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Modélisation paramétrique multi-échelle et multi-dimensionnelle des textures visuelles et son application à l'imagerie géophysique et biomédicale.

Tremblay Simard, Patrick (2013). Modélisation paramétrique multi-échelle et multi-dimensionnelle des textures visuelles et son application à l'imagerie géophysique et biomédicale. Thèse. Québec, Université du Québec, Institut national de la recherche scientifique, Doctorat en sciences de la terre, 197 p.

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Résumé

Nous développons une approche novatrice de modélisation conditonnelle d'hydrofaciès hétérogènes et de leur porosité intrinsèque. Notre démarche consiste à étalonner les mesures géophysiques de larges échelles telles qu'obtenues d'un modèle pétro-physique analogue à l'aide d'un modèle paramétrique de textures visuelles. Pour ce faire, nous modélisons par simulation séquentielle bayesienne les coefficients d'approximation d'ondelette des hydrofaciès synthétiques à partir des densités de probabilité conjointes entre les coefficients d'approximation des images du modèle analogue d'une part, et de la variabilité spatiale des coefficients d'approximation d'un modèle synthétique de terrain, d'autre part. Ensuite, les coefficients d'approximation simulés servent à synthétiser les textures de porosité des hydrofaciès en tenant compte des données conditionnantes en forages. Nous développons l'approche pour un dépôt sédimentaire hétérogène bidimensionnelle et l'appliquons à une étude de cas en imagerie biomédical homogène. Tel qu'attendu, les modèles de porosité réalisés reproduisent les structures de larges échelles du modèle synthétique ainsi que les textures de courtes échelles connues du modèle analogue. La méthode proposée est facile d'utilisation, flexible et efficace. Cette approche est néanmoins limitée par le modèle analogue, qui réduit l'existence de toutes textures de courtes échelles, à l'expression de son unique contenu.

Abstract

We develop a novel conditionning approach to modelize heterogeneous hydrofacies and their intrinsic porosity. Our method consists to calibrate large-sc ale geophysical measurements as obtained from a petro-physical analogue model, using a parametric texture model. To do so, we simulate using Bayesian sequential approach wavelet approximation coefficients of synthetic hydrofacies from joint probability density function between approximation coefficients of the analogue model images on one hand, and from spatial variability of the approximation coefficients of a geophysical synthetic model on the other hand. Simulated approximation coefficients are used to synthetic hydrofacies porosity textures taking into account borehole conditionning hard data. We develop the approach for a heterogeneous sedimentary deposit and apply it to a homogeneous biomedical case study. As expected, simulated porosity models reproduce large-scale structures of the synthetic geophysical model as weIl as small-scale textures of the analogue porosity model. The proposed approach is easy to use, flexible, and efficient. This approach is however limited by the analogue model, which reduces the existence of aIl small-scale textures, to the expression of its own content.

Type de document: Thèse
Directeur de mémoire/thèse: Gloaguen, Erwan
Co-directeurs de mémoire/thèse: Marcotte, Denis; Boucher, Alexandre
Mots-clés libres: porosité des hydrofaciès; morphométrie osseuse; transformée d'ondelette; modèle de texture paramétrique; simulation séquentielle bayesienne
Centre: Centre Eau Terre Environnement
Date de dépôt: 13 janv. 2014 19:12
Dernière modification: 17 mars 2016 18:11
URI: http://espace.inrs.ca/id/eprint/1698

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