Nous proposons une méthode qui permet de comparer quantitativement des images à niveaux de gris en calculant un paramètre de dissemblance. Le principe est basé sur le calcul de la distance entre voxels en maillage parallélépipédique. Ce critère de dissemblance tient compte à la fois des erreurs sur l'amplitude et des déformations de la géométrie des structures présentes dans l'image. Le poids de chacune des classes d'erreur peut être ajusté par l'intermédiaire d'un paramètre de réglage de l'opérateur. Une application à l'évaluation d'un algorithme de compression d'image est présenté
International audienceL'Étiquetage en Composantes Connexe (ECC) est une opération fondamentale de la...
Nous présentons un algorithme qui extrait partiellement l'information 3D d'une scène à l'aide d'une ...
Cette thèse, réalisée dans le cadre d une convention CIFRE avec la société ECA-Sinters, se situe dan...
Un problème auquel se trouvent souvent confrontés les concepteurs de systèmes de vision est le choix...
Depuis quelques années, on constate une nette évolution de l'imagerie médicale vers l'imagerie 3D, q...
Nous présentons la synthèse des travaux de comparaison effectués depuis 5 ans dans le cadre du GDR 1...
La comparaison d'images est largement utilisée en traitement d'image. Pour les images binaires qui n...
National audienceLa qualité perceptuelle des maillages 3D est cruciale pour plusieurs applications. ...
Les composants électroniques commerciaux en milieu spatial sont soumis à des radiations entraînant d...
Les structures anatomiques sont, à l'issue de traitements d'images, décrites en régions dans les dif...
Le but de ce mémoire est d'évaluer la possibilité d’utiliser la stéréoscopie comme moyen de mesure d...
Jusqu'ici, la plupart des travaux en analyse d'images ont porté sur les algorithmes parallèles. Dans...
National audienceAvoir des distances qui reflètent la perception humaine des couleurs est essentiel ...
National audienceLe calibrage d’un imageur est une étape importante pour la métrologie dimensionnell...
La perception de la profondeur dans les images stéréoscopiques est importante dans plusieurs domaine...
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