Axe traitement mathématique des images au LMAM

Thématique image

L'approche classique du traitement des images souffre souvent d'un manque de formalisme et les algorithmes résultants, peu robustes, nécessitent de fins réglages. Ces dernières années, d'importants progrès ont été réalisés grâce à l'apport de nouvelles théories mathématiques. L'analyse par ondelettes ou le filtrage nonlinéaire par des équations aux dérivées partielles et les aspects géométriques par évolution de courbes en sont des exemples maintenant connus, tandis que des approches conciliant analyse harmonique et calcul des variations commencent à faire leur apparition.
A ces démarches débouchant immédiatement sur des algorithmes opérationnels, se rajoute un programme de nature plus fondamentale initié par l'équipe de J.-M. Morel: la relecture des travaux de l'école de la Gestalt a permis de dégager les principes fondamentaux de la reconstruction visuelle, qui guident notre perception des objets élémentaires. La simulation de ces principes ouvrirait un nouveau domaine de la vision par ordinateur, le gestaltisme calculatoire, permettant la mise au point d'algorithmes robustes et totalement automatiques. Des premiers résultats encourageants ont montré une voie possible, basée sur des calculs de probabilités.
L'axe image développé au sein du LMAM entend contribuer à ces différents thèmes, à travers des projets de recherches fondamentaux mais aussi sur des sujets appliqués, comme la restauration d'images médicales.

Les principaux acteurs

Enseignants-chercheurs :

- Jacques Froment coordinateur de la thématique image.
- Ion Grama
- Emile Le Page
- Quansheng Liu
- Béatrice Vedel

Doctorants :

- Hu Haijuan
- Qiyu Jin
- Simon Postec

Anciens doctorants :

- Feng Xue doctorant de septembre 2003 à novembre 2006.
- Xiaoqun Zhang doctorante sous contrat région Bretagne d'octobre 2003 à novembre 2006, professeur assistant à UCLA depuis juillet 2007.

Le groupe de travail image

Réunions du GT image

Symposium

MIG 2004, 7-9 Juin 2004, île de Berder