19/06/2013 - Une nouvelle méthode d'agrandissement d'images numériques qui réduit de 700 fois le temps utilisé dans le processus

Menéame

Aránzazu Jurío Munárriz, ingénieur informaticien pour la Université publique de Navarre, a présenté dans sa thèse de doctorat de nouvelles méthodes pour améliorer deux des processus les plus courants dans le traitement d’images numériques: l’élargissement et la segmentation.

Son algorithme d’agrandissement d’images se distingue non seulement par la qualité obtenue mais aussi par le temps qu’il faut pour exécuter, qui est 700 fois moins que les autres méthodes existantes qui obtiennent la même qualité.

Le traitement d’images consiste en un ensemble de techniques qui s’appliquent aux images pour résoudre deux problèmes: améliorer la qualité visuelle et traiter les informations contenues dans l’image, de sorte qu’un ordinateur puisse les comprendre à lui seul.

Aujourd'hui, la segmentation des images est utilisée pour résoudre de nombreux problèmes. Certains d’entre eux sont la télédétection, où il est nécessaire de localiser, dans des images aériennes, certains objets tels que rivières, forêts ou cultures; l’analyse des tests médicaux, pour localiser différentes structures (organes, tumeurs, etc.), mesurer des volumes de tissus ou même pratiquer une chirurgie guidée par ordinateur; ou la reconnaissance de modèles, par exemple pour identifier une immatriculation à l’entrée d’un parking ou pour l’identification personnelle à travers les empreintes digitales. "Par la segmentation des images, chacun des objets qui font partie de l’image est séparé - explique Aránzazu Jurío. À cette fin, chacun des pixels est analysé, de telle sorte que tous ceux qui ont certaines caractéristiques communes nous considérons qu’ils font partie du même objet."

La thèse, "Numerical measures for image processing. Magnification and Thresholding (Mesures numériques d’information pour le traitement d’image. Agrandissement et libéralisation), il a été dirigé par le professeur Humberto Bustince et le professeur titulaire Miguel Pagola, du Département d’Automatique et d’Ordinateur de l’UPNA, et a obtenu la plus haute qualification, Apto cum laude, avec mention internationale au grade de docteur. Le fruit de cette thèse est apparu six articles qui ont été publiés dans les magazines les plus appréciés dans son thème.

Supersolution

L’autre problème que traite Aránzazu Jurío dans sa thèse est celui de l’agrandissement des images. Il consiste à augmenter la résolution spatiale de l’image (obtenir une image plus grande, avec plus de pixels, représentant la même scène) en préservant les détails et la netteté. " Les techniques d’extension sont très utiles lorsque nous envoyons des images d’un appareil à l’autre ou lorsque nous les téléchargeons sur le Web, car pour que la transmission soit plus rapide, nous avons l’habitude d’envoyer une version réduite de l’image qui, lorsqu'elle arrive à destination, est nécessaire pour l’avoir dans sa taille d’origine. L’extension est également utilisée dans les cas où l’image a une faible résolution, comme cela peut être dans les caméras de surveillance vidéo," indique-t-il.

Au cours de ses recherches, il a présenté deux nouvelles méthodes d’agrandissement, l’une pour les images en échelle de gris et l’autre pour les images couleur. Selon elle, les méthodes ont été mises au point pour résoudre un problème d’une entreprise d’infographie. À partir d’un modèle en trois dimensions, l’entreprise produisait plusieurs images pour montrer aux clients; ces images devaient être grandes pour pouvoir apprécier tous les détails, mais les produire coûtait plus de vingt heures par image. "La solution que nous avons trouvée était de pouvoir produire des images de plus petite taille, puis les agrandir, en très peu de temps (moins d’une heure par image) et en maintenant la qualité. C’est-à-dire que notre algorithme d’extension d’images se distingue non seulement par la qualité obtenue mais aussi par le temps qu’il faut pour exécuter, qui est 700 fois inférieur à d’autres méthodes existantes qui obtiennent la même qualité."

Empreintes digitales et cerveau humain

Dans sa thèse de doctorat, cette chercheuse a également présenté deux algorithmes de segmentation. Le premier est adapté pour travailler avec des images d’empreintes digitales; le second, orienté vers des images du cerveau obtenues par des résonances magnétiques.

En particulier, le groupe de recherche de l’UPNA, dont il fait partie, collabore à un projet visant à créer un centre d’identification par empreintes digitales capable de travailler avec 40 millions d’empreintes. " Une des étapes pour l’identification consiste à séparer l’empreinte du fond de l’image d’une manière efficace. Dans la thèse, nous avons proposé comment mesurer l’homogénéité dans chaque zone d’une image, c’est-à-dire comment les pixels d’une région sont similaires. À partir de cette mesure, nous avons développé un algorithme qui est capable d’effectuer correctement la segmentation sur les empreintes digitales."

Le deuxième algorithme a été développé dans le cadre d’un projet de recherche en collaboration avec des médecins du complexe hospitalier de Navarre. On a l’intention d’étudier les différences de formes ou de volumes de certaines parties du cerveau chez les patients ayant leurs premiers foyers psychotiques. Les chercheurs ont proposé une méthode pour parvenir à séparer correctement dans l’image la zone qui occupent différentes structures du cerveau.

Aránzazu Jurio Munárriz a fait des études d’ingénierie informatique à l’UPNA (2008) et a développé une partie de ses recherches à l’Université de Nottingham et à l’université de Tras-os-Montes e Alto Douro. Il a enseigné dans les domaines de l’ingénierie informatique, de l’informatique et du génie informatique. Il a dirigé deux projets de fin de carrière et a participé à neuf projets de R & D+i financés par des administrations ou des entités publiques et privées. Il a également publié sept publications dans des revues internationales de haut niveau, a collaboré à dix chapitres de livres scientifiques et a réalisé près d’une trentaine de présentations de travaux à des congrès nationaux et internationaux, dans l’un desquels il a reçu le prix du meilleur travail présenté.

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