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Auteur Jean-Philippe Tarel |
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Titre : Markov random field for combined defogging and stereo reconstruction Type de document : Article/Communication Auteurs : Laurent Caraffa , Auteur ; Jean-Philippe Tarel, Auteur
Editeur : Philadelphie : Society for Industrial and Applied Mathematics SIAM Année de publication : 2018 Conférence : IS 2018, SIAM conference on imaging science 05/06/2018 08/06/2018 Bologne Italie Open Access Abstracts Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image
[Termes IGN] brouillard
[Termes IGN] champ aléatoire de Markov
[Termes IGN] reconstruction d'imageRésumé : (auteur) Stereo reconstruction serves many outdoor applications, and thus sometimes faces difficulties with foggy weather. However, fog provides depth cues for far away objects. By taking advantages of both stereo and fog cues, stereo reconstruction in fog can be improved. We propose a Markov Random Field modelfor this problem. The proposed model is tested on synthetic images and it shows that improved results can be achieved on both stereo reconstruction and visibility restoration. Numéro de notice : C2018-098 Affiliation des auteurs : LASTIG MATIS+Ext (2012-2019) Thématique : IMAGERIE/INFORMATIQUE Nature : Communication nature-HAL : ComSansActesPubliés-Unpublished DOI : sans Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=96508 Optimisation de formes en sciences de l'ingénieur : Méthodes et applications, ch. 5. Optimisation de fonction pseudo-booléennes / Laurent Caraffa (2018)
Titre de série : Optimisation de formes en sciences de l'ingénieur : Méthodes et applications, ch. 5 Titre : Optimisation de fonction pseudo-booléennes Type de document : Chapitre/Contribution Auteurs : Laurent Caraffa Editeur : Champs-sur-Marne : Institut français des sciences et technologies des transports, de l'aménagement et des réseaux IFSTTAR Année de publication : 2018 Importance : pp 139 - 168 Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image
[Termes IGN] méthode de réduction d'énergie
[Termes IGN] optimisation (mathématiques)Résumé : (auteur) Une approche pour faire du traitement d'image consiste à poser les problèmes comme la minimisation d'une énergie sur l'espace des images qui sont représentées par des fonctions 2D. L'optimisation de ce type d'énergie passe par le développement de schémas numériques et donc par la nécessaire discrétisation de l'espace des fonctions choisies et de l'énergie utilisée. Les images étant en pratique représentées de façon discrétisée, une autre approche consiste à poser les problèmes comme la minimisation d'une énergie directement dans le domaine discret. Cela conduit généralement à introduire une représentation de l'image sous la forme d'un graphe afin de pouvoir modéliser les interactions entre voisins. Avec cette approche, on dispose du cadre théorique de l'optimisation quadratique pseudo-booléenne (QPBO) dans le cas où les variables sont binaires et de certaines extensions aux cas non-binaires. Dans ce chapitre, les principaux résultats obtenus dans ce cadre théorique QPBO sont présentés de façon succincte afin d'introduire les outils disponibles actuellement. Enfin, l'utilisation de ces outils est illustrée sur le problème de la reconstruction 3D à partir de paires stéréoscopiques, mais ils peuvent s'appliquer à bien d'autres problèmes au delà du traitement d'image. Numéro de notice : H2018-010 Affiliation des auteurs : LASTIG MATIS+Ext (2012-2019) Thématique : MATHEMATIQUE Nature : Chapître / contribution nature-HAL : ChOuvrScient DOI : sans En ligne : https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-01976512/document Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=96510 The guided bilateral filter: When the joint/cross bilateral filter becomes robust / Laurent Caraffa in IEEE Transactions on image processing, vol 24 n° 4 (April 2015)
Titre : The guided bilateral filter: When the joint/cross bilateral filter becomes robust Type de document : Article/Communication Auteurs : Laurent Caraffa Année de publication : 2015 Article en page(s) : pp 1199 - 1208 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique
[Termes IGN] convexité
[Termes IGN] filtre de Gauss
[Termes IGN] lissage de données
[Termes IGN] méthode du maximum de vraisemblance (estimation)
[Termes IGN] rapport signal sur bruitRésumé : (auteur) The bilateral filter and its variants, such as the joint/cross bilateral filter, are well-known edge-preserving image smoothing tools used in many applications. The reason of this success is its simple definition and the possibility of many adaptations. The bilateral filter is known to be related to robust estimation. This link is lost by the ad hoc introduction of the guide image in the joint/cross bilateral filter. We here propose a new way to derive the joint/cross bilateral filter as a particular case of a more generic filter, which we name the guided bilateral filter. This new filter is iterative, generic, inherits the robustness properties of the robust bilateral filter, and uses a guide image. The link with robust estimation allows us to relate the filter parameters with the statistics of input images. A scheme based on graduated nonconvexity is proposed, which allows converging to an interesting local minimum even when the cost function is nonconvex. With this scheme, the guided bilateral filter can handle non-Gaussian noise on the image to be filtered. A complementary scheme is also proposed to handle non-Gaussian noise on the guide image even if both are strongly correlated. This allows the guided bilateral filter to handle situations with more noise than the joint/cross bilateral filter can work with and leads to high peak signal-to-noise ratio values as shown experimentally. Numéro de notice : A2015--120 Affiliation des auteurs : non IGN Autre URL associée : vers HAL Thématique : IMAGERIE/INFORMATIQUE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1109/TIP.2015.2389617 Date de publication en ligne : 08/01/2015 En ligne : https://doi.org/10.1109/TIP.2015.2389617 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=102901
in IEEE Transactions on image processing > vol 24 n° 4 (April 2015) . - pp 1199 - 1208[article]
Titre : Extending α-expansion to a larger set of regularization functions Type de document : Article/Communication Auteurs : Mathias Paget Editeur : New York : Institute of Electrical and Electronics Engineers IEEE Année de publication : 2015 Conférence : ICIP 2015, 22nd IEEE International Conference on Image Processing 27/09/2015 30/09/2015 Québec Québec - Canada Proceedings IEEE Importance : pp 1051 - 1055 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image
[Termes IGN] filtrage du bruit
[Termes IGN] méthode de réduction d'énergieRésumé : (auteur) Many problems of image processing lead to the minimization of an energy, which is a function of one or several given images, with respect to a binary or multi-label image. When this energy is made of unary data terms and of pairwise regularization terms, and when the pairwise regularization term is a metric, the multi-label energy can be minimized quite rapidly, using the so-called α-expansion algorithm. α-expansion consists in decomposing the multi-label optimization into a series of binary sub-problems called move. Depending on the chosen decomposition, a different condition on the regularization term applies. The metric condition for α-expansion move is rather restrictive. In many cases, the statistical model of the problem leads to an energy which is not a metric. Based on the enlightening article [1], we derive another condition for β-jump move. Finally, we propose an alternated scheme which can be used even if the energy fulfills neither the α-expansion nor β-jump condition. The proposed scheme applies to a much larger class of regularization functions, compared to α-expansion. This opens many possibilities of improvements on diverse image processing problems. We illustrate the advantages of the proposed optimization scheme on the image noise reduction problem. Numéro de notice : C2015-060 Affiliation des auteurs : LASTIG MATIS+Ext (2012-2019) Thématique : IMAGERIE Nature : Communication nature-HAL : ComAvecCL&ActesPubliésIntl DOI : 10.1109/ICIP.2015.7350960 Date de publication en ligne : 10/12/2015 En ligne : https://doi.org/10.1109/ICIP.2015.7350960 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=91815
Titre : The Guided Bilateral Filter: When the Joint/Cross Bilateral Filter Becomes Robust Type de document : Article/Communication Auteurs : Laurent Caraffa Editeur : New-York : IEEE Computer society Année de publication : 2015 Importance : 10 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique
[Termes IGN] convexité
[Termes IGN] filtre
[Termes IGN] filtre de Gauss
[Termes IGN] lissage de données
[Termes IGN] méthode du maximum de vraisemblance (estimation)
[Termes IGN] rapport signal sur bruitRésumé : (auteur) The bilateral filter and its variants, such as the joint/cross bilateral filter, are well-known edge-preserving image smoothing tools used in many applications. The reason of this success is its simple definition and the possibility of many adaptations. The bilateral filter is known to be related to robust estimation. This link is lost by the ad hoc introduction of the guide image in the joint/cross bilateral filter. We here propose a new way to derive the joint/cross bilateral filter as a particular case of a more generic filter, which we name the guided bilateral filter. This new filter is iterative, generic, inherits the robustness properties of the robust bilateral filter, and uses a guide image. The link with robust estimation allows us to relate the filter parameters with the statistics of input images. A scheme based on graduated nonconvexity is proposed, which allows converging to an interesting local minimum even when the cost function is nonconvex. With this scheme, the guided bilateral filter can handle non-Gaussian noise on the image to be filtered. A complementary scheme is also proposed to handle non-Gaussian noise on the guide image even if both are strongly correlated. This allows the guided bilateral filter to handle situations with more noise than the joint/cross bilateral filter can work with and leads to high peak signal-to-noise ratio values as shown experimentally. Numéro de notice : C2015-066 Affiliation des auteurs : LASTIG MATIS+Ext (2012-2019) Autre URL associée : vers HAL Thématique : IMAGERIE Nature : Communication nature-HAL : ComAvecCL&ActesPubliésIntl DOI : 10.1109/TIP.2015.2389617 En ligne : https://doi.org/10.1109/TIP.2015.2389617 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=99589
