Groupe IMAGES : Orientations

Groupe IMAGES : Images, Modélisation, Analyse, GEométrie et Synthèse

Orientations générales du groupe

 
L’équipe Images, Modélisation, Analyse, GEometrie et Synthèse (IMAGES) du département Images, Données, Signal (IDS) regroupe les recherches sur les images et les objets à trois dimensions, et en informatique graphique.

L’expertise de l’équipe IMAGES réside dans le développement des méthodologies et des outils théoriques pour le traitement et l’interprétation d’images, de scènes ou d’objets tridimensionnels et d’images de synthèse. L’équipe s’attache à la résolution globale de problèmes complexes, intégrant des techniques multiples et complémentaires, reposant sur des bases théoriques solides, permettant de conduire des données brutes à leur interprétation. Les applications portent sur l’imagerie médicale, sur les imageries aérienne et satellitaire, sur la photographie computationnelle et sur les industries de la création visuelle. Les contributions comportent donc à la fois des aspects théoriques en amont (représentation et modélisation des données et des connaissances, traitement, analyse, interprétation et raisonnement sur l’espace), des aspects algorithmiques permettant de mettre en oeuvre ces modèles sur des données volumineuses et complexes, et des applications dans des domaines de pointe. L’équipe bénéficie de nombreuses collaborations scientifiques avec d’autres universités et dispose d’un important réseau de partenaires institutionnels et industriels.

L’équipe a perdu quatre chercheurs CNRS lorsque le CNRS s’est retiré du LTCI, mais elle a pu recruter trois nouveaux maîtres de conférences au cours de ces cinq années. Elle a ainsi redéployé ses activités vers des domaines en forte croissance (l’intelligence artificielle et les données massives ainsi que les mathématiques pour l’image et la vision) et donné une nouvelle impulsion en informatique graphique.

L’animation scientifique de l’équipe se fait à plusieurs niveaux : un séminaire d’équipe et plusieurs séminaires ou groupes de travail spécifiques à chaque domaine (imagerie médicale, imagerie radar, représentations éparses…). Une attention particulière est portée à l’animation scientifique des nombreux doctorants qui présentent systématiquement leurs travaux en fin de première année, et de manière plus formelle lors de l’évaluation à mi-parcours de leur thèse. L’ensemble de l’équipe participe à ces présentations de façon à initier des discussions transversales. Nous attachons aussi une grande importance à l’accompagnement des doctorants, au-delà des aspects scientifiques, afin de les préparer à leur future carrière.

L’équipe est aussi fortement impliquée dans l’enseignement, dans le cursus d’ingénieurs et en master, à Télécom ParisTech et dans les universités partenaires. Elle a des responsabilités dans plusieurs masters en traitement d’images et ses applications en imagerie médicale et en imagerie satellitaire, établissant ainsi des liens forts entre enseignement et recherche.

Ses travaux se répartissent dans les trois grands axes suivants.

1. Méthodes mathématiques et intelligence artificielle

Ces travaux concernent essentiellement nos contributions dans le domaine de la modélisation des données pour l’analyse et la compréhension des images. Ils s’appuient sur plusieurs types d’outils : les statistiques, les approches variationnelles, l’apprentissage automatique, ainsi que les techniques d’intelligence artificielle qui utilisent les méthodes algébriques et symboliques.

  • Restauration et amélioration des images prenant en compte la physique de leur acquisition : Nous essayons dans ces travaux d’appliquer des modèles rigoureux de formation de l’image pour le filtrage multi-résolution du bruit et nous appliquons ces travaux à divers types d’images visibles ou radar ainsi qu’à divers types d’acquisitions relevant de la photographie computationnelle.
  • Modélisation stochastique des images : Les outils de modélisation statistique des images sont mis à contribution pour la modélisation des images naturelles et de leurs textures.
  • Apprentissage statistique et apprentissage profond : Suivant une tendance forte, nous avons réorienté divers travaux initialement tournés vers l’indexation de scènes visuelles vers le traitement par des réseaux de neurones profonds.
  • Mathématiques discrètes, algèbre et modèles structurels pour l’intelligence artificielle : Nos travaux engagés de longue date sont au carrefour des formalismes de treillis pour la représentation des connaissances et le traitement de l’information, de la morphologie mathématique et de l’intelligence artificielle. Ils constituent en cela une approche totalement originale qui conduit à des résultats très novateurs.

5. Réalité virtuelle et informatique graphique

Ces travaux prennent place dans le champ de la modélisation et du rendu, mais s’autorisent aussi à des contributions en vision par ordinateur. Ces travaux sont guidés par le principe d’approximations efficaces qui permet de briser le degré de complexité dans la phase de simulation graphique.

  • Modélisation des formes : Une grande partie des activités en synthèse d’image est concernée par la représentation discrète de formes 3D telles que les maillages et les nuages de points. Nous nous sommes beaucoup penchés sur ce problème.
  • Analyse géométrique et topologique : L’équipe a contribué sur plusieurs points : la paramétrisation globale par des transitions affines aux moindres carrés, les triangulations pondérées, l’extraction rapide et hiérarchique de cônes, la détection de points critiques.
  • Rendu : Nous sommes particulièrement attachés à trouver des techniques de simulation efficaces pour le calcul de l’illumination globale.
  • Vision, réalité virtuelle et impression 3D : Cette étude, menée en collaboration avec l’université d’Osaka, visait à permettre une navigation interactive 3D en laissant l’utilisateur libre de disposer de ses mains, sa tête et ses yeux.

5. Applications du traitement des images et Société

Tous les chercheurs de l’équipe ont une forte activité théorique et méthodologique, mais ils participent tous à la valorisation de ces travaux au sein de la société et, bien souvent s’inspirent de problèmes concrets, proposés par des partenaires extérieurs à l’équipe, pour démarrer de nouvelles activités. Celles-ci concernent depuis de nombreuses années l’imagerie satellitaire et aérienne et l’imagerie médicale. Ces travaux se sont ouverts plus récemment à la photographie computationnelle ainsi qu’aux industries de la création multimédia et du jeu.

  • Télédétection et imagerie radar : L’équipe développe une très forte activité dédiée à l’imagerie de télédétection pour l’observation de la Terre, et en particulier de l’imagerie de Radar à Synthèse d’Ouverture (SAR) à très haute résolution. Nous nous sommes particulièrement intéressés ces dernières années dans l’exploitation du spectre complexe du signal, ainsi que sur l’analyse de séries temporelles d’images SAR.
  • Imagerie médicale : Nos travaux dans ce domaine sont guidés par un objectif de modélisation des connaissances et de l’information disponibles pour guider l’interprétation de l’image médicale. Les connaissances à modéliser concernent aussi bien les caractéristiques de l’acquisition (modalité, géométrie, propriétés du signal et des bruits de capteurs) que l’objet d’étude (anatomie, forme et apparence, distribution spatiale, pathologies, etc.). Ces modèles sont déclinés dans de nombreuses configurations très différentes.
  • Photographie computationnelle : Développés en partenariat avec divers laboratoires industriels, nos travaux sur les fondements de la formation de l’image ont conduit à des propositions pour améliorer les performances des appareils photographiques.
  • Industries de la création : A partir de nos travaux en synthèse d’image, et en relation avec nos partenaires (Dassault Systèmes, PSA, Ubisoft et Orange), nous avons participé à des études visant à déterminer comment les mondes imaginaires peuvent être modélisés dans divers domaines sociétaux.

Principaux projets (2013-2018)

  • ANR : LOGIMA (2012-2016), DESCRIBE (2013-2016), MIRIAM (2014-2018), ALYS (ANR-ASTRID, 2015-2019), ReVeal (2013-2016), STAP (2017-2021), AllegoRI (ANR-LabCom, 2017-2020), iSpaceTime (2010-2014)
  • EU : Harvest4D (FET 2013-2016), Reverie (IP 2011-2015), 3DLife (NoE, 2009-2013)
  • partenariats : financements du Labex DIGICOSME, projet Lidex-PIM de l’IDEX Paris-Saclay, projets CNES, bourses Cifre, projet FSN financé par BPI (avec Ubisoft, CNRS, UPEM et CEA), FUI (G4M)
  • chaire : Modélisations des imaginaires (Dassault Systèmes, PSA, Ubisoft, Orange)
  • laboratoire commun : avec Allegorithmic

Prix (2013-2018)

  • IEEE Transactions on Geoscience and Remote sensing best paper award 2016
  • 1st Prix de thèse from Fondation Mines-Télécom (S. Lobry, 2018)
  • 2nd Prix de thèse from Télécom ParisTech (F. Weissgerber, 2017)
  • 2nd Prix de thèse from Télécom ParisTech (E. Guy, 2016)}
  • EUSAR best student paper award 2016 (F. Weissgerber)
  • Shape Modeling International 2017 Best Paper Award
  • Shape Modeling International 2016 Best Paper Award
  • Google best student paper, CVMP 2013 (A. Newson)
  • Second Place Winner of the Wolfgang Strasser Award 2015 (best paper at ACM SIGGRAPH High Performance Graphics)
  • IEEE 3DUI 2015 Best Paper Award
  • IEEE ICIP 2014 Top 10% Paper Award
  • SFIPP 2014 best poster award
  • ICPR 2014 Best Scientific Paper Award
  • SFGBM best thesis innovation award
  • IEEE IPTA 2016 best poster award
  • SIAM IS conference best poster award 2018 (A. Houdard)
  • CFPT best paper award 2018

 

Adresse postale : LTCI, Télécom Paris, IDS / IMAGES, 19 place Marguerite Perey
91120 PALAISEAU – FRANCE

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