Videokompression - Seit 1999

Der Hauptteil der Forschungsarbeit wurde am Video and Image Processing Lab der Universität von Kalifornien in Berkeley (UCB) gemacht. Das Ziel war eine neue Technik zu erfinden, für das automatische lernen von optimalen zwei-dimensionalen Funktionen, die in Matching Pursuit basierte Video-Codecs benutzt werden. Diese Funktionen sind optimal im Sinne wo sie den PSNR maximieren bei gegebener Bitrate.

Vor 1999 hat Philippe Schmid-Saugeon mehrere "core experiments" überprüft im Rahmen der MPEG-4 Standard Definition.

Medizinische Geräte - Seit 1996

Von 1996 bis 1999 wurde am Signal Processing Institute der Eidgenössischen Technischen Hochschule Lausanne geforscht. Zu dieser Zeit war die Hauptaufgabe ein Computer unterstütztes System für Hautkrebs zu entwickeln. Dermatoskopische (oder dermoskopische) Bilder wurden bearbeitet um automatisch die Läsion zu maskieren und diagnostische Merkmahle zu identifizieren und quantitativ zu erfassen. Algorithmen zum segmentieren, nichtlineare Filtrierung (hauptsächlich nichtlineare isotropische oder anisotropische Filter), Musteranalyse, Analyse und Messung der Symmetrie, usw. Die erfolgreichen Resultate dieser Forschungsarbeit haben die Tür zu neuen Opportunitäten in der Industrie geöffnet.

Die erste dieser Opportunitäten war der Entwurf eines Computer unterstützten System für Gebärmutterkrebs. Diese Forschungsarbeit wurde bei Medispectra, Inc, gemacht und das Ziel war die Diagnose von Gebärmutterkrebs von der Zeitanalyse der weißlichen Verfärbung nach Anwendung von Essigsäure. Eine Videosequenz der Gebärmutter wird zu diesem Zweck benutzt. Signal- und Bildverarbeitungsalgorithmen wurde spezifisch entwickelt um (1) die nacheinander folgenden Bilder aufzustellen ("tracking"), (2) die Bilder zu segmentieren, (3) zu kalibrieren (echte Farbkalibrierung, keine Normierung), (4) die Farbe von gezielten Region sowie ihre Veränderung mit der Zeit zu messen, (5) Merkmale von diesen Zeitfunktionen zu ziehen. Mit Hilfe dieser Merkmale wurden Regionen für die eine Histopathologie gemacht worden war klassifiziert. Die Entwicklung von optimalen Klassifikatoren war auch ein wichtiges Thema. Resultate waren sehr ermutigend.

Dies zweite Opportunität wahr ein in vivo System zu entwickeln für die Messung von Hämatokrit Werte. Zwei Techniken wurden untersucht: (1) die Messung und die Analyse der optischen Dichte und (2) die Benutzung von Konfokalmikroskopie. In der zweiten Option wurde hauptsächlich eine Monte Carlo Simulation programmiert, um Lichttransport in Haut mit einer konfokalen Quelle-Empfänger Struktur zu studieren. Diese Forschungsarbeit wurde für Intelligent Medical Devices, LLC, gemacht.

Seit November 2005 ist Philippe Schmid-Saugeon mit Berata AG, eine Technologie Beratungsfirma in Basel, Schweiz. Unter anderem ist er in wichtigen Forschungsprojekten bei Haag-Streit AG involviert. Er handelt als Berater für Bildverarbeitung Technologien und nimmt direkt zur Entwicklung von Bildverarbeitung Algorithmen teil. Diese Algorithmen werden gebraucht um Bilder aus Spaltlampen zu analysieren. Ein wichtiges Thema war die Auswertung von Bildsensoren (CCD and CMOS) unter geringer Beleuchtung (< 50 Lux). Algorithmen wurden schon entwickelt für  Restaurierung (Schärfe und Rauschen), Segmentierung, "blending", etc.