Proposition de thèse : Acquisition, fusion et méthodologies d’évaluation des images à haute gamme de dynamique (HDR)


L’ED SISMI propose le sujet de thèse suivant :

Intitulé du sujet : Acquisition, fusion et méthodologies d’évaluation des images à haute gamme de dynamique (HDR)

Ce projet serait sous la direction de Majdi Khoudeir de XLIM à l’Université de Poitiers

Co-directeurs renseignés : Chaker Larabi /

Les financements sont : Bourse (non acquise)

Le début de la thèse est prévu pour : 10/19

Mots clés du sujet : HDR, Base d’images, métriques de qualité, Tests psychovisuels, Métrologie, réalisme.

Présentation du sujet : Cette thèse vise à faire avancer les techniques liées aux images à haute gamme de dynamique (de l’anglais High Dynamic Range). Les travaux envisagés concernent les modalités d’acquisition, les approches intelligentes de fusion des images multi-exposées mais également les approches de mesure de la qualité perçue. Il sera fait appel aux approches d’apprentissage automatique afin de tirer profit de la possibilité de modélisation à partir d’une grande base d’images.

Objectifs : Ce thèse a pour objectifs :
– La compréhension et la mise en œuvre des processus d’acquisition d’images HDR ; Cette partie pourra s’appuyer sur le matériel disponible au niveau de la plateforme CEMOP de l’université de Poitiers ;
– L’acquisition d’une base d’images ou de vidéos HDR prenant en compte la diversité des contenus et des conditions d’exposition ; Cette base d’images pourra faire l’objet d’une base de benchmark pour la communauté scientifique ;
– L’exploration des techniques de fusion d’images et l’utilisation des outils d’apprentissage dont l’apprentissage profond pour proposer des solutions innovantes ;
– L’étude des effets de la large gamme de dynamique sur le réalisme des images et développer des outils objectifs pour le mesurer. Cela implique des expériences psychophysiques dans un environnement contrôlé.

Description du sujet : Avec les récents progrès dans les technologies de capture et d’affichage, les images HDR (High Dynamic Range) deviennent très populaires. Une des raisons consiste dans la possibilité de gérer des informations de luminance physique d’une scène naturelle en plus de la dynamique étendue. Ainsi, différentes expositions sont combinées pour acquérir à la fois les détails dans les zones à faible luminance (zones d’ombre) et à forte luminance (source lumineuse en vision directe). En vision par ordinateur, ces images apportent un outil innovant pour quantifier avec robustesse les propriétés optiques d’une scène, que ce soit dans un cadre purement métrologique (par exemple pour la mesure de la réflectance d’une surface) ou dans un cadre d’analyse de l’information (par exemple pour capter l’environnement dans les véhicules autonomes). Dans un cadre plus ludique, les images HDR apportent une qualité inégalée pour la restitution d’une scène ou la mise en valeur de l’information. Cependant, l’exploitation pratique des images HDR reste assez complexe. De nombreux dispositifs d’acquisition grands publics proposent des images pseudo-HDR en jouant sur les possibilités accrues en termes de quantification des capteurs modernes, au détriment du rapport signal sur bruit. Mais l’acquisition HDR nécessite encore aujourd’hui des procédures parfaitement maitrisées et des algorithmes performants de fusion d’images pour garantir la qualité finale. En effet, les approches de fusion génèrent encore des artéfacts comme l’effet fantôme. Il a été démontré que les approches d’apprentissage peuvent permettent de pallier ce problème.
Pour ce qui est de la visualisation, les dispositifs permettant de les afficher restent à la fois chers et peu répandus. De plus et du fait de leur constitution, ces images représentent une quantité de données non négligeable nécessitant des outils de compression adaptés mais qui peuvent altérer la qualité visuelle. Ces techniques de compression reposent souvent sur un opérateur de tone mapping permettant de réduire la dynamique de l’image en essayant de préserver le plus de détails. L’ensemble de ces problématiques est amplifié lorsqu’il est nécessaire de traiter des vidéos HDR.
Par ailleurs, l’utilisation d’une telle technologie dans les appareils mobiles s’est démocratisée. Il est devenu clair pour le grand public, qu’une large gamme de dynamique permet d’améliorer nettement le réalisme de l’image acquise/affichée.

Compétences acquises à l’issue de la thèse : – Maîtrise de la chaîne HDR
– Compétences en évaluation objective et subjective de la qualité perçue
– Compétences dans la mise en oeuvre de solutions d’apprentissage dans le cadre de l’imagerie HDR
– Compétences en écriture d’articles scientifiques et présentations devant un public scientifique.

Présentation de l’équipe d’accueil : L’institut XLIM est une UMR CNRS multidisciplinaire avec un axe ASALI dédié à la synthèse et à l’analyse d’images. Les défis scientifiques sont liés à la modélisation et au traitement de la couleur et des informations spectrales d’images et de vidéos. La force et l’originalité de notre équipe reposent sur le fait que nous travaillons sur toute la « chaîne de vie » d’une image couleur et spectrale, de son acquisition à l’évaluation de la qualité de son rendu, en passant par divers traitements. Cette approche globale est unique par rapport aux autres laboratoires français et européens traitant de la couleur numérique et/ou de l’évaluation de la qualité d’images. XLIM est impliqué dans un grand nombre de projets Régionaux, industriels, ANR, Européens et internationaux.

Compétences souhaitées pour les candidats : Les candidats potentiels doivent avoir de bonnes compétences en Matlab / C / C ++. De bonnes compétences dans plusieurs des domaines suivants sont appréciées: vision par ordinateur, reconnaissance des formes, évaluation de la qualité, compression d’images et de vidéos, apprentissage automatique, psychophysique. Les candidats doivent démontrer de bonnes compétences en communication orale et écrite en anglais et être motivés pour travailler au sein d’une équipe multidisciplinaire.

Pour plus d’informations et pour candidater, merci de contacter :

Date de dépôt : 02/03/2019 à 10 h 55 min




ED SISMI