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| − | '''The website of the team is in progress!''' | + | [[File:MIV-image2.jpg|frameless|center|600px]]<br /> |
| | + | * '''Co-Head: [[Benoît Naegel]] <br /> |
| | + | * '''Co-Head: [[Sylvain Faisan]]'''<br /> |
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| − | Les thèmes de recherche de l’équipe sont centrés sur l’imagerie, et plus particulièrement sur le traitement et l’analyse d’ensembles d’images, sur la vision par ordinateur et sur les interactions de la vision avec la synthèse. L’objectif des travaux de l’équipe est le développement de méthodes et d’algorithmes novateurs, en traitement d’images et en vision, en s’appuyant sur de solides bases mathématiques. L’unité de l’équipe réside dans les aspects méthodologiques du traitement et de l’analyse multi-images (ensembles temporels, spatiaux, multimodaux, multispectraux, multicapteurs d’images, avec prise en compte d’informations complémentaires sous forme de connaissances a priori ou de bases d’images de référence) et dans l'étude des transferts de propriétés qualitatives et quantitatives entre les espaces euclidiens représentant la « réalité » et les espaces discrets représentant les données et leurs traitements.
| + | IMAGeS resarches focus on the processing of multimodal, multitemporal 2D/3D images, computer vision and the interactions between computer vision and computer graphics. Approaches include statistical analysis and modeling, bayesian inference, discrete geometry and mathematical morphology. |
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| − | Les objectifs peuvent se résumer comme suit :
| + | IMAGeS adresses the following subjects: |
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| − | * '''[[Statistical analysis and inverse problems]]''' : travaux méthodologiques basés sur l’utilisation de l’outil statistique pour inférer l’analyse, le recalage, la segmentation, la détection, la classification ou la fusion de signaux, d’images, de données multivariées, en privilégiant la robustesse des méthodes, la rigueur des formalismes, le caractère générique des approches statistiques développée. | + | * Methods in Bayesian Inference and Statistical Analysis |
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| − | * '''[[Discrete Geometry and Mathematical Morphology]]''' : développement de géométries discrètes et de modèles topologiques adaptés à l'analyse et à la synthèse d'images, et élaboration de nouveaux opérateurs morphologiques en traitement d'images. Notre objectif est de bâtir une algorithmique robuste et performante en imagerie et de développer des outils purement discrets pour étudier les propriétés différentielles, géométriques, topologiques et morphologiques des objets, pour des applications en segmentation de structures. | + | * Discrete Geometry and Mathematical Morphology |
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| − | * '''[[Medical image processing]]''' : développement de modèles et d’algorithmes innovants pour la mise en correspondance, la segmentation, la détection de changements et le suivi temporel, la création et l’utilisation d’atlas, l’interprétation d’informations anatomiques et fonctionnelles, normales ou pathologiques. Les images considérées sont généralement massives, complexes et hétérogènes (données vectorielles, multisources, multimodales, multispectrales, séquences temporelles). | + | * Biomedical image processing |
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| − | * '''[[Probabilistic analysis for space & Earth observations]]''' : extraction de l'information pertinente à partir de masses de données hétérogènes issues de l'observation de la Terre ou de l'Univers avec un nombre de bandes spectrales et de capteurs disponibles en constante augmentation. Les modèles développés s'intéressent en particulier à la redondance et à la propagation de l’incertitude d'observations multivariées, hétérogènes et massives. | + | * Probabilistic analysis for space & Earth observations |
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| − | * '''[[Metrology]]''' : développement de méthodes de comparaison d'images réelles et conceptuelles reposant sur une modélisation des applications (logiciels cognitifs) pour l’automatisation incluant une capacité d’auto-adaptation du déroulement d’une application, en particulier pour la métrologie dimensionnelle et la reconstruction 3D quantitative. Prise en compte de la propagation des erreurs et des effets d’illumination.
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| − | '''Mots-clés''' : Acquisition, représentations, détection, segmentation, fusion, classification ; interprétation et exploitation d’images et de séquences d’images multisources, multimodales et multispectrales variées. Géométrie discrète, morphologie mathématique, tomographie discrète. Discrétisation des objets et des opérateurs. Q-convexité. Imagerie médicale. Modèles probabilistes, inférence bayésienne, modèles statistiques, apprentissage statistique, détection de changement. Vision par ordinateur, réalité virtuelle et/ou augmentée, traitement d’images, métrologie, contrôle qualité.
| + | IMAGeS is involved in the following transversal research programs of ICube: |
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| | + | L'équipe IMAGeS participe activement aux axes transverses d'ICube : |
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| | + | * [https://dsai.icube.unistra.fr/index.php/Accueil Sciences des Données et Intelligence Artificielle (SDIA)] |
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| | + | * [https://irmc.icube.unistra.fr/index.php/Accueil Imagerie et Robotique Médicale et Chirurgicale (IRMC)] |
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| | + | * [https://inca.icube.unistra.fr/index.php/Accueil Instrumentation, Capteurs et Analyse (InCA)] |
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