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- Head: Pr Fabrice Heitz
- Co-Head: Pr Christian Ronse
MIV 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.
MIV adresses the following subjects:
- 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.
- Discrete Geometry and Mathematical Morphology : development of discrete geometries and topological models suitable for image analysis and synthesis, and elaboration of new morphological operators for image processing. Our goal is to build a robust and powerful algorithmics in imaging and to develop purely discrete tools for studying differential, geometrical, topological and morphological properties of objects, for applications in the segmentation of structures.
- Biomedical image processing : development of models, methods, and algorithms for the processing of data stemming for biological and medical imaging devices.
We focus specifically on image registration, image segmentation, data reconstruction, the creation and use of atlases, change detection, longitudinal follow-up, brain networks and connectivity, the study of protein conformation, the analysis of biological structures.
- 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.
- 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.
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.