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Geodesic matching with free extremities / Laurent Garcin in Journal of Mathematical Imaging and Vision, vol 25 n° 3 (October 2006)  

Public [article]  inJournal of Mathematical Imaging and Vision > vol 25 n° 3 (October 2006) . - pp 329 - 340 Titre : Geodesic matching with free extremities Type de document : Article/Communication Auteurs : Laurent Garcin, Auteur ; Laurent Younes, Auteur Année de publication : 2006 Conférence : MIA 2004, Mathematics and image analysis 06/09/2004 09/09/2004 Paris France OA Abstracts only Article en page(s) : pp 329 - 340 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image [Termes IGN] appariement de formes [Termes IGN] géométrie de Riemann Résumé : (auteur) In this paper, we describe how to use geodesic energies defined on various sets of objects to solve several distance related problems. We first present the theory of metamorphoses and the geodesic distances it induces on a Riemannian manifold, followed by classical applications in landmark and image matching. We then explain how to use the geodesic distance for new issues, which can be embedded in a general framework of matching with free extremities. This is illustrated by results on image and shape averaging and unlabeled landmark matching. Numéro de notice : A2006-331 Affiliation des auteurs : MATIS+Ext (1993-2011) Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1007/s10851-006-6729-1 En ligne : https://doi.org/10.1007/s10851-006-6729-1 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=103048 [article]

Geodesic image matching: A wavelet based energy minimization scheme / Laurent Garcin (2005)  

Public Titre : Geodesic image matching: A wavelet based energy minimization scheme Type de document : Article/Communication Auteurs : Laurent Garcin, Auteur ; Laurent Younes, Auteur Editeur : Berlin, Heidelberg, Vienne, New York, ... : Springer Année de publication : 2005 Collection : Lecture notes in Computer Science, ISSN 0302-9743 num. 3757 Conférence : EMMCVPR 2005, 5th International Workshop on Energy Minimization Methods in Computer Vision and Pattern Recognition 09/11/2005 11/11/2005 St. Augustine, Floride Etats-Unis OA Abstracts only Importance : pp 349 - 364 Format : 16 x 24 cm Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image [Termes IGN] appariement d'images [Termes IGN] géodésie [Termes IGN] géométrie de Riemann [Termes IGN] transformation en ondelettes Résumé : (auteur) In this paper, we first detail the geodesic matching of images which consists in minimizing an energy resulting from a Riemannian metric on a manifold of images, which itself comes from the projection of a Riemannian metric on a deformation group onto the image manifold. We will then present an energy minimization technique based on a wavelet analysis of the deformation and finally some applications with face images and 3D medical data. Numéro de notice : C2005-040 Affiliation des auteurs : MATIS+Ext (1993-2011) Thématique : IMAGERIE Nature : Communication nature-HAL : ComAvecCL&ActesPubliésIntl DOI : 10.1007/11585978_23 En ligne : https://doi.org/10.1007/11585978_23 Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=102621

Non rigid registration of shapes via diffeomorphic point matching and clustering / Laurent Garcin (2005)  

Public Titre : Non rigid registration of shapes via diffeomorphic point matching and clustering Type de document : Article/Communication Auteurs : Laurent Garcin, Auteur ; Anand Rangarajan, Auteur ; Laurent Younes, Auteur Editeur : New York : Institute of Electrical and Electronics Engineers IEEE Année de publication : 2005 Conférence : ICIP 2004, 11th IEEE International Conference on Image Processing 24/10/2004 27/10/2004 Singapour Singapour Proceedings IEEE Importance : pp 1703 - 1706 ou pp 3299 - 3302 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Termes IGN] analyse de groupement [Termes IGN] appariement de formes [Termes IGN] appariement de points [Termes IGN] méthode de réduction d'énergie [Termes IGN] semis de points Résumé : (auteur) We propose an algorithm achieving the matching of two point sets with unknown correspondence via the joint clustering of the two sets and estimation of a diffeomorphism linking the cluster centers via geodesic splines. Numéro de notice : C2004-048 Affiliation des auteurs : IGN+Ext (1940-2011) Thématique : IMAGERIE Nature : Communication nature-HAL : ComAvecCL&ActesPubliésIntl DOI : 10.1109/ICIP.2004.1421819 Date de publication en ligne : 18/04/2005 En ligne : https://doi.org/10.1109/ICIP.2004.1421819 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=103043

Techniques de mise en correspondance et détection de changements / Laurent Garcin (2005)  

Public Titre : Techniques de mise en correspondance et détection de changements Type de document : Thèse/HDR Auteurs : Laurent Garcin, Auteur ; Laurent Younes, Directeur de thèse Editeur : Cachan [France] : Centre de Mathématiques et de Leurs Applications (CMLA) Année de publication : 2005 Importance : 138 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : bibliographie Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image [Termes IGN] appariement d'images [Termes IGN] appariement de primitives [Termes IGN] appariement dense [Termes IGN] appariement géométrique [Termes IGN] déformation d'image [Termes IGN] détection de changement [Termes IGN] matrice de confusion Index. décimale : THESE Thèses et HDR Résumé : (auteur) L'objet de cette thèse est la détection de changements dans différents types de données. La notion de "changement" est un peu vague. Par exemple, deux images de la même scène peuvent être très différentes suivant l'angle de prise de vue et pourtant elles représentent bel et bien la même scène. De même, deux modélisations 3D d'une même scène peuvent différer grandement en fonction du degré de précision ou de généralisation avec lequel elles ont été construites. La notion de changement dépend aussi du type de données à comparer. Comparer une base de données 3D définies par des primitives (points, segments, ...) avec un modèle numérique d'élévation (MNE) n'est pas la même chose que comparer deux prises de vue d'une scène. Dans le cadre de cette thèse, on se limitera donc à comparer des données du même type, à savoir : — des surfaces (i.e. des images ou des MNE), du type z = f (x, y), — des primitives 2D ou 3D (i.e. des points, des segments ou d'autres primitives plus complexes). Les méthodes adoptées dans chacun de ces deux cas seront bien entendu différentes de par la nature des données, mais ce seront toujours des techniques de mise en correspondance. C'est-à-dire que l'on souhaitera mettre en correspondance les surfaces ou les primitives. Dans le cadre de la mise en correspondance de surfaces, on utilisera une mise en correspondance dense, mettant en correspondance chaque point des deux surfaces. Dans le cadre de la mise en correspondance de primitives, on aura à estimer à la fois un appariement et une déformation permettant de passer de l'ensemble de primitives initial à l'ensemble de primitives final. La mise en correspondance dense nous fournira un champ de déformation permettant de passer des données à une date aux données à une date ultérieure. Il faudra donc une étape d'analyse du champ de déformation afin de détecter et caractériser les changements. Dans le cadre de la mise en correspondance de primitives, une matrice de confusion nous donnera directement accès aux changements (disparition ou apparition de primitives) ou bien il faudra à nouveau analyser la déformation pour retrouver les changements. Note de contenu : 1. Introduction 2. Théorie des grandes déformations 3. Mise en correspondance d'images et de modèles numériques d'élévation 4. Mise en correspondance de primitives 5. Appariement et déformation 6. Mise en correspondance géodésique de primitives 7. Mise en correspondance géodésique de primitives par quantification 8. Conclusion Numéro de notice : 19928 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE/MATHEMATIQUE Nature : Thèse française Note de thèse : thèse de doctorat : Mathématiques appliquées : Cachan : 2005 Organisme de stage : MATIS (IGN) ? nature-HAL : Thèse DOI : sans En ligne : https://tel.hal.science/tel-00133078 Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=86241

Exemplaires(2)

Code-barres	Cote	Support	Localisation	Section	Disponibilité
19928-01	K317	Livre	LASTIG	Dépôt en unité	Exclu du prêt
19928-02	K317	Livre	LASTIG	Dépôt en unité	Exclu du prêt

Geodesic matching of shapes via quantization / Laurent Garcin (2004)

Public contenu dans Mathematics and Image Analysis 2004, 6 - 9 Septembre 2004 / Laurent Cohen (2004)   Titre : Geodesic matching of shapes via quantization Type de document : Article/Communication Auteurs : Laurent Garcin, Auteur ; Laurent Younes, Auteur Editeur : Paris : Université de Paris 9 Paris-Dauphine Année de publication : 2004 Collection : Cahiers du CEREMADE num. 441 Conférence : MIA 2004, Mathematics and image analysis 06/09/2004 09/09/2004 Paris France OA Abstracts only Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image [Termes IGN] algorithme du recuit simulé [Termes IGN] appariement de formes [Termes IGN] discrétisation [Termes IGN] données localisées 2D [Termes IGN] données localisées 3D [Termes IGN] méthode de réduction d'énergie Résumé : (auteur) In many domains such as medical imagery, it is important to be able to match shapes and to retrieve a deformation between two shapes. Here we will assume that the shapes are defined by points (polygons (2D) or triangulations (3D) vertices). The straight forward computation of the correspondences between points may be numerically untractable from a combinative point of view. That's why we decide to match quantizations of the shapes. We compute both the quantization and the deformation at the same time so that we are assured that the quantization in both shapes is adapted to the deformation and that there isn't any combinatory issue. The matching consists in the minimization of an energy composed of two terms : a quantization energy and a deformation energy, yielding an algorithm which is the iteration of two steps : a quantization step and a deformation step embedded into a deterministic annealing process. We will show some results both in 2D and 3D. Numéro de notice : C2004-046 Affiliation des auteurs : MATIS+Ext (1993-2011) Thématique : IMAGERIE/MATHEMATIQUE Nature : Communication DOI : sans Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=103033

Building detection by Markov object processes / Laurent Garcin (2001)  

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A RJMCMC algorithm for object processes in image processing / Xavier Descombes in Monte Carlo Methods and Applications, vol 7 n° 1-2 (2001)  

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