Cet ouvrage décrit une méthodologie et un savoir-faire pour la construction effective de modèles en analyse d'images. Les tâches d'imagerie y sont le plus souvent formalisées comme des problèmes inverses solutionnés dans un cadre Bayesien. Ce livre est organisé en 3 parties. Les 2 premières décrivent les bases nécessaires aux modèles développés dans la troisième partie sous la forme d' énergie. Ces bases sont les splines et les champs aléatoires. La plupart des modèles sont issus de projets industriels auxquels l'auteur a participé en radiographie et en contrôle non déstructif: suivi de lignes 3D, traitement de dégradation en radiographie, reconstruction 3D et tomographie, mise en correspondance, apprentissage de déformations. De nombreuses illustrations graphiques accompagnent le texte montrant les performances des modèles proposés.

Inhalt

Introduction.- A propos de modélisation.- Structure de l'ouvrage.- Modèles splines: Modèles splines non paramétriques.- Modèles splines paramétriques.- Modèles auto-associatifs.- Modèles markoviens: Aspects fondamentaux.- Estimation bayesienne.- Estimation et optimisation.- Estimation des paramètres.- Modélisation en action: Construction de modèle.- Dégradation en imagerie.- Détection d'entités filiformes.- Réconstruction et projections.- Réconstruction régularisée.- Réconstruction avec une seule vue.- Mise en correspondance.