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Traitement du signal et des images

Les thèses se rapportant au secteur de recherche "Traitement du signal et des images"

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20 ressources ont été trouvées. Voici les résultats 1 à 10
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  • Analyse d'images couleurs pour le contrôle qualité non destructif    - Harouna Seybou Aboubacar  -  23 septembre 2016

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    La couleur est un critère important dans de nombreux secteurs d'activité pour identifier, comparer ou encore contrôler la qualité de produits. Cette tâche est souvent assumée par un opérateur humain qui effectue un contrôle visuel. Malheureusement la subjectivité de celui-ci rend ces contrôles peu fiables ou répétables. Pour contourner ces limitations, l'utilisation d'une caméra RGB permet d'acquérir et d'extraire des propriétés photométriques. Cette solution est facile à mettre en place et offre une rapidité de contrôle. Cependant, elle est sensible au phénomène de métamérisme. La mesure de réflectance spectrale est alors la solution la plus appropriée pour s'assurer de la conformité colorimétrique entre des échantillons et une référence. Ainsi dans l'imprimerie, des spectrophotomètres sont utilisés pour mesurer des patchs uniformes imprimés sur une bande latérale. Pour contrôler l'ensemble d'une surface imprimée, des caméras multi-spectrales sont utilisées pour estimer la réflectance de chaque pixel. Cependant, elles sont couteuses comparées aux caméras conventionnelles. Dans ces travaux de recherche, nous étudions l'utilisation d'une caméra RGB pour l'estimation de la réflectance dans le cadre de l'imprimerie. Nous proposons une description spectrale complète de la chaîne de reproduction pour réduire le nombre de mesures dans les phases d'apprentissage et pour compenser les limitations de l'acquisition. Notre première contribution concerne la prise en compte des limitations colorimétriques lors de la caractérisation spectrale d'une caméra. La deuxième contribution est l'exploitation du modèle spectrale de l'imprimante dans les méthodes d'estimation de réflectance.

  • Transformations polynomiales, applications à l'estimation de mouvements et la classification    - Moubtahij Redouane El  -  11 juin 2016

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    Ces travaux de recherche concernent la modélisation de l'information dynamique fonctionnelle fournie par les champs de déplacements apparents à l'aide de base de polynômes orthogonaux. Leur objectif est de modéliser le mouvement et la texture extraites afin de l'exploiter dans les domaines de l'analyse et de la reconnaissance automatique d'images et de vidéos. Nous nous intéressons aussi bien aux mouvements humains qu'aux textures dynamiques. Les bases de polynômes orthogonales ont été étudiées. Cette approche est particulièrement intéressante car elle offre une décomposition en multi-résolution et aussi en multi-échelle. La première contribution de cette thèse est la définition d'une méthode spatiale de décomposition d'image : l'image est projetée et reconstruite partiellement avec un choix approprié du degré d'anisotropie associé à l'équation de décomposition basée sur des transformations polynomiales. Cette approche spatiale est étendue en trois dimensions afin d'extraire la texture dynamique dans des vidéos. Notre deuxième contribution consiste à utiliser les séquences d'images qui représentent les parties géométriques comme images initiales pour extraire les flots optiques couleurs. Deux descripteurs d'action, spatial et spatio-temporel, fondés sur la combinaison des informations du mouvement/texture sont alors extraits. Il est ainsi possible de définir un système permettant de reconnaître une action complexe (composée d'une suite de champs de déplacement et de textures polynomiales) dans une vidéo.

  • Face analysis using polynomials    - Bordei Cristina  -  03 mars 2016

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    Considéré comme l'un des sujets de recherche les plus actifs et visibles de la vision par ordinateur, de la reconnaissance des formes et de la biométrie, l'analyse faciale a fait l'objet d'études approfondies au cours des deux dernières décennies. Le travail de cette thèse a pour objectif de proposer de nouvelles techniques d'utilisation de représentations de texture basées polynômes pour l'analyse faciale.
    La première partie de cette thèse est dédiée à l'intégration de bases de polynômes dans les modèles actifs d'apparence. Nous proposons premièrement une manière d'utiliser les coefficients polynomiaux dans la modélisation de l'apparence. Ensuite, afin de réduire la complexité du modèle nous proposons de choisir et d'utiliser les meilleurs coefficients en tant que représentation de texture. Enfin, nous montrons comment ces derniers peuvent être utilisés dans un algorithme de descente de gradient.
    La deuxième partie de la thèse porte sur l'utilisation des bases polynomiales pour la détection des points/zones d'intérêt et comme descripteur pour la reconnaissance des expressions faciales. Inspirés par des techniques de détection des singularités dans des champ de vecteurs, nous commençons par présenter un algorithme utilisé pour l'extraction des points d'intérêt dans une image. Puis nous montrons comment les bases polynomiales peuvent être utilisées pour extraire des informations sur les expressions faciales. Puisque les coefficients polynomiaux fournissent une analyse précise multi-échelles et multi-orientation et traitent le problème de redondance efficacement ils sont utilisés en tant que descripteurs dans un algorithme de classification d'expression faciale.

  • Indexation de bases d'images : évaluation de l'impact émotionnel    - Gbehounou Syntyche  -  21 novembre 2014

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    L'objectif de ce travail est de proposer une solution de reconnaissance de l'impact émotionnel des images en se basant sur les techniques utilisées en recherche d'images par le contenu. Nous partons des résultats intéressants de cette architecture pour la tester sur une tâche plus complexe. La tâche consiste à classifier les images en fonction de leurs émotions que nous avons définies "Négative", "Neutre" et "Positive". Les émotions sont liées aussi bien au contenu des images, qu'à notre vécu. On ne pourrait donc pas proposer un système de reconnaissance des émotions performant universel. Nous ne sommes pas sensible aux mêmes choses toute notre vie : certaines différences apparaissent avec l'âge et aussi en fonction du genre. Nous essaierons de nous affranchir de ces inconstances en ayant une évaluation des bases d'images la plus hétérogène possible. Notre première contribution va dans ce sens : nous proposons une base de 350 images très largement évaluée. Durant nos travaux, nous avons étudié l'apport de la saillance visuelle aussi bien pendant les expérimentations subjectives que pendant la classification des images. Les descripteurs, que nous avons choisis, ont été évalués dans leur majorité sur une base consacrée à la recherche d'images par le contenu afin de ne sélectionner que les plus pertinents. Notre approche qui tire les avantages d'une architecture bien codifiée, conduit à des résultats très intéressants aussi bien sur la base que nous avons construite que sur la base IAPS, qui sert de référence dans l'analyse de l'impact émotionnel des images.

  • Vers des traitements morphologiques couleur et spectraux valides au sens perceptuel et physique : méthodes et critères de sélection    - Ledoux Audrey  -  05 décembre 2013

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    L'extension de la morphologie mathématique au domaine de la couleur ou du multi/hyperspectral en traitement et analyse d'images n'est pas élémentaire. La majorité des approches se sont focalisées sur la formulation mathématique des opérateurs sans prendre en compte le sens physique ou perceptuel de l'information couleur/spectrale. Les outils développés dans ce travail s'inscrivent dans un nouveau formalisme générique basé sur une fonction de distance. Cette construction permet d'utiliser les opérateurs morphologiques dans le domaine de la couleur ou du multi/hyperspectral en adaptant la fonction de distance. De plus, le choix de la fonction de distance rend les opérateurs valides au sens de la perception ou de la physique. Face aux nombre croissant d'approches existantes, des critères de sélection ont été développés afin de les comparer les différentes écritures de morphologie mathématique. Ces critères sont basés sur le respect des propriétés théoriques des opérateurs, sur les propriétés métrologiques et sur l'efficacité numérique. Grâce à un formalisme prenant en compte l'information perceptuelle de la couleur et intégrant une définition valide des éléments structurants non-plats, deux types d'opérateurs de plus haut niveau ont été définis. Le premier est un détecteur d'objets spatio-colorimétrique passant par la définition d'un gabarit spatial et vectoriel. Le second, est le calcul de spectres de textures vectoriels. L'extension des deux propos au spectral a été réalisé et ouvre de nouvelles questions scientifiques.

  • Modélisation de l'interaction lumière/matière pour l'analyse de surfaces rugueuses texturées par stéréo photométrie    - Bony Alexandre  -  02 décembre 2013

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    Les techniques de reconstruction 3d sont devenues incontournables pour des applications telles que la caractérisation et l'analyse de surfaces. Les travaux réalisés au cours de cette thèse ont pour objectif d'améliorer la qualité des reconstructions 3d par stéréophotométrie. Cette méthode repose sur deux principes, l'inversion d'un modèle d'interaction lumière/matière (BRDF) et la configuration d'un système d'éclairage et de prises de vues. Pour des surfaces diffuses, la stéréo-photométrie est réalisée à partir d'un minimum de trois images acquises d'un point de vue fixe pour des directions d'éclairages différentes. Son avantage est d'extraire simultanément les propriétés géométriques et colorimétriques des surfaces analysées même en cas de forte rugosité. Néanmoins, son application exige la formulation de plusieurs hypothèses qui sont difficilement respectables dans un contexte réel. Ceci génère des erreurs significatives dans les reconstructions. Pour les réduire, nous proposons différentes contributions qui s'articulent autour de la prise en compte globale de la chaine d'acquisition. Les apports de nos travaux se situent aux niveaux de la caractérisation et de la modélisation du système d'éclairage, du capteur d'acquisition et de l'amélioration de la qualité des images. Nous nous sommes aussi intéressés à l'optimisation des protocoles de prises de vues dans le cas de spécularité surfacique ou d'ombrage dus à la présence de rugosité. Les résultats obtenus montrent que la prise en compte de ces caractéristiques dans l'inversion d'un modèle de BRDF permet une nette amélioration des reconstructions et offre la possibilité de réduire la taille des systèmes d'acquisition.

  • Détection de points d'intérêts dans une image multi ou hyperspectral par acquisition compressée    - Rousseau Sylvain  -  02 juillet 2013

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    Les capteurs multi- et hyper-spectraux génèrent un énorme flot de données. Un moyen de contourner cette difficulté est de pratiquer une acquisition compressée de l'objet multi- et hyper-spectral. Les données sont alors directement compressées et l'objet est reconstruit lorsqu'on en a besoin. L'étape suivante consiste à éviter cette reconstruction et à travailler directement avec les données compressées pour réaliser un traitement classique sur un objet de cette nature. Après avoir introduit une première approche qui utilise des outils riemanniens pour effectuer une détection de contours dans une image multispectrale, nous présentons les principes de l'acquisition compressée et différents algorithmes utilisés pour résoudre les problèmes qu'elle pose. Ensuite, nous consacrons un chapitre entier à l'étude détaillée de l'un d'entre eux, les algorithmes de type Bregman qui, par leur flexibilité et leur efficacité vont nous permettre de résoudre les minimisations rencontrées plus tard. On s'intéresse ensuite à la détection de signatures dans une image multispectrale et plus particulièrement à un algorithme original du Guo et Osher reposant sur une minimisation L1. Cet algorithme est généralisé dans le cadre de l'acquisition compressée. Une seconde généralisation va permettre de réaliser de la détection de motifs dans une image multispectrale. Et enfin, nous introduirons de nouvelles matrices de mesures qui simplifie énormément les calculs tout en gardant de bonnes qualités de mesures.

  • Exploitation des statistiques structurelles d'une image pour la prédiction de la saillance visuelle et de la qualité perçue    - Nauge Michaël  -  11 décembre 2012

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    Dans le domaine de la vision par ordinateur l'utilisation de points d'intérêt (PI) est récurrente pour les problématiques de reconnaissance et de suivi d'objets. Plusieurs études ont prouvé l'utilité de ces techniques, associant robustesse et un temps de calcul pouvant être compatible avec le temps réel. Cette thèse propose d'étudier et d'exploiter ces descripteurs de statistiques de l'image sous un tout autre regard. Ainsi, nous avons menée une étude sur le lien entre les PI et la saillance visuelle humaine. De cette étude nous avons pu développer une méthode de prédiction de carte de saillance exploitant la rapidité d'exécution de ces détecteurs. Nous avons également exploité le pouvoir descriptif de ces PI afin de développer de nouvelles métriques de qualité d'images. Grâce à des résultats encourageant en terme de prédiction de qualité perçue et la faible quantité d'information utilisée, nous avons pu intégrer notre métrique "QIP" dans une chaîne de transmission d'images sur réseau sans fil de type MIMO. L'ajout de cette métrique permet d'augmenter la qualité d'expérience en garantissant la meilleure qualité malgré les erreurs introduites par la transmission sans fil. Nous avons étendu cette étude, par l'analyse fine des statistiques structurelles de l'image et des migrations d'attributs afin de proposer un modèle générique de prédiction des dégradations. Enfin, nous avons été amenés à conduire diverses expériences psychovisuelles, pour valider les approches proposées ou dans le cadre de la normalisation de nouveaux standards du comité JPEG. Ce qui a mené à développer une application web dédiée à l'utilisation et la comparaison des métriques de qualité d'images.

  • Stratégie de codage conjoint pour la transmission d'images dans un système MIMO    - Abot Julien  -  03 décembre 2012

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    Ce travail de thèse présente une stratégie de transmission exploitant la diversité spatiale pour la transmission d'images sur canal sans fil. On propose ainsi une approche originale mettant en correspondance la hiérarchie de la source avec celle des sous-canaux SISO issus de la décomposition d'un canal MIMO. On évalue les performances des précodeurs usuels dans le cadre de cette stratégie via une couche physique réaliste, respectant la norme IEEE802.11n, et associé à un canal de transmission basé sur un modèle de propagation à tracé de rayons 3D. On montre ainsi que les précodeurs usuels sont mal adaptés pour la transmission d'un contenu hiérarchisé. On propose alors un algorithme de précodage allouant successivement la puissance sur les sous-canaux SISO afin de maximiser la qualité des images reçues. Le précodeur proposé permet d'atteindre un TEB cible compte tenu du codage canal, de la modulation et du SNR des sous-canaux SISO. A partir de cet algorithme de précodage, on propose une solution d'adaptation de lien permettant de régler dynamiquement les paramètres de la chaîne en fonction des variations sur le canal de transmission. Cette solution détermine la configuration de codage/transmission maximisant la qualité de l'image en réception. Enfin, on présente une étude sur la prise en compte de contraintes psychovisuelles dans l'appréciation de la qualité des images reçues. On propose ainsi l'intégration d'une métrique à référence réduite basée sur des contraintes psychovisuelles permettant d'assister le décodeur vers la configuration de décodage offrant la meilleure qualité d'expérience. Des tests subjectifs confirment l'intérêt de l'approche proposée.

  • Ondelettes analytiques et monogènes pour la représentation des images couleur    - Soulard Raphaël  -  19 novembre 2012

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    De nombreux algorithmes de traitement d'image numérique (compression, restauration, analyse) sont basés sur une représentation en ondelettes. Les outils mathématiques disponibles étant souvent pensés pour des signaux 1D à valeurs scalaires (comme le son), ils sont mal adaptés aux signaux 2D vectoriels comme les images couleur. Les méthodes les plus répandues utilisent ces outils indépendamment sur chaque ligne et chaque colonne (méthodes « séparables »), de chaque plan couleur (méthode « marginale ») de l'image. Ces techniques trop simples ne donnent pas accès aux informations visuelles élémentaires, aboutissant à des traitements qui risquent d'introduire des artefacts rectangulaires et de fausses couleurs. Notre axe de recherche se situe autour des représentations analytiques qui utilisent un modèle oscillatoire des signaux. Ces outils de traitement du signal sont connus pour être bien adaptés à la perception humaine (auditive et visuelle), et leur extension à des dimensions supérieures est un sujet encore très actif, qui révèle des propriétés intéressantes pour l'analyse de la géométrie locale. Dans cette thèse, nous faisons une revue des ondelettes analytiques existantes pour l'image en niveaux de gris (dites complexes, quaternioniques et monogènes), et nous proposons des expérimentations qui valident leur intérêt pratique. Nous définissons ensuite une extension vectorielle qui permet de manipuler facilement le contenu géométrique d'une image couleur, ce que nous validons à travers des expérimentations en codage et analyse d'image.

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