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Publications sur Variation totale
Résultat de la recherche dans la liste des publications :
3 Articles |
1 - Régularité et parcimonie pour les problèmes inverses en imagerie : algorithmes et comparaisons.
M. Carlavan et P. Weiss et L. Blanc-Féraud. Traitement du Signal, 27(2): pages 189-219, septembre 2010.
Mots-clés : Problèmes Inverses, Regularisation, Variation totale, Ondelettes.
@ARTICLE{TSCarlavan2010,
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| author |
= |
{Carlavan, M. and Weiss, P. and Blanc-Féraud, L.}, |
| title |
= |
{Régularité et parcimonie pour les problèmes inverses en imagerie : algorithmes et comparaisons}, |
| year |
= |
{2010}, |
| month |
= |
{septembre}, |
| journal |
= |
{Traitement du Signal}, |
| volume |
= |
{27}, |
| number |
= |
{2}, |
| pages |
= |
{189-219}, |
| url |
= |
{http://hal.inria.fr/inria-00503050/fr/}, |
| pdf |
= |
{http://www.math.univ-toulouse.fr/~weiss/Publis/TS_Carlavan_Weiss_BlancFeraud_2010.pdf}, |
| keyword |
= |
{Problèmes Inverses, Regularisation, Variation totale, Ondelettes} |
| } |
Résumé :
Dans cet article, nous nous intéressons à la régularisation de problèmes inverses reposant sur des critères l1 . Nous séparons ces critères en deux catégories : ceux qui favorisent la régularisation des signaux (à variation totale bornée par exemple) et ceux qui expriment le fait qu'un signal admet une représentation parcimonieuse dans un dictionnaire. Dans une première partie, nous donnons quelques éléments de comparaisons théoriques et pratiques sur les deux a priori, pour aider le lecteur à choisir l'un ou l'autre en fonction de son problème. Pour cette étude, nous utilisons les transformées communément utilisées telles que la variation totale, les ondelettes redondantes ou les curvelets. Dans une deuxième partie, nous proposons un état des lieux des algorithmes de premier ordre adaptés à la minimisation de ces critères. |
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2 - Efficient schemes for total variation minimization under constraints in image processing.
P. Weiss et L. Blanc-Féraud et G. Aubert. SIAM journal on Scientific Computing, 31(3): pages 2047-2080, 2009.
Mots-clés : Variation totale, l1 norm, nesterov scheme, Rudin Osher Fatemi, fast optimization, real time.
Copyright : Copyright Siam Society for Industrial and Applied
@ARTICLE{SIAM_JSC_PWEISS,
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| author |
= |
{Weiss, P. and Blanc-Féraud, L. and Aubert, G.}, |
| title |
= |
{Efficient schemes for total variation minimization under constraints in image processing}, |
| year |
= |
{2009}, |
| journal |
= |
{SIAM journal on Scientific Computing}, |
| volume |
= |
{31}, |
| number |
= |
{3}, |
| pages |
= |
{2047-2080}, |
| url |
= |
{http://www.math.univ-toulouse.fr/~weiss/Publis/SIAM_JSC09_PWEISS.pdf}, |
| pdf |
= |
{http://www.math.univ-toulouse.fr/~weiss/Publis/SIAM_JSC09_PWEISS.pdf}, |
| keyword |
= |
{Variation totale, l1 norm, nesterov scheme, Rudin Osher Fatemi, fast optimization, real time} |
| } |
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3 - Richardson-Lucy Algorithm with Total Variation Regularization for 3D Confocal Microscope Deconvolution.
N. Dey et L. Blanc-Féraud et C. Zimmer et Z. Kam et P. Roux et J.C. Olivo-Marin et J. Zerubia. Microscopy Research Technique, 69: pages 260-266, avril 2006.
Mots-clés : Microscopie confocale, Methodes variationnelles, Variation totale, Deconvolution.
@ARTICLE{dey_mrt_05,
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| author |
= |
{Dey, N. and Blanc-Féraud, L. and Zimmer, C. and Kam, Z. and Roux, P. and Olivo-Marin, J.C. and Zerubia, J.}, |
| title |
= |
{Richardson-Lucy Algorithm with Total Variation Regularization for 3D Confocal Microscope Deconvolution}, |
| year |
= |
{2006}, |
| month |
= |
{avril}, |
| journal |
= |
{Microscopy Research Technique}, |
| volume |
= |
{69}, |
| pages |
= |
{260-266}, |
| url |
= |
{http://dx.doi.org/10.1002/jemt.20294}, |
| keyword |
= |
{Microscopie confocale, Methodes variationnelles, Variation totale, Deconvolution} |
| } |
Abstract :
Confocal laser scanning microscopy is a powerful and popular technique for 3D imaging of biological specimens. Although confocal microscopy images are much sharper than standard epifluorescence ones, they are still degraded by residual out-of-focus light and by Poisson noise due to photon-limited
detection. Several deconvolution methods have been proposed to reduce these degradations, including the Richardson-Lucy iterative algorithm, which computes a maximum likelihood estimation adapted to Poisson statistics. As this algorithm tends to amplify noise, regularization constraints based on some prior knowledge on the data have to be applied to stabilize the solution. Here, we propose to combine the Richardson-Lucy algorithm with a regularization constraint based on Total Variation, which suppresses unstable oscillations while preserving object edges. We
show on simulated and real images that this constraint improves the deconvolution results as compared to the unregularized Richardson-Lucy algorithm, both visually and quantitatively. |
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Thèse de Doctorat et Habilitation |
1 - Algorithmes rapides d'optimisation convexe. Application à la reconstruction d'images et à la détection de changements.
P. Weiss. Thèse de Doctorat, Universite de Nice Sophia Antipolis, novembre 2008.
Mots-clés : Convex optimization, nesterov scheme, Sparse representations, Variation totale, Change detection, level lines.
Copyright :
@PHDTHESIS{These_Pweiss,
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| author |
= |
{Weiss, P.}, |
| title |
= |
{Algorithmes rapides d'optimisation convexe. Application à la reconstruction d'images et à la détection de changements}, |
| year |
= |
{2008}, |
| month |
= |
{novembre}, |
| school |
= |
{Universite de Nice Sophia Antipolis}, |
| pdf |
= |
{http://www.math.univ-toulouse.fr/~weiss/Publis/These_PWEISS_Compressee.pdf}, |
| keyword |
= |
{Convex optimization, nesterov scheme, Sparse representations, Variation totale, Change detection, level lines} |
| } |
Résumé :
Cette thèse contient des contributions en analyse numérique et en vision par ordinateur. Dans une première partie, nous nous intéressons à la résolution rapide, par des méthodes de premier ordre, de problèmes d'optimisation convexe. Ces problèmes apparaissent naturellement dans de nombreuses tâches telles que la reconstruction d'images, l'échantillonnage compressif ou la décomposition d'images en texture et en géométrie. Ils ont la particularité d'être non différentiables ou très mal conditionnés. On montre qu'en utilisant des propriétés fines des fonctions à minimiser on peut obtenir des algorithmes de minimisation extrêmement efficaces. On analyse systématiquement leurs taux de convergence en utilisant des résultats récents dûs à Y. Nesterov. Les méthodes proposées correspondent - à notre connaissance - à l'état de l'art des méthodes de premier ordre. Dans une deuxième partie, nous nous intéressons au problème de la détection de changements entre deux images satellitaires prises au même endroit à des instants différents. Une des difficultés principales à surmonter pour résoudre ce problème est de s'affranchir des conditions d'illuminations différentes entre les deux prises de vue. Ceci nous mène à l'étude de l'invariance aux changements d'illuminations des lignes de niveau d'une image. On caractérise complètement les scènes qui fournissent des lignes de niveau invariantes. Celles-ci correspondent assez bien à des milieux urbains. On propose alors un algorithme simple de détection de changements qui fournit des résultats très satisfaisants sur des images synthétiques et des images Quickbird réelles. |
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3 Articles de conférence |
1 - Compression artifacts reduction using variational methods: algorithms and experimental study.
P. Weiss et L. Blanc-Féraud et T. Andre et M. Antonini. Dans Proc. IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing (ICASSP), Las Vegas, USA, mars 2008.
Mots-clés : compression artifact, fast l1 optimization, Variation totale, contrast enhancement, nesterov scheme, jpeg2000.
Copyright :
@INPROCEEDINGS{ICASSP_WEISS,
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| author |
= |
{Weiss, P. and Blanc-Féraud, L. and Andre, T. and Antonini, M.}, |
| title |
= |
{Compression artifacts reduction using variational methods: algorithms and experimental study}, |
| year |
= |
{2008}, |
| month |
= |
{mars}, |
| booktitle |
= |
{Proc. IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing (ICASSP)}, |
| address |
= |
{Las Vegas, USA}, |
| url |
= |
{http://www.math.univ-toulouse.fr/~weiss/Publis/Conferences/icassp2008.pdf}, |
| pdf |
= |
{ftp://ftp-sop.inria.fr/ariana/Articles/2008_ICASSP_WEISS.pdf}, |
| keyword |
= |
{compression artifact, fast l1 optimization, Variation totale, contrast enhancement, nesterov scheme, jpeg2000} |
| } |
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2 - Sur la complexite et la rapidite d’algorithmes pour la minimisation de la variation totale sous contraintes.
P. Weiss et L. Blanc-Féraud et G. Aubert. Dans Proc. Symposium on Signal and Image Processing (GRETSI), Troyes, France, septembre 2007.
Mots-clés : l1 norm minimization, compression noise denoising, optimal algorithm, convex analysis, Variation totale, nesterov scheme.
@INPROCEEDINGS{Pierre Weiss,
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| author |
= |
{Weiss, P. and Blanc-Féraud, L. and Aubert, G.}, |
| title |
= |
{Sur la complexite et la rapidite d’algorithmes pour la minimisation de la variation totale sous contraintes}, |
| year |
= |
{2007}, |
| month |
= |
{septembre}, |
| booktitle |
= |
{Proc. Symposium on Signal and Image Processing (GRETSI)}, |
| address |
= |
{Troyes, France}, |
| url |
= |
{http://www.math.univ-toulouse.fr/~weiss/Publis/Conferences/Gretsi_WeissBlancFeraudAubert_2010.PDF}, |
| pdf |
= |
{ftp://ftp-sop.inria.fr/ariana/Articles/2007_Pierre Weiss.pdf}, |
| keyword |
= |
{l1 norm minimization, compression noise denoising, optimal algorithm, convex analysis, Variation totale, nesterov scheme} |
| } |
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3 - Parametric blind deconvolution for confocal laser scanning microscopy.
P. Pankajakshan et B. Zhang et L. Blanc-Féraud et Z. Kam et J.C. Olivo-Marin et J. Zerubia. Dans Proc. 29th International Conference of IEEE EMBS (EMBC-07), pages 6531-6534, août 2007.
Mots-clés : Microscopie confocale, Blind Deconvolution, Poisson noise, Variation totale, Algorithme EM, Estimation bayesienne.
Copyright : ©2007 IEEE. Personal use of this material is permitted. However, permission to reprint/republish this material for advertising or promotional purposes or for creating new collective works for resale or redistribution to servers or lists, or to reuse any copyrighted component of this work in other works must be obtained from the IEEE.
@INPROCEEDINGS{Pankajakshan07a,
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| author |
= |
{Pankajakshan, P. and Zhang, B. and Blanc-Féraud, L. and Kam, Z. and Olivo-Marin, J.C. and Zerubia, J.}, |
| title |
= |
{Parametric blind deconvolution for confocal laser scanning microscopy}, |
| year |
= |
{2007}, |
| month |
= |
{août}, |
| booktitle |
= |
{Proc. 29th International Conference of IEEE EMBS (EMBC-07)}, |
| pages |
= |
{6531-6534}, |
| pdf |
= |
{http://ieeexplore.ieee.org/iel5/4352184/4352185/04353856.pdf?tp=&isnumber=&arnumber=4353856}, |
| keyword |
= |
{Microscopie confocale, Blind Deconvolution, Poisson noise, Variation totale, Algorithme EM, Estimation bayesienne} |
| } |
Abstract :
In this paper, we propose a method for the
iterative restoration of fluorescence Confocal Laser Scanning
Microscopic (CLSM) images and parametric estimation of the
acquisition system’s Point Spread Function (PSF). The CLSM is
an optical fluorescence microscope that scans a specimen in 3D
and uses a pinhole to reject most of the out-of-focus light. However,
the quality of the images suffers from two basic physical
limitations. The diffraction-limited nature of the optical system,
and the reduced amount of light detected by the photomultiplier
cause blur and photon counting noise respectively. These images
can hence benefit from post-processing restoration methods
based on deconvolution. An efficient method for parametric
blind image deconvolution involves the simultaneous estimation
of the specimen 3D distribution of fluorescent sources and
the microscope PSF. By using a model for the microscope
image acquisition physical process, we reduce the number of
free parameters describing the PSF and introduce constraints.
The parameters of the PSF may vary during the course of
experimentation, and so they have to be estimated directly from
the observed data. A priori model of the specimen is further
applied to stabilize the alternate minimization algorithm and to
converge to the solutions. |
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6 Rapports de recherche et Rapports techniques |
1 - Restoration mehod for spatially variant blurred images.
S. Ben Hadj et L. Blanc-Féraud. Rapport de Recherche 7654, INRIA, juin 2011.
Mots-clés : Deconvolution, energy minimization, spatially-variant PSF, Variation totale.
@TECHREPORT{RR_SBH_11,
|
| author |
= |
{Ben Hadj, S. and Blanc-Féraud, L.}, |
| title |
= |
{Restoration mehod for spatially variant blurred images}, |
| year |
= |
{2011}, |
| month |
= |
{juin}, |
| institution |
= |
{INRIA}, |
| type |
= |
{Research Report}, |
| number |
= |
{7654}, |
| url |
= |
{ http://hal.inria.fr/inria-00602650/fr/}, |
| keyword |
= |
{Deconvolution, energy minimization, spatially-variant PSF, Variation totale} |
| } |
|
2 - Parametric blind deconvolution for confocal laser scanning microscopy-proof of concept.
P. Pankajakshan et L. Blanc-Féraud et B. Zhang et Z. Kam et J.C. Olivo-Marin et J. Zerubia. Rapport de Recherche 6493, INRIA, avril 2008.
Mots-clés : Confocal Laser Scanning Microscopy, Bayesian restoration, Blind Deconvolution, point spread function, Richardson-Lucy algorithm, Variation totale.
Copyright : ARIANA/INRIA
@TECHREPORT{ppankajakshan08b,
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| author |
= |
{Pankajakshan, P. and Blanc-Féraud, L. and Zhang, B. and Kam, Z. and Olivo-Marin, J.C. and Zerubia, J.}, |
| title |
= |
{Parametric blind deconvolution for confocal laser scanning microscopy-proof of concept}, |
| year |
= |
{2008}, |
| month |
= |
{avril}, |
| institution |
= |
{INRIA}, |
| type |
= |
{Research Report}, |
| number |
= |
{6493}, |
| url |
= |
{https://hal.inria.fr/inria-00269265}, |
| pdf |
= |
{http://hal.inria.fr/docs/00/27/02/92/PDF/report.pdf}, |
| keyword |
= |
{Confocal Laser Scanning Microscopy, Bayesian restoration, Blind Deconvolution, point spread function, Richardson-Lucy algorithm, Variation totale} |
| } |
Résumé :
Nous proposons une méthode de restauration itérative d’images de fluorescence
CLSM et d’estimation paramétrique de la fonction de flou (PSF) du système d’acquisition.
Le CLSM est un microscope qui balaye un échantillon en 3D et utilise une sténopée pour
rejeter la lumière en dehors du point de focalisation. Néanmoins, la qualité des images
souffre de deux limitations physiques. La première est due à la diffraction due au système
optique et la seconde est due à la quantité réduite de lumière détectée par le tube
photo-multiplicateur (PMT). Ces limitations induisent respectivement un flou et du bruit
de comptage de photons. Les images peuvent alors bénéficier d’un post-traitement de
restauration fondé sur la déconvolution. Le problème à traiter est l’estimation simultanée
de la distribution 3D de l’échantillon des sources fluorescentes et de la PSF du microscope
(i.e. de déconvolution aveugle). En utilisant un modèle de processus physique
d’acquisition d’images microscopiques (CLSM), on réduit le nombre de paramètres libres
décrivant la PSF et on introduit des contraintes. On introduit aussi des connaissances a
priori sur l’échantillon ce qui permet de stabiliser le processus d’estimation et de favoriser
la convergence. Des expériences sur des données synthétiques montrent que la PSF peut
être estimée avec précision. Des expériences sur des données réelles montrent de bons
resultats de déconvolution en comparaison avec le modèle théorique de la PSF du microscope. |
Abstract :
We propose a method for the iterative restoration of fluorescence Confocal Laser Scanning Microscope (CLSM) images with parametric estimation of the acquisition system’s Point Spread Function (PSF). The CLSM is an optical fluorescence microscope that scans a specimen in 3D and uses a pinhole to reject most of the out-of-focus light. However, the quality of the image suffers from two primary physical limitations. The first is due to the diffraction-limited nature of the optical system and the second is due to the reduced amount of light detected by the photomultiplier tube (PMT). These limitations cause blur and photon counting noise respectively. The images can hence benefit from post-processing restoration methods based on deconvolution. An efficient method for parametric blind image deconvolution involves the simultaneous estimation of the specimen 3D distribution of fluorescent sources and the microscope PSF. By using a model for the microscope image acquisition physical process, we reduce the number of free parameters describing the PSF and introduce constraints. The parameters of the PSF may vary during the course of experimentation, and so they have to be estimated directly from the observation data. We also introduce a priori knowledge of the specimen that permits stabilization of the estimation process and favorizes the convergence. Experiments on simulated data show that the PSF could be estimatedwith a higher degree of accuracy and those done on real data show very good deconvolution results in comparison to the theoretical microscope PSF model. |
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3 - Some applications of L infinite norms in image processing.
P. Weiss et G. Aubert et L. Blanc-Féraud. Rapport de Recherche 6115, INRIA, septembre 2006.
Mots-clés : projected subgradient descent, convergence rate, Variation totale, compression bounded noise, meyer G norm, fast l1 minimization.
@TECHREPORT{Some applications of L infinite constraints,
|
| author |
= |
{Weiss, P. and Aubert, G. and Blanc-Féraud, L.}, |
| title |
= |
{Some applications of L infinite norms in image processing}, |
| year |
= |
{2006}, |
| month |
= |
{septembre}, |
| institution |
= |
{INRIA}, |
| type |
= |
{Research Report}, |
| number |
= |
{6115}, |
| url |
= |
{http://www.math.univ-toulouse.fr/~weiss/Publis/RR-6115.pdf}, |
| pdf |
= |
{ftp://ftp-sop.inria.fr/ariana/Articles/2006_Some applications of L infinite constraints.pdf}, |
| keyword |
= |
{projected subgradient descent, convergence rate, Variation totale, compression bounded noise, meyer G norm, fast l1 minimization} |
| } |
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