L’Université de Paris 13 n’a pas de laboratoires dont les thématiques de recherche correspondent aux thèmes de recherche que j’ai développés pendant ma thèse. Dès 1998, j’ai intégré le laboratoire L2TI qui présente des thèmes auxquels je pensais pouvoir m’adapter et réussir une conversion au niveau de la recherche. Pour commencer mon insertion au laboratoire L2TI, j’ai choisi le thème « réseau » pour finalement adopter le thème « Image » dans l’équipe « Analyse et Traitement d’Information Visuelle». Depuis 2004, mes thèmes de recherche au sein de cette équipe sont :

- Restauration et Super-résolution (voir ci-dessous) ;

- Segmentation (voir ci-dessous) ;

- Amélioration de la qualité d’image par post-traitement ;

- Tatouage (voir ci-dessous) ;

- Applications aux images médicales, cinéma numérique (voir ci-dessous).

Mes activités scientifiques développées dans ces domaines s’articulent donc autour de ces thèmes et se traduisent également par des implications personnelles dans les projets d’envergures nationale (depuis fin 2006) et internationale (2008) et surtout par des encadrements doctoraux et des collaborations scientifiques et industrielles depuis 2006.

A - Restauration et Super-résolution d’images

- Méthodes d’optimisation mathématiques visant une meilleure qualité du diagnostic en minimisant l’effet du bruit et des artefacts et en augmentant la résolution d’images par des techniques de super-résolution :

L'imagerie médicale joue un rôle de plus en plus important pour le diagnostic, la détection précoce des maladies et le suivi de patients. Malgré les progrès des technologies d’acquisition et des performances des algorithmes de reconstruction dans ce domaine, la qualité des images médicales obtenues est souvent limitée par les bruits et une résolution médiocre, ce qui conduit à une réduction de la visibilité des caractéristiques ou des détails surtout en zone de faible contraste. Ces détails peuvent être d’une information vitale. Il est donc important de proposer des méthodes efficaces pour réduire les bruits et pour augmenter la résolution spatiale des images. Dans cette optique, nous avons récemment proposé des méthodes basées sur des exemples et par l’apprentissage (example-based learning) pour le débruitage et la super-résolution des images médicales issues de différentes modalités d’imagerie. En observant qu’en imagerie médicale, il existe beaucoup d’images acquises, nous avons proposé nos méthodes sur l’idée intéressante : utiliser des images semblables (même organe, même modalité d’imagerie) et de bonne qualité (approuvée par experts) pour restaurer une image dégradée. Les imageries médicales sont particulières et utiliser cette spécificité pour les débruiter (ou augmenter leur résolution) permet d’être plus efficace qu’une méthode générique de débruitage (ou d’augmentation de résolution). Les bons résultats obtenus (et publiés) permettent de montrer l’intérêt et le potentiel applicatif réel de ces méthodes.

-  Réalisation : thèse de Dinh Hoan TRINH (Janvier 2010 à Juin 2013), que j’ai co-encadrée en collaboration avec le laboratoire LAGA (Directrice de thèse : Mme Françoise DIBOS, Professeur), l’UFR SMBH et les Hôpitaux Universitaires Paris-Seine-Saint-Denis (Dr Jean-Marie ROCCHISANI, Docteur en Médecine Nucléaire). Co-tutelle de thèse avec le Center for Informatics and Computing (CIC) de la VAST (Vietnam Academy of Sciences and Technology, équivalent au CNRS en France).

- Financement : Bourse CNRS BDI PED (Bourse de Doctorat pour Ingénieurs pour les pays en voie de développement)

-  Depuis 2011, nous continuons nos actions de recherche avec l’Université Nationale du Vietnam à Hanoi pour la restauration et l’acquisition d’images IRM (publications co-signées) et avec l’Université Polytechnique de HoChiMinh Ville pour la super-résolution des images naturelles (publications co-signées).

Mots clés : Restauration, Débruitage, Super-résolution, Images médicales, Optimisation, Apprentissage.

B- Segmentation 

- Méthodes de segmentation basées sur les contours actifs : En imagerie médicale, la segmentation est nécessaire à la détection des régions pathologiques et permet le suivi de ces pathologies. Les images de faible qualité ne permettent pas de distinguer les structures ou organes de façon fiable. Nous avons donc développé des méthodes basées sur les contours actifs et qui ont l’avantage d’être précis, d’implémentation rapide tout en étant indépendant de contour initial.

- Réalisation : Thèse  de Quang Tung THIEU (Octobre 2009 à Juin 2013), que j’ai co-encadrée avec Mr Emmanuel VIENNET, Professeur (L2TI), en collaboration avec l’UFR SMBH et les Hôpitaux Universitaires Paris-Seine-Saint-Denis (Dr Jean-Marie ROCCHISANI, Docteur en Médecine Nucléaire), (pour des images CT, TEP, IRM) et avec l’Université Texas A&M University-Commerce (Etats-Unis) (applications aux images « EpiLuminescence Microscopy » pour les lésions cutanées).

- Financement : Bourse d’Allocation de recherche

Mots clés : Segmentation, Contours actifs, Images CT, IRM, TEP, ImageDermoscopique, Lésion cutanée.

C - Amélioration de la qualité d’image par post-traitement 

- Mes activités au sein de l’équipe ATIV portent également sur des méthodes de restauration qui sont capable d’améliorer de façon contrôlée la qualité d’image (ou de vidéo) dégradée par des artefacts de codage tels que l’effet de bloc, les bruits de contour ou d’autres dégradations de couleur ou de bruit grain.

- Réalisation : Les travaux ont permis dès 2005 des publications (IEEE ISSPA) des méthodes pour la restauration d’image dégradée par l’effet de bloc et de bruit de contour. Une mesure de l’effet de bloc sur la qualité a été aussi proposée. Par la suite, nous avons développé d’autres méthodes de restauration pour l’amélioration de la qualité de film numérique vis-à-vis des dégradations de couleurs (color mismatching), de bruit grain, et aussi d’effet de blocs et de bruit de contour. Ces travaux ont permis une collaboration avec la société ECLAIR Groupe (93), dans le cadre de la thèse de DO Quoc Bao (Octobre 2007 à Janvier 2012), dirigée par Mr Azeddine BEGHDADI (PR, L2TI) que j’ai co-encadré, pour la restauration de film numérique. Ces travaux ont donné lieu à de nombreuses publications

- Financement : Bourse du Conseil Général du Seine-Saint-Denis (93). 

Mots clés : effet de bloc, bruit de contour, qualité, post-traitement, estimation, vidéo, cinéma numérique.

D - Tatouage numérique 

- Techniques de watermarking robuste pour la protection des contenus numériques : Développement des techniques de tatouage imperceptible et robuste en prenant en compte des mécanismes du SVH pour pouvoir contrôler le compromis optimal entre la visibilité de la marque et sa robustesse.

- Réalisation : thèse de Phi Bang NGUYEN (Décembre 2006 – Mars 2011), que j’ai co-encadré avec
Mr Azeddine BEGHDADI, professeur (L2TI).

- Financement : projet HD3D – IIO, (Initiative pour une Industrie Ouverte) du pôle de compétitivité Cap Digital – IMVN (Image Multimédia Vie Numérique) Ile-de-France.

Mots clés : tatouage, système visuel humain, imperceptibilité, robustesse, protection numérique des droits.