Yara BACHALANY, plus ...

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Encadrants : CABESTAING et AMBELLOUIS

Soutenue le: 2009-12-1810:00,

Jury (hors encadrants): Olivier COLOT, Pierre BONTON (rapporteur), Michael RUDKO (rapporteur), Patrick SAYD (examinateur)

Dans le cadre de cette thèse, nous proposons une solution au problème de l'estimation du mouvement 3D d'objets dont la surface est réfléchissante, lequel est très complexe quand leurs caractéristiques géométriques à elles seules ne permettent pas de définir des indices caractéristiques d'un mouvement. Nous avons focalisé notre étude sur le cas particulier de la sphère, dont la parfaite symétrie complique au maximum le problème d'estimation du mouvement. En effet, lorsqu'une sphère est affectée d'un mouvement de rotation pure autour d'un de ses axes, ses contours extérieurs apparaissent statiques. Ces derniers n'apportent donc pas d'information utilisable par le système pour estimer le mouvement. Nous proposons donc une approche se basant sur la texture dans un schéma de mise en correspondance 3D/2D modifié. Ici, cette information est exploitée différemment si elle provient d'une composante spéculaire ou diffuse. Enfin, nous démontrons que la propriété réfléchissante de la surface n'est plus considérée comme un obstacle mais que au contraire, cette propriété procure une information supplémentaire sur le mouvement recherché.

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Ahmed CHAARI, plus ...

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Encadrants : CABESTAING et Nabil DERBEL

Soutenue le: 2009-12-0810:00,

Jury (hors encadrants): Mohamed DAOUDI, Najoua ESSOUKRI-BEN-AMARA (rapporteur), Christophe ROSENBERGER (rapporteur), Dorra SELLAMI-MASMOUDI (examinateur), Amel BEN-AZZA (examinateur), Lionel PREVOST (examinateur)

Les travaux de recherche menés dans le cadre de cette thèse portent sur la reconnaissance de visages par réseaux d'ondelettes de Gabor. Ce réseau est très utilisé pour la représentation d'image. Après une étape d'apprentissage, il reconstruit l'image en se basant sur un nombre défini d'ondelettes dont les paramètres ont été ajustés. L'originalité du travail se situe au niveau de l'utilisation de plusieurs images pour l'extraction de la signature d'un individu. Un algorithme d'apprentissage dédié a été développé de façon à prendre en compte plusieurs images et à en extraire une signature discriminante associée à un masque des confiances accordées aux pixels. Ce masque est construit en associant un coefficient d'importance à chaque ondelette. Ce coefficient est calculé en suivant et analysant l'évolution des paramètres des ondelettes au cours de l'apprentissage. Une étude comparative sur la base de données YaleFaces a montré qu'avec cette méthode la discrimination des individus est améliorée par rapport aux méthodes conventionnelles.

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Alice POREBSKI, plus ...

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Encadrants : Ludovic MACAIRE et Nicolas VANDENBROUCKE

Soutenue le: 2009-11-2015:00,

Jury (hors encadrants): Christophe CHAILLOU, Christine FERNANDEZ-MALOIGNE (rapporteur), (rapporteur), Pierre COURTELLEMONT (examinateur), Damien MUSELET (examinateur)

Dans le cadre du contrôle qualité de décors verriers par analyse d'image, nous proposons une méthodologie originale de classification supervisée de textures couleur pour identifier les défauts d'aspect présents sur les décors. Cette méthodologie consiste à construire un espace d'attributs de texture couleur discriminant de dimension réduite lors d'un apprentissage hors ligne afin d'y représenter les textures à classer en ligne. Afin de satisfaire aux contraintes exigées par une application industrielle en termes de qualité de résultats et de temps de calcul, l'originalité de notre approche consiste à sélectionner automatiquement un nombre réduit d'attributs qui, d'une part sont évalués à partir d'images codées dans plusieurs espaces couleur exploitant des propriétés différentes et d'autre part, tiennent compte des relations spatiales intra et inter-composantes existant au sein de ces espaces. Nous montrons alors que les indices d'Haralick extraits des matrices de co-occurrences chromatiques sont des attributs répondant à ces objectifs lorsque le nombre de couleurs de l'image est réduit grâce à une sous-quantification des composantes couleur et qu'un voisinage isotropique est utilisé. L'approche proposée est d'abord appliquée à trois bases d'images de textures couleur de référence afin de montrer l'apport de l'approche multi-espaces couleur et le bénéfice que présente la sélection d'attributs, avant d'être appliquée au contrôle qualité des décors verriers. Pour répondre au problème de sous-représentativité des prototypes lié à cette application, nous introduisons une approche originale basée sur la génération d'images de synthèse présentant les défauts à détecter.

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Yanqin YANG, plus ...

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Encadrants : Ludovic MACAIRE et Olivier LOSSON

Soutenue le: 2009-10-0814:30

Jury (hors encadrants): , Sylvie TREUILLET (rapporteur), Pierre GOUTON (rapporteur), David ALLEYSON (examinateur)

L'un des trois volets du projet RaViOLi (Radar et Vision Orientables, Lidar) consiste à développer un nouveau capteur stéréoscopique composé d'une caméra couleur et d'un ensemble de miroirs. Chacune des deux images du couple stéréoscopique se forme sur une moitié du capteur CCD de la caméra couleur grâce au jeu de miroirs. Cela permet de créer deux caméras virtuelles à partir d'une seule caméra réelle. Le montage permettra d'acquérir des images couleur d'objets situés à longue distance du stéréoscope, et ce avec une excellente résolution spatiale. Il sera alors possible de caractériser les objets notamment par leurs couleurs afin de les identifier, et ce quelque soit leur localisation et les conditions d'éclairage.
Les lois classiques de la représentation de la couleur des pixels supposent l'uniformité de la discrétisation spatiale de la scène. A cause de la disposition et de la géométrie des miroirs, la discrétisation spatiale de la scène observée par le capteur est non uniforme. Les lois classiques de formation de la couleur ne peuvent donc pas s'appliquer à ce stéréoscope.
Le sujet de thèse consiste à proposer une méthode d'interpolation spatiale adaptée au stéréoscope afin de reconstituer le couple d'images couleur. Durant une première phase, le doctorant devra étudier les lois de la formation de la couleur ainsi que les algorithmes de demosaïçage spatial par une étude bibliographique. Dans une deuxième phase le doctorant devra développer une nouvelle méthode d'interpolation, afin que la couleur de chaque pixel corresponde le plus fidèlement possible à la couleur de l'élément de surface observé par le pixel, et ce quelle que soit sa position dans la scène.

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LEFEBVRE, plus ...

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Encadrants : CABESTAING et AMBELLOUIS

(en partenariat avec: )

Soutenue le: 2008-07-0310:30,

Jury (hors encadrants): , Roland CHAPUIS (rapporteur), Fabrice MERIAUDEAU (rapporteur), Marion BERBINEAU (examinateur), Michel DEVY (examinateur), Didier VAN-DEN-ABEELE

En stéréovision, une carte dense des disparités peut être déterminée grâce à des méthodes locales exploitant la mise en correspondance des contenus de voisinages bidimensionnels. Toutefois, dans le contexte d'une application de métrologie 3D, il n'est pas nécessaire que la carte soit dense, mais elle doit être très précise. Par ailleurs, en présence d'un fort effet de perspective, d'importantes variations locales de la disparité apparaissent et les méthodes locales exploitant des fenêtres 2D ne garantissent plus une précision suffisante. Dans ce travail, nous proposons une méthode générique de mise en correspondance qui exploite des caractéristiques extraites d'un ensemble de courbes de similarité calculées sur des fenêtres 1D. Nous établissons une notion de confiance reliant directement la précision à la densité de la carte des disparités obtenue, entre lesquelles il est alors possible de fixer un compromis. La méthode générique proposée est évaluée en comparant ses résultats à ceux obtenus par six autres méthodes locales similaires. Nous montrons ainsi son efficacité, tout particulièrement quand la scène contient un plan fortement incliné. Nous testons finalement notre méthode dans le cadre d'une application de détection d'obstacles à l'avant d'un véhicule routier. Nous montrons qu'en segmentant notre carte des disparités par un procédé assez simple, la détection des obstacles est possible et surtout plus précise qu'avec des cartes des disparités calculées sur des voisinages 2D. Le comportement de la méthode 1D face à différents défauts de texture ou de calibration est étudié à la fois sur des images de synthèse et des images réelles.

Tarek YAHIAOUI, plus ...

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Encadrants : CABESTAING et Louahdi KHOUDOUR

(en partenariat avec: )

Soutenue le: 2007-06-2014:30,

Jury (hors encadrants): , Maurice MILGRAM (rapporteur), Abdelaziz BENSHRAIR (rapporteur), Marion BERBINEAU (examinateur)

Pour une bonne adaptation de l'offre à la demande, l'exploitant doit avoir une connaissance aussi précise que possible sur la population qui emprunte son système de transport. Autrement dit, il est nécessaire de mesurer en permanence les flux de passagers en différents points d'un réseau de transport afin de connaître les fréquentations des différents trajets pouvant être empruntés par les usagers. Dans cette thèse, nous nous intéressons particulièrement à l'estimation des flux de passagers empruntant un réseau d'autobus. Pour répondre à cette problématique, nous proposons un système de comptage exploitant la stéréovision. Cette technique particulière relevant de la vision artificielle correspond à la vision passive du relief obtenue au moyen de deux caméras observant simultanément la scène. Pour extraire l'information tridimensionnelle de façon fiable et précise, nous avons développé une approche de mise en correspondance exploitant plusieurs critères de similarité entre les pixels à apparier et leurs homologues ou entre leurs voisinages. Parmi ces critères, nous tenons compte du mouvement des personnes observées. Après que les personnes aient été mises en évidence, nous combinons des opérations morphologiques et une binarisation à seuils multiples afin de décrire leur tête par un marqueur. Les marqueurs décrivant les têtes des passagers franchissant les portes de l'autobus sont alors suivis durant la séquence d'images afin de reconstituer les trajectoires de ces derniers. Enfin, une dernière étape de traitement permet de déduire un comptage des personnes à partir des trajectoires reconstituées. La technique proposée a été validée par plusieurs expérimentations, menées en laboratoire et dans un autobus en exploitation. Les séquences ont été acquises afin de décrire le plus fidèlement possible les différentes situations qui doivent être gérées par le système: personnes isolées, foules, etc. Sur les données acquises, qui constituent un ensemble représentatif de toutes ces situations, nous avons montré qu'on peut obtenir un comptage des passagers avec une erreur inférieure à 1%.

Thomas LECLERCQ, plus ...

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Encadrants : Ludovic MACAIRE, Jean-paul DELAHAYE et Louahdi KHOUDOUR

(en partenariat avec: )

Soutenue le: 2006-12-1514:30,

Jury (hors encadrants): , Serge GRIGORIEFF (rapporteur), Gilles RABATEL (rapporteur), Damien MUSELET (examinateur)

Ce travail concerne le développement d'outils d'aide à la gestion et à la sécurité des transports publics s'appuyant sur l'observation et la surveillance des sites à l'aide de caméras vidéos. Dans ce cadre, sont développées des méthodes de comparaison de séquences d'images couleur qui permettent d'établir si différentes séquences correspondent ou non à l'observation d'un même usager. Nous proposons ensuite une signature de séquence d'images par descripteurs de séquences de matrices de co-occurrences chromatiques, puis une signature par descripteurs de séquences de vecteurs d'indices de textures. Nous considérons enfin une approche basée sur la théorie algorithmique de l'information et définissons une signature par vecteurs d'indices de complexité inspirés de la complexité de description de Kolmogorov.

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Laurent BUSIN, plus ...

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Encadrants : Ludovic MACAIRE et Nicolas VANDENBROUCKE

Soutenue le: 2006-12-0814:30,

Jury (hors encadrants): , Luc BRUN (rapporteur), Fabrice MERIAUDEAU (rapporteur), Alain TREMEAU (examinateur), Pascal TAHON

Les travaux de recherche présentés dans le cadre de cette thèse portent principalement sur la détermination d'espaces couleur adaptés à la segmentation d'images numériques couleur. Les méthodes de segmentation d'images couleur peuvent être divisées en deux familles suivant qu'elles analysent la distribution des couleurs associées aux pixels dans le plan image ou dans un espace couleur. Les méthodes analysant la distribution des couleurs dans un espace couleur supposent que les pixels appartenant à chaque rêgion de l'image donnent naissance à un nuage de points dans un espace couleur. La segmentation consiste à identifier chaque nuage de points afin de construire des classes de pixels par des méthodes classiques d'analyse de données multidimensionnelles. La couleur d"un pixel peut-être représentée dans différents espaces couleur qui respectent des propriétés physiques, physiologiques et psychologiques spécifiques à la perception des couleurs. La problématique que nous abordons est la sélection d'espaces couleur les mieux adaptés pour construire les classes de pixels en présence dans l'image. Nous proposons de nous placer dans un contexte non supervisé pour comparer le pouvoir de discrimination des différents espaces couleur afin d'en sélectionner le mieux adapté à la construction de chaque classe de pixels. La méthodologIe proposée s'appuie sur une procédure originale d'analyse itérative des histogrammes monodimensionnels des composantes couleur associées aux espaces comparés. Cette analyse tient compte simultanément de la distribution des couleurs dans l'espace couleur sélectionné et de leur répartition spatiale dans l'image. Ainsi, à chaque itération, une classe de pixels est extraite de l'image à segmenter par multi-seuillage des histogrammes monodimensionnels dans l'espace couleur sélectionné. Notre méthodologie a montré des résultats très encourageants dans le cadre d'une application industrielle cherchant à détecter des défauts d'aspect apparaissant à la surface de verres ornés de motifs colorés provoqués par des dysfonctionnements du processus d'impression par sérigraphIe. En raison de la forme cylindnque des verres, les images des surfaces des verres sont acquises par une caméra linéaire couleur. Un Soin particulier a donc été apporté au développement du poste d'acquisition des images afin de mettre en évidence les défauts dans les images acquises.

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Farid BOUDJEMAI, plus ...

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Encadrants : POSTAIRE et Philippe BIELA-ENBERG

Soutenue le: 2006-02-0814:30,

Jury (hors encadrants): Olivier COLOT, Denis HAMAD (rapporteur), Frederic MERIENNE (rapporteur), Leszek LUCHOWSKI (examinateur)

Les travaux menés dans le cadre de cette thèse ont pour principal objectif de développer une architecture neuronale auto-adaptative et non supervisée dévolue à la reconstruction d'objets 3D. L'espace d'entrée du réseau de neurones est constitué du nuage de points 3D non-organisés acquis à la surface de l'objet à reconstruire. Nos travaux se sont orientés vers le développement d'une nouvelle architecture neuronale inspirée des cartes auto-organisatrices de Kohonen que nous avons appelée 3D-SOM. Après apprentissage du nuage de points par le réseau, l'architecture du réseau se présente sous la forme d'une architecture neuronale maillée ayant pris la forme de l'objet à reconstruire. Nous avons adjoint au réseau 3D-SOM différentes lois d'apprentissage, permettant la mise en oeuvre d'un processus d'auto-organisation efficace. Nous avons également introduit: un niveau d'adaptation modulable qui permet l'évolution dynamique du voisinage d'apprentissage; une loi d'adaptation locale subordonnée à des critères spécifiques pour chaque neurone ou pour chaque triangle (coefficient d'apprentissage local, densité locale des points dans le nuage, orientation des normales aux triangles); un processus de subdivision d'architecture global ou local qui consiste à accroître le nombre de neurones (donc le nombre de mailles) composant le réseau aux endroits où le réseau rencontre des difficultés à s'adapter à la forme réelle des objets.

Damien MUSELET, plus ...

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Encadrants : POSTAIRE et Ludovic MACAIRE

Soutenue le: 2005-07-0414:30,

Jury (hors encadrants): Olivier COLOT, Fabrice HEITZ (rapporteur), Patrick LAMBERT (rapporteur), Pierre BONNET (examinateur), Cina MOTAMED (examinateur)

Nos travaux portent sur le problème de la reconnaissance automatique d'objets représentés par des images couleur acquises sous éclairage non contrôlé. L'objectif est de retrouver, parmi un ensemble d'images candidates, celle qui représente le même objet que celui représenté par l'image requête. Lorsque les conditions d'éclairage ne sont pas contrôlées, l'approche classique consiste à caractériser chaque image par une signature invariante qui soit aussi peu sensible que possible aux variations d'éclairage. Ces signatures sont obtenues par transformation de signatures classiques comme l'histogramme couleur ou les matrices de co-occurrences chromatiques. Les images sont alors comparées par le calcul d'une mesure de similarité entre leurs signatures invariantes. Nous montrons que cette approche ne fournit pas de résultats satisfaisants en termes de reconnaissance d'objets. Ceci nous amène à proposer une nouvelle stratégie qui consiste à considérer chaque couple d'images à comparer et à construire des signatures couleur adaptées à ce couple d'images. Ces signatures adaptées sont élaborées afin que leur mesure de similarité soit plus élevée lorsque les images représentent des objets similaires que lorsqu'elles représentent des objets différents. La reconnaissance d'objets par la comparaison de signatures couleur adaptées a été validée par des tests sur des bases d'images de référence.

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Madain PEREZ-PATRICIO, plus ...

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Encadrants : Olivier COLOT et CABESTAING

Soutenue le: 2005-02-2514:30,

Jury (hors encadrants): , Patrick GORRIA (rapporteur), Edwige PISSALOUX (rapporteur), (examinateur), Miguel ARIAS-ESTRADA (examinateur), Abdelaziz BENSRHAIR (examinateur)

Les méthodes de stéréovision sont utilisées pour la reconstruction tridimensionnelle d'une scène. Le travail présenté dans ce mémoire concerne l'étude et le développement de méthodes de stéréovision pouvant être implantées sur des architectures spécialisées de calcul afin de traiter les images en temps-réel. Nous avons étudié plus spécifiquement les méthodes basées sur la corrélation entre des fenêtres extraites des deux images. Le principal problème posé par ces méthodes réside dans le choix de la taille et de la forme de la fenêtre de corrélation. Une petite fenêtre est nécessaire afin de traiter correctement les petits objets, mais elle ne fournit pas de résultats exploitables dans les zones homogènes des images. A l'inverse, une grande fenêtre permet de traiter les zones homogènes, mais les petits objets sont supprimés des images résultat. Pour pallier ce problème, nous proposons une nouvelle méthode adaptative qui peut être implantée sur une architecture dédiée de calcul. La corrélation est calculée sur une grande fenêtre, mais certains pixels sont exclus lors du traitement. Seuls les pixels "semblables" au pixel à apparier sont conservés dans l'expression de la corrélation, ce qui équivaut à changer la taille et la forme de la fenêtre. Plusieurs critères de similarité sont proposés et comparés. Nous avons montré que, même en utilisant de critères de similarité extrèmement simples, les résultats obtenus avec notre algorithme sont de meilleure qualité que ceux obtenus par les algorithmes similaires décrits dans la littérature. L'algorithme a été implanté dans une architecture intégrant un FPGA, le processeur STREAM. Nous présentons également une utilisation de notre algorithme dans le cadre de la détection d'obstacles en temps-réel à l'avant d'un véhicule.

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Hazem ISSA, plus ...

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Encadrants : POSTAIRE et Yassine RUICHEK

Soutenue le: 2004-02-19

Jury (hors encadrants): Olivier COLOT, Abderrafiaa KOUKAM (rapporteur), Abdelaziz BENSRHAIR (rapporteur), Jean-christophe BURIE (examinateur), Louahdi KHOUDOUR (examinateur)

Un des objectifs de la vision artificielle est de percevoir le relief d'un environnement à partir d'une ou plusieurs images. La vision binoculaire constitue l'une des méthodes les plus utilisées dans ce domaine. Il s'agit de retrouver la géométrie spatiale d'une scène à partir de deux images prises sous des angles différents. Une des principales difficultés de cette méthode est la mise en correspondance d'indices visuels extraits des images stéréoscopiques. Les techniques séquentielles ou multi-résolutions ayant montré leurs limites, nous présentons dans cette thèse une approche globale pour la mise en correspondance de primitives de type point de contour. Dans cette approche l'appariement stéréoscopique est considéré comme un problème d'optimisation dont la résolution est basée sur les concepts de calcul génétique. Grâce à un codage spécifique, une fonction d'évaluation des solutions (fonction fitness) est construite à partir des contraintes stéréoscopiques. Un algorithme génétique est ensuite mis en oeuvre pour explorer l'espace des solutions, à partir d'une population initiale de solutions et par application des opérations de sélection, de croisement et de mutation. Afin de réduire la complexité du problème de mise en correspondance, nous proposons une stratégie hiérarchique de recherche des appariements. L'évaluation de nos algorithmes de mise en correspondance, appliqués sur de nombreuses images stéréoscopiques, montre l'intérêt de notre approche pour la reconstruction 3D d'une scène. L'implémentation des procédures développées sur des structures parallèles spécifiques permettraient d'améliorer les temps d'exécution et d'envisager une exploitation effective du procédé.

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Modifié le 03 juillet 2014 à 11:43:22