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Défi Imag’In

Année de démarrage : 2015

Contexte :
L’imagerie ou plutôt les imageries sont les méthodes d’acquisition, d’analyse et de représentation de scènes réelles sous forme de signaux 2D (images), 2D + t (série temporelle d’images), 3D (volume, par exemple IRM) et 3D + t (séquence d’images volumiques), multi- et hyper-spectrales (d’une dizaine de fréquences à quelques centaines par point imagé voire plusieurs milliers pour les plus récents spectro-imageurs astronomiques). Il existe, bien sûr, d’autres méthodes fort nombreuses pour explorer la matière : l’imagerie THz, l’imagerie neutronique ou l’imagerie fondée sur la diffraction X, en sont des exemples. Ces méthodes sont très largement utilisées dans de très nombreux domaines, par exemple en biologie, médecine et anthropologie physique, en sciences de la Terre et de l’Univers, en géographie, en archéologie, en physique, en chimie, en contrôle industriel, pour ne citer que quelques domaines. Fréquemment, ces méthodes impliquent un utilisateur humain dont le système visuel est un maillon de la chaîne de traitement ou de transmission de l’information, et dont il faut tenir compte. On parle alors d’approches supervisées. Devant la diversité des domaines concernés, la complexité grandissante des méthodes à mettre en œuvre, l’hétérogénéité croissante des données et l’exigence constante de performances, les besoins nouveaux en principes et technologies de visualisation, des méthodes nouvelles et efficaces doivent être conçues et développées en étroite collaboration entre des spécialistes de traitement de l’information, des spécialistes des capteurs et des systèmes d’imagerie complexes, et des experts du domaine d’application.

Objectifs :
Pour le premier appel, l’accent est mis sur les trois priorités ci-dessous :

- Co-conception  : l’accent doit être mis sur des projets fortement interdisciplinaires associant, à titre indicatif, la conception du matériel (opticiens, physiciens, électroniciens), le traitement de signal et d’images, la conception de logiciels adaptés et rapides, les utilisateurs dans de nombreuses disciplines, par exemple les médecins, les chirurgiens, les astrophysiciens, les photo-interprétateurs, chimistes et physiciens, etc.. Les grandes avancées sont issues de telles démarches dans lesquelles chacun amène une expertise très pointue de son domaine mais interagit de façon continue avec les autres.

- Multi-modalité et fusion de données : La multi-modalité est omniprésente, mais on ne sait pas prédire le gain obtenu en exploitant plusieurs modalités, les approches de traitement sont souvent ad hoc et pas toujours optimales : globalement, le traitement d’images multi-modales est encore insuffisamment maîtrisé. L’interdisciplinarité intervient dans le mélange de données de caractéristiques physiques différentes, en vue d’un domaine d’application spécifique.

- Modèles et traitement avancées : Les approches statistiques, les modèles géométriques et les graphes sont de plus en plus utilisés pour représenter et analyser des images complexes. La mise en œuvre de ces modèles pose d’abord des problèmes de modélisation (e.g. problème direct puis résolution du problème inverse), d’optimisation (convexe ou non convexe), et ensuite de développement logiciel, qui sont actuellement considérés indépendamment.

Caractère interdisciplinaire et disciplines impliquées :
D’un point de vue méthodologique, les acteurs concernés sont nombreux : ce sont les physiciens et les spécialistes d’instrumentation pour la partie matérielle ; ce sont les mathématiciens, les informaticiens, les traiteurs d’images pour les modèles et les algorithmes ; ce sont aussi les spécialistes, neurobiologistes ou psychologues, de la perception visuelle.
Ce défi concerne toutes les disciplines. La complexité des questions et la diversité des applications demandent une approche interdisciplinaire reposant sur des spécialistes des méthodes et des experts du domaine d’application concerné.

Contacts :

Pour connaitre les projets soutenus en 2015