Détection de Contours et Diffusion Anisotropique dans les Images

Ce manuscrit rapporte des travaux développés pendant un an et demi puisque j'ai changé de sujet de thèse en 2010 et également de laboratoire. Pendant ce peu de temps, de nombreux thèmes ont été abordés et plusieurs travaux ont été développés, mais certaines études méritent d'être terminées.This thesis is devoted to the anisotropic edge detection and the anisotropic diffusion in images. Based on Gaussian half filters, these half filters scan all orientations around a pixel with a defined step. From oriented derivatives of Gaussian half filters, an approach to edge detection in color images has been developed. Since the filter is long and thin, this method allows to extract anisotropically the contours of the large structures but also of small objects, even in the presence of noise. Gamma curves enhance dark or over-illuminated areas of an image. The combined use of these half filters and gamma curves provide an additional robustness to the method as it is able to extract edges of objects, even in areas under and over-exposed of an image. The second work in this thesis is concerned with the extraction of ridges in the images using the difference of two anisotropic half Gaussians. This new method is very accurate for roof edges even if they are strongly curved or bended. Moreover, the use of half filters provide additional information at level of the junctions which correspond to the local maxima. The final topic of this thesis is dedicated to the anisotropic diffusion in images. Thus, three new regularization schemes have been developed either for removing the textures or for denoising. This last scheme provides interesting results, even in highly noisy color images.Ce mémoire de thèse est consacré à la détection anisotrope de contours et à la diffusion anisotropique dans les images qui utilisent des demi-filtres gaussiens. Ces demi-filtres parcourent toutes les orientations possibles autour d'un pixel avec un pas de discrétisation choisi. A partir de demi-filtres orientés de dérivées de gaussiennes anisotropes, une nouvelle approche de détection de bords dans les images couleurs a été développée. Puisque le filtre est allongé et fin, cette méthode permet d'extraire les contours des larges structures mais également des petits objets, même en présence de bruit. Les courbes gamma mettent en évidence des parties sombres ou sur-éclairées d'une image. L'utilisation combinée de ces demi-filtres et des courbes gamma apporte une robustesse supplémentaire au filtre puisqu'il est capable d'extraire les bords des objets, même dans les parties sous et sur-exposées d'une image. Le deuxième travail dans cette thèse concerne l'extraction de lignes de crêtes dans les images à partir de différence de deux demi-gaussiennes anisotropiques. Cette nouvelle méthode rend très précise la détection de ce type de contours même au niveau des lignes fortement courbées ou coudées. De plus, l'utilisation de demi-filtres apporte une information supplémentaire au niveau des jonctions qui correspondent aux maxima locaux. Enfin, le dernier thème de cette thèse est dédié à la diffusion anisotropique dans les images. Ainsi, trois nouveaux schémas de régularisation ont été développés dont deux pour supprimer les textures et un pour le débruitage. Ce dernier schéma donne des résultats intéressants, même dans des images en couleurs fortement bruitées