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Estimation de profondeur à partir d'images monoculaires par apprentissage profond / Michel Moukari (2019)  

Public Titre : Estimation de profondeur à partir d'images monoculaires par apprentissage profond Type de document : Thèse/HDR Auteurs : Michel Moukari, Auteur ; Frédéric Jurie, Directeur de thèse Editeur : Caen [France] : Université de Caen Normandie Année de publication : 2019 Importance : 182 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : bibliographie Thèse pour obtenir le diplôme de Doctorat, Spécialité Informatique, préparée au sein de l'Université Caen Normandie Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Intelligence artificielle [Termes IGN] acuité stéréoscopique [Termes IGN] analyse multiéchelle [Termes IGN] apprentissage automatique [Termes IGN] apprentissage profond [Termes IGN] carte de profondeur [Termes IGN] classification par réseau neuronal convolutif [Termes IGN] compréhension de l'image [Termes IGN] données lidar [Termes IGN] image 3D [Termes IGN] image RVB [Termes IGN] incertitude des données [Termes IGN] traitement d'image [Termes IGN] vision monoculaire [Termes IGN] vision par ordinateur Index. décimale : THESE Thèses et HDR Résumé : (auteur) La vision par ordinateur est une branche de l'intelligence artificielle dont le but est de permettre à une machine d'analyser, de traiter et de comprendre le contenu d'images numériques. La compréhension de scène en particulier est un enjeu majeur en vision par ordinateur. Elle passe par une caractérisation à la fois sémantique et structurelle de l'image, permettant d'une part d'en décrire le contenu et, d'autre part, d'en comprendre la géométrie. Cependant tandis que l'espace réel est de nature tridimensionnelle, l'image qui le représente, elle, est bidimensionnelle. Une partie de l'information 3D est donc perdue lors du processus de formation de l'image et il est d'autant plus complexe de décrire la géométrie d'une scène à partir d'images 2D de celle-ci.Il existe plusieurs manières de retrouver l'information de profondeur perdue lors de la formation de l'image. Dans cette thèse nous nous intéressons à l’estimation d'une carte de profondeur étant donné une seule image de la scène. Dans ce cas, l'information de profondeur correspond, pour chaque pixel, à la distance entre la caméra et l'objet représenté en ce pixel. L'estimation automatique d'une carte de distances de la scène à partir d'une image est en effet une brique algorithmique critique dans de très nombreux domaines, en particulier celui des véhicules autonomes (détection d’obstacles, aide à la navigation).Bien que le problème de l'estimation de profondeur à partir d'une seule image soit un problème difficile et intrinsèquement mal posé, nous savons que l'Homme peut apprécier les distances avec un seul œil. Cette capacité n'est pas innée mais acquise et elle est possible en grande partie grâce à l'identification d'indices reflétant la connaissance a priori des objets qui nous entourent. Par ailleurs, nous savons que des algorithmes d'apprentissage peuvent extraire ces indices directement depuis des images. Nous nous intéressons en particulier aux méthodes d’apprentissage statistique basées sur des réseaux de neurones profond qui ont récemment permis des percées majeures dans de nombreux domaines et nous étudions le cas de l'estimation de profondeur monoculaire. Note de contenu : 1- Introduction 2- État de l’art 3- Influence des hyperparamètres 4- Analyse multi-échelle 5- Évaluation de l’incertitude prédictive 6- Complétion de profondeur et estimation de confiance 7- Conclusions et perspectives Numéro de notice : 25834 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE/INFORMATIQUE Nature : Thèse française Note de thèse : Thèse de Doctorat : Informatique : Caen-Normandie : 2019 nature-HAL : Thèse DOI : sans En ligne : https://theses.hal.science/tel-02426260/document Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=95172

Multiscale Haar transform for blur estimation from a set of images / Lâmân Lelégard (2011)    

Public contenu dans Photogrammetric image analysis PIA 11, Munich, Germany, October 5-7, 2011 / Uwe Stilla (2011)   Titre : Multiscale Haar transform for blur estimation from a set of images Type de document : Article/Communication Auteurs : Lâmân Lelégard , Auteur ; Bruno Vallet , Auteur ; Mathieu Brédif , Auteur Editeur : International Society for Photogrammetry and Remote Sensing ISPRS Année de publication : 2011 Collection : International Archives of Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, ISSN 1682-1750 num. 38-3/W22 Conférence : PIA 2011, ISPRS Conference on Photogrammetric Image Analysis 05/10/2011 07/10/2011 Munich Allemagne OA ISPRS Archives Importance : pp 65 - 70 Format : 21 x 30 cm Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique [Termes IGN] acuité stéréoscopique [Termes IGN] contour [Termes IGN] étalement radiométrique [Termes IGN] étalonnage radiométrique [Termes IGN] filtre de Gauss [Termes IGN] flou [Termes IGN] netteté [Termes IGN] ondelette de Haar [Termes IGN] orthophotoplan numérique [Termes IGN] tâche image d'un point Résumé : (auteur) This paper proposes a method to estimate the local sharpness of an optical system through the wavelet-based analysis of a large set of images it acquired. Assuming a space-invariant distribution of image features, such as in the aerial photography context, the proposed approach produces a sharpness map of the imaging device over 16x16 pixels blocks that enables, for instance, the detection of optical defects and the qualification of the mosaicking of multiple sensor images into a larger composite image. The proposed analysis is based on accumulating of the edge maps corresponding to the first levels of the Haar Transform of each image of the dataset, following the intuition that statistically, each pixel will see the same image structures. We propose a calibration method to transform these accumulated edge maps into a sharpness map by approximating the local PSF (Point Spread Function) with a Gaussian blur. Numéro de notice : C2011-036 Affiliation des auteurs : MATIS (1993-2011) Thématique : IMAGERIE Nature : Communication nature-HAL : ComAvecCL&ActesPubliésIntl DOI : 10.5194/isprsarchives-XXXVIII-3-W22-65-2011 Date de publication en ligne : 26/04/2013 En ligne : https://doi.org/10.5194/isprsarchives-XXXVIII-3-W22-65-2011 Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=92340

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Contribution à l'étude psychotechnique de l'observation stéréoscopique / Serge Paul in Bulletin [Société Française de Photogrammétrie], n° 29 (Janvier 1968)

Public [article]  inBulletin [Société Française de Photogrammétrie] > n° 29 (Janvier 1968) . - pp 40 - 53 Titre : Contribution à l'étude psychotechnique de l'observation stéréoscopique Type de document : Article/Communication Auteurs : Serge Paul, Auteur Année de publication : 1968 Article en page(s) : pp 40 - 53 Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Photogrammétrie [Termes IGN] acuité stéréoscopique [Termes IGN] stéréoscope [Termes IGN] stéréoscopie Numéro de notice : A1968-018 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article DOI : sans Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=22855 [article]

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018-68011	RAB	Revue	Centre de documentation	En réserve L003	Disponible

La vision binoculaire / R. Brousse in L'Information scientifique, n° 4 (01/09/1964)

Public [article]  inL'Information scientifique > n° 4 (01/09/1964) . - 26 p. Titre : La vision binoculaire Type de document : Article/Communication Auteurs : R. Brousse, Auteur ; Serge Paul, Auteur Année de publication : 1964 Article en page(s) : 26 p. Note générale : Bibliographie Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Optique physiologique [Termes IGN] acuité stéréoscopique [Termes IGN] champ visuel [Termes IGN] optique physiologique [Termes IGN] stéréoscope [Termes IGN] vision binoculaire Numéro de notice : 47638 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article DOI : sans Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=34167 [article]

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47638-01	25.10	Tiré à part	Centre de documentation	Physique	Disponible