1999}, |
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{April}, |
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{INRIA}, |
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{3662}, |
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Résumé :
Dans ce rapport, nous présentons un modèle de classification supervisée basé sur une approche variationnelle. Nous souhaitons obtenir une partition optimale de l'image constituée de classes homogènes séparées par des interface- s régulières. Pour cela, nous représentons les régions définies par les classes ainsi que leurs interfaces par des fonctions d'ensembles de niveaux. Nous définissons une fonctionnelle sur ces ensembles de niveaux dont le minimum est une partition optimale. Les Equations aux Dérivées Partielles (EDP) relatives à la minimisation de la fonctionnelle sont couplées et plongées dans une schéma dynamique. En fixant un ensemble de niveaux initial, les différents termes des EDP guident l'évolution des interfaces (ensembles de niveaux zéro) vers les frontières de la partition optimale, par le biais de forces internes (régularité de l'interface) et externes (attache aux données et pas de chevauchement des régions ni de vide dans la partition). Nous avons effectué de nombreux tests sur des images synthétiques ainsi que sur des images réelles. |
Abstract :
This report presents a supervised classification model based on a variational approach. This model is devoted to find an optimal partition compound of homogeneous classes with regular interfaces. We represent the regions of the image defined by the classes and their interfaces by level set functions, and we define a functional whose minimum is an optimal partition. The coupled Partial Differential Equations (PDE) related to the minimization of the functional are considered through a dynamical scheme. Given an initial interface set (zero level set), the different terms of the PDE's are governing the motion of interfaces such that, at convergence, we get an optimal partition as defined above. Each interface is guided by internal forces (regularity of the interface), and external ones (data term, no vacuum, no regions overlapping). We conducted several experiments on both synthetic an real images. |
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