Ecole des Mines Paris
Centre de Morphologie Mathématique

Morphologie mathématique et indexation d'images couleur. Application à la microscopie en biomédecine
(Mathematical morphology and colour image indexing. Application to biomedical microscopy)

Thèse de Docteur de l'Ecole des Mines de Paris - Spécialité Morphologie Mathématique

Jesús Angulo López
Directeur de thèse: Pr. Jean Serra

Jury: Georges Flandrin, Antonio Albiol, Alain Tremeau, Jacques Klossa, Jean Serra, François Vallet
Fontainebleau, 8 Décembre 2003

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Document complet


Titre et préambule
Table des matières
Chapitre 1 - Introduction et Motivation
Chapitre 2 - La couleur
Chapitre 3 - Représentations couleur luminance, saturation et teinte
Chapitre 4 - Filtrage morphologique d'images couleur
Chapitre 5 - Segmentation morphologique d'images couleur
Chapitre 6 - Extraction de caractéristiques
Chapitre 7 - Hematologie cellulaire
Chapitre 8 - Lecture automatique des puces à ADN
Chapitre 9 - Conclusion
Annexe A - Introduction à la morphologie mathématique
Bibliographie


Résumé
Dans le domaine de l'image numérique en microscopie biomédicale, la couleur constitue une source importante d'information, laquelle combinée avec la géométrie et la morphologie des structures, permet le développement de techniques quantitatives plus performantes et robustes. Et ceci est aussi le cas dans le domaine des applications multimédia, notamment pour l'indexation automatique par le contenu. Néanmoins, la représentation et le traitement des images couleur reste un problème ouvert.
Cette thèse se propose d'explorer des méthodes à caractère générique pour la segmentation, le filtrage et l'extraction de caractéristiques des images couleur, en se fondant sur des opérateurs de la morphologie mathématique. D'un point de vue plus pratique, les deux applications spécifiques considérées sont la cytologie quantitative hématologique et la lecture de puces à ADN.
Dans un premier temps, nous traitons le problème des espaces couleur. Des résultats mathématiques justifient l'usage des systèmes de coordonnées de type teinte/luminance/saturation. Nous montrons par ailleurs les avantages pratiques de telles représentations lorsqu'on bâtit des histogrammes bidimensionnels teinte/saturation et luminance/saturation pour segmenter les images couleur et pour extraire des reflets, des zones d'ombre et des dégradés sur les images couleur.
Ainsi, nous pouvons aborder l'extension de certains opérateurs morphologiques pour le filtrage et la segmentation d'images couleur ou multispectrales, le but principal étant de développer des opérateurs couleur, extension des opérateurs scalaires, qui soient adaptés aux caractéristiques avantageuses des espaces couleur type teinte/luminance/saturation. Notamment le fait d'avoir à notre disposition l'information chromatique et l'information achromatique d'une manière indépendante, ainsi qu'une information comme la saturation qui joue le rôle de poids de contrôle entre les deux, nous permet de proposer quelques façons différentes de filtrer/segmenter conjointement les structures chromatiques et achromatiques d'une image couleur. Un grand nombre d'exemples ont montré l'intérêt de cette approche.
Nous montrons ensuite les résultats de différentes études concrètes sur la caractérisation et la classification de la forme, la texture et la couleur des objets d'une image grâce aux opérateurs tels que les granulométries et les histogrammes couleur.
Dans la dernière partie, nous abordons deux applications en microscopie biomédicale quantitative. La première application correspond à une plate-forme technologique intégrée pour la segmentation, l'extraction de caractéristiques et la classification de cellules dans des frottis de sang périphérique, dans le cadre d'applications en réseau (téléhématologie). Dans la deuxième application, nous utilisons les opérateurs morphologiques les plus avancés dans une approche automatique très performante pour l'extraction des données des spots de l'image d'une puce à ADN.

Mots clés: analyse d'images couleur, morphologie mathématique, espaces teinte/luminance/saturation, filtrage couleur, segmentation couleur, extraction de caractéristiques, microscopie biomédicale quantitative, biopuces, hématologie cellulaire, télépathologie


Abstract
In the field of image processing and analysis for biomedical microscopy, color represents an important information source, which combined with the geometry and the morphology of structures, allows the development of more robust and more powerful quantitative techniques. This is also the case for multimedia applications, in particular for content-based image retrieval. Nevertheless, the representation and the processing of color image processing remains an open problem.
This thesis intends to explore generic methods for image filtering, segmentation and feature extraction of color images based on mathematical morphology operators. From a more practical point of view, two specific applications are considered; the analysis of cells in quantitative hematology and the automatic reading of DNA microarrays.
We initially deal with the problem of color spaces. Mathematical results justify the use of the 3D-polar coordinate color spaces, type hue/luminance/saturation, for image processing. In addition, we show the practical advantages of such representations when one builds two-dimensional histograms hue/saturation and luminance/saturation in order to segment color image and to extract reflections, trends and shadows from color images.
We can therefore approach the extension of certain morphological operators for the filtering and the segmentation of color or multispectral images. The main aim being the development of color operators, extension of the scalar ones, which are adapted to the advantageous characteristics of color spaces hue/luminance/saturation. The fact of having at our disposal chromatic and achromatic information in an independent way, as well as an additional variable as the saturation which plays the role of weight of control between the chromatic/achromatic ones, enables us to propose some different ways for filtering and segmenting jointly the chromatic and achromatic structures of a color image. Many examples show the interest of this approach.
We then describe the results of various concrete studies on the characterisation and the classification of shape, texture and color of the objects of an image by means of operators such as the granulometries and the color histograms.
Finally, we tackle two applications in biomedical quantitative microscopy. The first application concerns an integrated technological platform for segmentation, feature extraction and classification of cells in peripheral blood smears, within the framework of networking applications (telehematology). In the second application, we use the most advanced morphological operators in a very powerful automatic approach for the extraction of the spot data of a DNA microarray image.

Key words: color image analysis, mathematical morphology, hue/luminance/saturation color spaces, color filtering, color segmentation, feature extraction, biomedical quantitative microscopy, microarrays, hematological cytology, telepathology


Resumen
En el dominio de la imagen digital aplicada a la microscopía biomédica, el color constituye una fuente importante de información la cual, combinada con la geometría y la morfología de las estructuras, permite el desarrollo de técnicas cuantitativas con mejor rendimiento y robustez. Y esto es también válido para el dominio de las aplicaciones multimedia, especialmente para la indexación automática por el contenido. Sin embargo, la representación y el tratamiento de las imágenes en color constituye todavía un problema abierto.
Esta tesis se propone la exploración de métodos con carácter genérico para la segmentación, el filtrado y la extracción de características en imágenes en color, basándose en operadores de la morfología matemática. Desde un punto de vista más práctico, las dos aplicaciones específicas consideradas son la citología cuantitativa en hematología y la lectura de microarrays de ADN.
En la primera parte, tratamos el problema de los espacios de representación del color. Una serie de resultados matemáticos justifican el uso de sistemas en coordenadas polares de tipo matiz/luminacia/saturación. Mostramos además las ventajas prácticas de tales representaciones cuando se construyen histogramas bidimensionales matiz/saturación y luminancia/saturación para segmentar imágenes color y para extraer reflejos, zonas de sombra y degradados sobre imágenes color.
De esta manera, podemos abordar la extensión de ciertos operadores morfológicos para el filtrado y la segmentación de imágenes color o multiespectrales, siendo el objetivo principal el desarrollo de operadores color, extensión de los operadores escalares, que sean adaptados a la características ventajosas de los espacios de tipo matiz/luminacia/saturación. En particular, el hecho de disponer de la información cromática y de la información acromática de manera independiente, así como de una información como la saturación que desempeña la función de ponderación entre las dos, permite proponer algunas maneras diferentes de filtrar/segmentar conjuntamente las estructuras cromáticas y acromáticas de una imagen en color. Un gran número de ejemplos muestran el interés de esta metodología.
Mostramos después los resultados de diferentes estudios concretos sobre la caracterización y la clasificación de la forma, la textura y el color de los objetos de una imagen gracias a operadores como las granulometrías y los histogramas color.
En la última parte, abordamos dos aplicaciones con vocación industrial en microscopía biomédica cuantitativa. La primera aplicación corresponde a una plataforma tecnológica integrada para la segmentación, la extracción de características y la clasificación de células en frotis de sangre periférica, dentro de un marco de trabajo de aplicaciones en red (telehematología). En la segunda aplicación, los operadores morfológicos más avanzados son utilizados en el desarrollo de un algoritmo muy eficiente para la extracción de los datos de la imagen de un \emph{microarray} de ADN.

Palabras clave: análisis de imágenes color, morfología matemática, espacios matiz/luminancia/saturación, filtrado color, segmentación color, extracción de características, microscopía biomédica cuantitativa, microarrays de ADN, hematología celular, telepatología