Unité en Advanced Technologies for Image and Signal Processing
ADVANCED TECHNOLOGIES FOR IMAGE AND SIGNAL PROCESSING (ATISP) 
Code:  UR17ES41
 
L’unité de recherche : Advanced Technologies for Image and Signal Processing ‘ATISP’, nouvellement créée en janvier 2017 à l’Ecole Nationale d’Electronique et des Télécommunications de Sfax sous le code UR17ES41, œuvre pour les technologies avancées dans le domaine d'analyse des signaux et de l’image. Le programme de recherche poursuivi au sein de l'unité ATISP a permis de développer plusieurs compétences scientifiques et techniques, en particulier dans les disciplines (axes) suivantes :
 
Traitement du signal de parole et de l’audio ;
 Télédétection et imagerie satellitaire
 
L'originalité du programme de recherche proposé dans cette unité UR ATISP consiste en l’association créative d'information interdisciplinaire permettant d’optimiser globalement les outils métrologiques modernes (systèmes de mesure) qui ne peuvent être conçus que par une compilation additive de la connaissance de divers domaines, telle la médecine, le traitement numérique des signaux, la télédétection, etc.
 
L’objectif général du programme de recherche proposé consiste en le développement d’approches et de méthodes évoluées de traitement des signaux, utilisant les nouvelles technologies en électronique et en informatique, pour améliorer la qualité d’interprétation et d’analyse de données dans des applications en imagerie médicale pour le Diagnostic Assisté par Ordinateur ‘DAO’, en traitement de la parole et de l’audio, en télédétection, pour les systèmes embarqués en biométrie etc...
 
Les domaines de recherche ciblés dans ce programme concernent le traitement du signal multidimensionnel, le traitement de l’image dans des domaines bien spécifiques, la télédétection et la conception de plateformes logicielle et matérielle dédiées.
 
L’unité de recherche projetée ATISP œuvre pour divers objectifs spécifiques s’articulant autour des méthodes évoluées de traitement de signaux et de l’image utilisant les nouvelles technologies. Les objectifs spécifiques pour chaque domaine d’applications étudié peuvent se résumer par ce qui suit :
 
   Domaine de traitement d’image : Le diagnostic assisté par ordinateur (DAO) est un domaine de recherche en pleine expansion qui offre des possibilités d’analyse et de diagnostic et d’aide à la décision très remarquables :
 
 Développement d’algorithmes de détection, de segmentation et de fusion pour l'aide au diagnostic et évaluation thérapeutique assisté par ordinateur pour la lutte contre le cancer.
 Développement d’algorithmes de détection, de segmentation et de fusion pour déceler certaine malformation du type tumoral.
 Développement d’algorithmes de fusion entre diverses modalités d’imagerie et de l’audio. Le but primordial est la complémentarité pour des buts de reconnaissance.
 
   Domaine de traitement de parole et de l’audio : un domaine en émergence qui prend de l’ampleur très rapidement dans le paysage industriel et médical.
 
 Développement de systèmes de reconnaissance évolués pour les phonèmes, mots et pour parole continue.
 Développement de systèmes sophistiqués d’analyse et de synthèse de parole.
 Analyse du signal vocal en vue de l’estimation des formants par différentes techniques telles que le codage prédictif linéaire (LPC), le cepstre…
 Reconnaissance automatique de la parole en petit et grand vocabulaire utilisant les méthodes de classifications statistiques (Modèles de Markov Cachés) et les réseaux de neurones.
 Apprentissage statistique par des algorithmes spécifiques en vue d’augmenter les capacités discriminantes des HMM.
 Synthèse du signal de parole par différentes techniques notamment les techniques statistiques.
 
   Domaine de télédétection et de traitement d’imagerie satellitaire : La télédétection est un domaine de haute technologie qui offre actuellement des services très importants dans le domaine civil à savoir l’agriculture la géographie et la météo :
 
 Développement d’algorithmes de désagrégation et de démélange de séries d’images satellitaires optique et infrarouge en vue de retrouver les propriétés des différentes classes d’occupation de sol à haute résolutions.
 Développement d’algorithmes de fusion d’images issues de plusieurs capteurs en vue d’une complémentarité permettant ainsi une meilleure détection et suivi de surfaces.
 Développement d’approches d’inversion des données LiDAR sur les arbres en vue d’estimer les propriétés structurales et biophysiques. 
 

 

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