Récemment une nouvelle génération d'ondelettes dites orientables "steerable wavelets" ont été proposées par différentes groupes de recherche. Elles sont particulièrement bien adaptées au traitement d'images car, par rapport aux ondelettes traditionnelles, elles offrent une décomposition multi-échelle indépendante de l'orientation. Cela représente un avantage pour l'analyse des structures d'une image et permet d'envisager de nouvelles applications.
Le but du projet est de faire le point sur les "steerable wavelets". Il s'agit d'étudier différentes approches: 1) steerable pyramid de E. Simoncelli, 2) complex wavelet de N.G. Kingsbury 3) et de d'étudier une nouvelle approche basée sur les ondelettes fractionnaires complexes "complex fractional spline wavelets" développé par notre laboratoire fractional spline wavelets. Ces approches seront implémenter sous Matlab pour être comparées en terme de réduction de bruit dans des images à résonance magnétique fonctionnelle (fMRI).
Pour la compréhension du fonctionnement du cerveau et pour le diagnostic neurologique l'IRM fonctionnelle tient une place déterminante mais les images obtenues sont trés bruitées en raison des limites matérielles des scanners IRM. Il est donc vital de trouver les meilleurs algorthmiques de réduction de bruit et l'analyse par ondelettes orientables semblent une voie prometteuse.
Collaboration with Prof. Dragotti, Imperial College, London