Contact
communication [at] ens-paris-saclay.fr (Communication)
Adresse
ENPC, amphi Caquot 1 (bâtiment Coriolis)
6-8 Avenue Blaise Pascal, 77420 Champs-sur-Marne
(RER A station Noisy-Champs)

Formation d'image à partir d'une grande séquence d'images RAW

Thibaud Briand, Centre de Mathématiques et Leurs Applications et Laboratoire d'Informatique Gaspard Monge, soutiendra sa thèse de doctorat consacrée à la "Formation d'image à partir d'une grande séquence d'images RAW : performance et précision", le 14 novembre prochain.
ENPC, Champs-sur-Marne
Ajouter à mon agenda11/14/2018 11:00am 11/14/2018 12:30pm Formation d'image à partir d'une grande séquence d'images RAW ENPC, Champs-sur-Marne Europe/Paris public

Le but de cette thèse est de construire une image couleur de haute qualité, contenant un faible niveau de bruit et d'aliasing, à partir d'une grande séquence (e.g. des centaines) d'images RAW prises avec un appareil photo grand public.

 
C'est un problème complexe nécessitant d'effectuer à la volée du dématriçage, du débruitage et de la super-résolution. Les algorithmes existants produisent des images de haute qualité, mais le nombre d'images d'entrée est limité par des coûts de calcul et de mémoire importants.
 
Dans cette thèse, nous proposons un algorithme de fusion d'images qui les traite séquentiellement de sorte que le coût mémoire ne dépend que de la taille de l'image de sortie. Après un pré-traitement, les images mosaïquées sont recalées en utilisant une méthode en deux étapes que nous introduisons. Ensuite, une image couleur est calculée par accumulation des données irrégulièrement échantillonnées en utilisant une régression à noyau classique. Enfin, le flou introduit est supprimé en appliquant l'inverse du filtre équivalent asymptotique correspondant (que nous introduisons).
 
Nous évaluons la performance et la précision de chaque étape de notre algorithme sur des données synthétiques et réelles. Nous montrons que pour une grande séquence d'images, notre méthode augmente avec succès la résolution et le bruit résiduel diminue comme prévu. Nos résultats sont similaires à des méthodes plus lentes et plus gourmandes en mémoire.
 
Comme la génération de données nécessite une méthode d'interpolation, nous étudions également les méthodes d'interpolation par polynôme trigonométrique et B-spline. Nous déduisons de cette étude de nouvelles méthodes d'interpolation affinées