Etude d'algorithmes de suivi temporel de segmentation basée mouvement pour la compression de séquences d'images PDF Download
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Author: Laurent Bonnaud
Publisher:
ISBN:
Category :
Languages : fr
Pages : 43
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Book Description
Author: Laurent Bonnaud
Publisher:
ISBN:
Category :
Languages : fr
Pages : 43
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Author: VICTOR.. GARCIA-GARDUNO
Publisher:
ISBN:
Category :
Languages : fr
Pages : 179
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CETTE THESE DECRIT UNE METHODE D'ANALYSE DE SEQUENCES D'IMAGES NUMERIQUES PAR SUIVI DE SEGMENTATION BASE MOUVEMENT. CETTE METHODE S'INSCRIT DANS LE CADRE GENERAL D'UN SCHEMA DE CODAGE ORIENTE-OBJETS 2D A APPLICATIONS GENERIQUES. GRACE A LA PROCEDURE DE SUIVI TEMPOREL LA SEGMENTATION SPATIO-TEMPORELLE N'EST PAS RECALCULEE SYSTEMATIQUEMENT ENTRE DEUX IMAGES SUCCESSIVES DE LA SEQUENCE, CE QUI ASSURE A LA FOIS UNE COHERENCE TEMPORELLE DE LA SEGMENTATION ET UN GAIN EN COUT DE CODAGE IMPORTANT. NOUS CONSIDERONS COMME HYPOTHESE DE DEPART LE FAIT DE DISPOSER D'UNE SEGMENTATION SPATIO-TEMPORELLE INITIALE ORIENTE-OBJETS. LA METHODE D'ANALYSE QUE NOUS PROPOSONS EST CONSTITUEE DES 3 PHASES ALGORITHMIQUES SUIVANTES: PREDICTION, AJUSTEMENT ET ESTIMATION. LE BUT DE LA PREDICTION EST DE RELIER TEMPORELLEMENT LA CARTE DE SEGMENTATION ENTRE DEUX INSTANTS SUCCESSIFS ; CETTE PROCEDURE EST INITIALISEE PAR LA PROJECTION DE LA SEGMENTATION PREALABLEMENT OBTENUE EN UTILISANT UN MODELE D'EVOLUTION TEMPORELLE. NOUS AVONS TESTE POUR CE FAIRE DEUX MODELES D'EVOLUTION: UNE PROJECTION COURT-TERME ; UNE PROJECTION LONG-TERME QUI EST BASEE SUR UN FILTRAGE RECURSIF DE KALMAN DES DESCRIPTEURS DE MOUVEMENT. LA DEUXIEME ETAPE CONSISTE A VALIDER OU CORRIGER LA SEGMENTATION PROJETEE PAR L'AJUSTEMENT DES ZONES D'OCCLUSION (DITES DE RECOUVREMENT-DECOUVREMENT) DEFINIES PAR LA PROJECTION DE LA SEGMENTATION. CETTE PHASE D'AJUSTEMENT REPOSE SUR UNE MODELISATION MARKOVIENNE (PAR CHAMPS DE MARKOV COUPLES CMRF NOTAMMENT) DE CES ZONES D'OCCLUSION. LA DERNIERE PHASE CONSISTE EN LA RE-ESTIMATION DE MOUVEMENT. DES ALGORITHMES USUELS BASES SUR DES TECHNIQUES DIFFERENTIELLES DE GRADIENT SONT UTILISEES ICI. NOTRE RECHERCHE SE CONCLUT PAR L'EXPERIMENTATION DE CE SCHEMA COMPLET ALGORITHMIQUE SUR DES SEQUENCES D'IMAGES REELLES. UNE PREMIERE EVALUATION EN TERMES DE CODAGE FOURNIT DES RESULTATS PROMETTEURS (TAUX DE COMPRESSION SIMILAIRES POUR DES QUALITES DE RECONSTRUCTION SUPERIEURES AUX STANDARDS ACTUELS EN ASSURANT UNE ANALYSE OBJET DE LA SEQUENCE). QUELQUES PERSPECTIVES PORTANT SUR L'OPTIMISATION DU SCHEMA DE CODAGE DEVRAIT VENIR CONFIRMER CES RESULTATS EXPERIMENTAUX
Author: IEEE Signal Processing Society
Publisher: Institute of Electrical & Electronics Engineers(IEEE)
ISBN:
Category : Coding theory
Languages : en
Pages : 1128
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Author: LAID.. ABDELLAH
Publisher:
ISBN:
Category :
Languages : fr
Pages : 225
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LA CONSIDERATION DES SEQUENCES D'IMAGES NUMERIQUES INTRODUIT UN CHAMP SPECIFIQUE D'INVESTIGATION EN ANALYSE D'IMAGE, A SAVOIR L'EXTRACTION D'INFORMATION DE MOUVEMENT ET PLUS GENERALEMENT D'INFORMATION SPATIO-TEMPORELLE. CE TYPE D'ETUDE A EMERGE AU TRAVERS D'APPLICATIONS VARIEES TELLES QUE LA COMPRESSION DES DONNEES, LA METEOROLOGIE, LE SUIVI DE CIBLE, LA ROBOTIQUE ET LE BIOMEDICAL. LES TECHNIQUES ALORS EMPLOYEES POSSEDENT LEURS CARACTERISTIQUES PROPRES, LIEES AUX CONTRAINTES ET CRITERES DE L'APPLICATION CONSIDEREE. POUR LE CODAGE, LA QUALITE VISUELLE DE L'IMAGE INTENSITE RECONSTRUITE EST PRIMORDIALE MAIS LES LIMITATIONS HARDWARE IMPOSENT DE NE CONSIDERER QUE LES DEPLACEMENTS TRANSLATIONNELS. CECI RESTE UN COMPROMIS DIFFICILE A REALISER POUR LES APPLICATIONS A TRES BAS DEBIT ET IL EST BESOIN DE CONCEVOIR DES METHODES D'AVANT-GARDE EFFICACES, ROBUSTES ET CAPABLES DE PRENDRE EN COMPTE UN LARGE EVENTAIL DE MOUVEMENT. DANS CETTE APPROCHE ALGORITHMIQUE, NOUS CHERCHONS A DEFINIR UN ENSEMBLE DE METHODES QUI NE SOIT PAS FONCIEREMENT DEPENDANT D'UNE APPLICATION OU D'UN TYPE DE SCENE PARTICULIER (TOUT EN RESTANT QUAND MEME PRINCIPALEMENT LIE AU CODAGE) ET QUI TRAITE AUSSI BIEN LES ASPECTS D'ESTIMATION DU MOUVEMENT QUE DE SEGMENTATION. LA FORMULATION PROPOSEE DANS CETTE ETUDE POSSEDE UN CARACTERE METHODOLOGIQUE GENERAL ET POURRA FACILEMENT ETRE ADAPTEE A DES PROBLEMES CONCRETS D'ESTIMATION SPATIO-TEMPORELLE. LE PRINCIPE GENERAL QUI A ORIENTE ET GUIDE CETTE ETUDE EST FONDE SUR LA RECHERCHE D'UNE UTILISATION OPTIMALE DE DESCRIPTEURS GLOBAUX DU MOUVEMENT EN VUE DE L'EXTRACTION DE L'INFORMATION REDONDANTE EXISTANT ENTRE DEUX IMAGES SUCCESSIVES D'UNE SEQUENCES D'IMAGES. CECI NOUS A CONDUIT A IMPLEMENTE LES QUATRE PHASES SUIVANTES: 1) UN MODULE DE SEGMENTATION SPATIALE BASE SUR UNE EBAUCHE 2D1/2 DES IMAGES ET PARTITIONNE LES IMAGES EN OBJETS APPARTENANT A LA MEME COUCHE DE PROFONDEUR. 2) UNE PHASE DE SEGMENTATION SPATIO-TEMPORELLE PERMETTANT L'OBTENTION DE PARTITIONS RELIEES DANS LE TEMPS. LE SCHEMA DE SEGMENTATION EST INITIALISE PAR UN MASQUE SPATIO-TEMPOREL, ET REPOSE SUR APPROCHE STATISTIQUE PAR MODELISATION MARKOVIENNE. IL N'IMPLIQUE PAS DE CONNAISSANCE A PRIORI SUR LE NOMBRE DE REGIONS ET N'IMPOSE AUCUNE HYPOTHESE RESTRICTIVE SUR LA NATURE DU MOUVEMENT 3D. 3) MISE AU POINT ET IMPLANTATION D'UNE NOUVELLE METHODE D'ESTIMATION GLOBALE (OU PAR REGION) DU MOUVEMENT. LA REPRESENTATION DU MOUVEMENT UTILISE PRINCIPALEMENT LES TERMES TRANSLATIONNELS, ROTATIONNELS, DE DIVERGENCE, HYPERBOLIQUES ET QUADRATIQUES. 4) ADAPTATION DES MODELES DE MOUVEMENT AUX DIFFERENTES REGIONS DE L'IMAGE EN UTILISANT DES CRITERES DE SELECTION ADAPTATIVE. L'ETUDE EST ORIENTEE OBJET ; ELLE COMBINE SEGMENTATION SPATIALE ET DETECTION DU MOUVEMENT ; ELLE PREND EN COMPTE LE MOUVEMENT DU CAPTEUR ET ELLE EST BASEE SUR UN MODELE POLYNOMIAL DE PARAMETRES. L'IDENTIFICATION DES PARAMETRES DU MOUVEMENT EST FAITE PAR L'ALGORITHME DE LA REGION DE CONFIANCE. LES APPLICATIONS VISEES SONT LE CODAGE DES SEQUENCES D'IMAGES ET L'INTERPRETATION DU MOUVEMENT POUR LA NAVIGATION ROUTIERE
Author: Laurent Bonnaud
Publisher:
ISBN:
Category :
Languages : fr
Pages : 190
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LE CADRE GENERAL DE CETTE ETUDE EST LE TRAITEMENT NUMERIQUE DU SIGNAL, APPLIQUE AUX SEQUENCES D'IMAGES, POUR DES APPLICATIONS MULTIMEDIA. CE TRAVAIL EST DIVISE EN DEUX CONTRIBUTIONS PRINCIPALES : UN ALGORITHME DE SEGMENTATION D'IMAGES EN OBJETS VIDEO EN MOUVEMENT, ET UNE METHODE D'INTERPOLATION TEMPORELLE OPERANT SUR CES OBJETS. LA SEGMENTATION DE LA SEQUENCE EST EFFECTUEE PAR UN ALGORITHME DE SUIVI TEMPOREL. UN ALGORITHME DE SEGMENTATION SPATIO-TEMPORELLE EST UTILISE INITIALEMENT POUR OBTENIR DES REGIONS DANS LA PREMIERE IMAGE DE LA SEQUENCE. CETTE PARTITION EST ENSUITE SUIVIE PAR UNE TECHNIQUE DE CONTOURS ACTIFS, QUI OPERE SUR UNE NOUVELLE REPRESENTATION DE LA SEGMENTATION, COMPOSEE DES FRONTIERES OUVERTES SEPARANT LES REGIONS. L'ALGORITHME ESTIME A LA FOIS LE MOUVEMENT DES FRONTIERES ET CELUI DES REGIONS. IL EST CAPABLE DE SUIVRE PLUSIEURS OBJETS SIMULTANEMENT ET DE TRAITER LES OCCULTATIONS ENTRE EUX. DES RESULTATS, OBTENUS SUR DES SEQUENCES D'IMAGES REELLES, MONTRENT QUE CET ALGORITHME PERMET UNE BONNE STABILITE TEMPORELLE DE LA SEGMENTATION ET UNE BONNE PRECISION DES FRONTIERES. LE BUT DE L'ALGORITHME D'INTERPOLATION EST DE RECONSTRUIRE DES IMAGES INTERMEDIAIRES ENTRE DEUX IMAGES DE LA SEQUENCE. IL S'AGIT D'UN ALGORITHME DE FAIBLE COMPLEXITE QUI PEUT ETRE UTILISE A LA FIN D'UNE CHAINE CODEUR/DECODEUR. L'INTERPOLATION EST COMPENSEE EN MOUVEMENT ET UTILISE LE MOUVEMENT DES REGIONS, ESTIME PENDANT LA PHASE DE SUIVI. IL EST AUSSI BASE OBJETS, DANS LE SENS OU IL UTILISE LA SEGMENTATION POUR PREDIRE CORRECTEMENT LES ZONES D'OCCULTATION. CET ALGORITHME PEUT ETRE UTILISE POUR TROIS APPLICATIONS DIFFERENTES : LE CODAGE INTERPOLATIF (OU DES IMAGES DE LA SEQUENCE SONT PREDITES PAR INTERPOLATION), L'ADAPTATION DE LA FREQUENCE DE LA SEQUENCE A LA FREQUENCE D'AFFICHAGE DU TERMINAL DE VISUALISATION DANS UNE TRANSMISSION MULTICAST ET LA RECONSTRUCTION D'IMAGES MANQUANTES (OU L'ON CALCULE DES IMAGES NON OBSERVEES). DES RESULTATS EXPERIMENTAUX POUR LA PREMIERE APPLICATION MONTRENT QUE POUR UNE QUALITE DE RECONSTRUCTION DONNEE, LA TAUX DE COMPRESSION MOYEN SUR UN GROUPE D'IMAGES EST PLUS ELEVE EN UTILISANT L'INTERPOLATION QU'AVEC UNE PREDICTION CAUSALE.
Author: MARC.. GELGON
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Category :
Languages : fr
Pages : 158
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CETTE ETUDE PORTE SUR DES TACHES DE VISION DYNAMIQUE PAR ORDINATEUR (SEGMENTATION SPATIO-TEMPORELLE, SUIVI), PUIS SUR LEUR APPLICATION A LA STRUCTURATION ET A LA DESCRIPTION DU CONTENU DE DOCUMENTS VIDEO EN VUE DE LEUR INDEXATION. DANS UN PREMIER TEMPS, NOUS PROPOSONS UNE TECHNIQUE DE SEGMENTATION D'IMAGE EN REGIONS HOMOGENES AU SENS DU MOUVEMENT, PAR ETIQUETAGE STATISTIQUE CONTEXTUEL D'UN GRAPHE DEFINI SUR UNE PARTITION PREALABLE EN REGIONS ELEMENTAIRES ; UNE METHODE EST PROPOSEE POUR OBTENIR CETTE DERNIERE PARTITION SELON UN CRITERE D'INTENSITE, DE COULEUR OU DE TEXTURE. LES DEUX TECHNIQUES DE SEGMENTATION PAR ETIQUETAGE SONT CONCUES POUR PERMETTRE UN SUIVI TEMPOREL DES DEUX PARTITIONS PAR PREDICTION PUIS MISE A JOUR. NOUS AVONS ENSUITE DEVELOPPE UNE METHODE DE TRAJECTOGRAPHIE DE CES REGIONS SUR L'ENSEMBLE D'UNE SEQUENCE, BASEE SUR UNE APPROCHE STATISTIQUE RECEMMENT PROPOSEE DANS LE DOMAINE SONAR. ELLE CONSISTE EN L'ESTIMATION CONJOINTE DES TRAJECTOIRES DE REGIONS ET DES ASSOCIATIONS DES MESURES AUX TRAJECTOIRES, EN TRAITANT CE PROBLEME COMME L'ESTIMATION DES PARAMETRES D'UNE LOI DE MELANGE. CETTE METHODE PERMET D'ASSOCIER DES TRAJECTOIRES PARTIELLES RELEVANT D'UN MEME OBJET PHYSIQUE, PAR EXEMPLE DANS UNE SITUATION DE CROISEMENT. DANS UN SECOND TEMPS, NOUS PROPOSONS UN SCHEMA DE STRUCTURATION DE DOCUMENT VIDEO PAR LE CONTENU SPATIO-TEMPOREL, ET DE DESCRIPTION DE CE CONTENU. NOTRE APPROCHE S'APPUIE ESSENTIELLEMENT SUR L'INFORMATION DE MOUVEMENT, ET EXPLOITE LES SCHEMAS DEFINIS DANS LA PREMIERE PARTIE DE CE DOCUMENT, AINSI QUE DES TECHNIQUES PLUS DEDIEES AU PROBLEME TRAITE. LE DOCUMENT EST D'ABORD PARTITIONNE EN PLANS ET LE MOUVEMENT DE LA CAMERA EST CARACTERISE. DANS CHACUN DES PLANS, LES ELEMENTS MOBILES SONT EXTRAITS ET SUIVIS. LA STRUCTURATION REALISEE EST EXPLOITEE DANS LA CREATION DE RESUME VIDEO (COMPOSITION D'UNE IMAGE PANORAMIQUE DU FOND DE LA SCENE ET DES TRAJECTOIRES DES ELEMENTS MOBILES EXTRAITS), ET LA CONSTITUTION DE BASES D'OBJETS MOBILES.
Author: SEYED MOHAMMAD MEHDI.. MOSTAFAVI GORJI
Publisher:
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Category :
Languages : fr
Pages : 165
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CE MEMOIRE PRESENTE UNE METHODE DE SEGMENTATION SPATIO-TEMPORELLE DE SEQUENCES D'IMAGES, BASEE SUR UNE ANALYSE ROBUSTE DU MOUVEMENT. LA METHODE PEUT S'EMPLOYER DANS UN CONTEXTE DE CODAGE A BAS DEBIT OU POUR L'OBTENTION D'UNE DESCRIPTION DU CONTENU DES SEQUENCES D'IMAGES. LA SEGMENTATION DE CHAQUE IMAGE CONDUIT A DEUX TYPES DE REGIONS : LES REGIONS AVEC ANTECEDENT DANS L'IMAGE PRECEDENTE ET LES AUTRES REGIONS (SANS ANTECEDENT). LA SEGMENTATION S'OPERE EN DEUX ETAPES : UNE ETAPE D'INITIALISATION PUIS UNE ETAPE DE SUIVI TEMPOREL. L'ETAPE D'INITIALISATION SE FAIT A PARTIR DE DEUX IMAGES NON SEGMENTEES. UNE IMAGE COURANTE SE VOIT SEGMENTEE A PARTIR D'UNE IMAGE ANTERIEURE. L'ETAPE DE SUIVI TEMPOREL S'APPUIE TOUJOURS SUR DEUX IMAGES : UNE COURANTE ET UNE ANTERIEURE MAIS EN SUPPLEMENT ELLE NECESSITE DE DISPOSER DE LA SEGMENTATION DE L'IMAGE ANTERIEURE. LA PARTIE LA PLUS IMPORTANTE DE NOTRE TRAVAIL A PORTE SUR LA PHASE D'INITIALISATION. LE SUIVI TEMPOREL SE FONDE PRINCIPALEMENT SUR LES PROCEDURES DEFINIES ET UTILISEES DANS LA PHASE D'INITIALISATION. DANS CETTE PHASE DE SUIVI, L'UTILISATION DE LA SEGMENTATION DE L'IMAGE ANTERIEURE GARANTIT UNE MEILLEURE COHERENCE ENTRE LES SEGMENTATIONS SPATIO-TEMPORELLES DES IMAGES SUCCESSIVES. LA PHASE D'INITIALISATION OPERE PAR UNE RECHERCHE SEQUENTIELLE DES REGIONS AVEC ANTECEDENT APPELEES EGALEMENT REGIONS HOMOGENES AU SENS DU MOUVEMENT. LA RECHERCHE D'UNE REGION HOMOGENE AU SENS DU MOUVEMENT CONSISTE EN DES ITERATIONS SUCCESSIVES DE DEUX PROCEDURES PRINCIPALES JUSQU'A CONVERGENCE. LA PREMIERE PROCEDURE RECHERCHE UNE REGION CORRESPONDANT A UN JEU DE PARAMETRES DE MOUVEMENT. LA SECONDE RECHERCHE UN JEU DE PARAMETRES DE MOUVEMENT POUR UNE REGION DONNEE. BIEN EVIDEMMENT, LA COOPERATION DE CES DEUX PROCEDURES FOURNIT EN DEFINITIVE UNE REGION ET LE JEU DE PARAMETRES DE MOUVEMENT ASSOCIE. LA METHODE DEVELOPPEE EST ILLUSTREE PAR APPLICATION SUR DIFFERENTES SEQUENCES. PARMI LES POINTS FORTS DE NOTRE APPROCHE, SOULIGNONS LA POSSIBILITE D'APPREHENDER DE GRANDS MOUVEMENTS ET LA POSSIBILITE DE TRAITEMENT DE SEQUENCES SOUS-ECHANTILLONNEES TEMPORELLEMENT.
Author: FRANCK.. MORIER
Publisher:
ISBN:
Category :
Languages : fr
Pages : 158
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Book Description
CETTE THESE DECRIT PLUSIEURS METHODES PERMETTANT D'EXTRAIRE AVEC PRECISION LES OBJETS CONTENUS DANS LES SEQUENCES VIDEO. CHAQUE OBJET EST REPRESENTE PAR UN MODELE DE FORME POLYGONALE, PAR UN VECTEUR DE PARAMETRES DE MOUVEMENT AFFINE MAIS AUSSI PAR SA PROFONDEUR RELATIVE VIS-A-VIS DE SES OBJETS VOISINS. UNE MODELISATION 2D1/2 + T DE LA VIDEO EST DE CETTE MANIERE REALISEE. POUR PERMETTRE UNE CERTAINE GENERICITE DE LA REPRESENTATION VIS-A-VIS DES APPLICATIONS DIVERSES DU TRAITEMENT DES IMAGES, DANS UNE PREMIERE PHASE, UNE HIERARCHIE DE SEGMENTATIONS EST ETABLIE, BASEE SUR LE MOUVEMENT. CECI SIGNIFIE QUE POUR UNE MEME IMAGE, UN ENSEMBLE CONTINU ET EMBOITE DE SEGMENTATIONS EST CONSTRUIT. POUR CONSTRUIRE CES SEGMENTATIONS, UNE METHODE COOPERATIVE DE SEGMENTATION HIERARCHIQUE A ETE DEVELOPPEE DANS CETTE THESE. A PARTIR D'UNE SEGMENTATION SPATIALE D'UNE PART ET D'UNE SEGMENTATION GLOBALE D'AUTRE PART, UNE FUSION HIERARCHIQUE ASCENDANTE BASEE SUR L'ANALYSE DU MOUVEMENT REALISE LA FUSION ENTRE CES DEUX POINTS DE VUE. CETTE REPRESENTATION HIERARCHIQUE ET GENERIQUE PERMET DE VISER DES APPLICATIONS DE MANIPULATION D'OBJETS OU DE CODAGE A TAUX DE COMPRESSION VARIABLE EN FONCTION DU DEBIT DISPONIBLE OU DE LA QUALITE DESIREE. DANS UN SECOND TEMPS, UNE EXTRACTION DE L'INFORMATION DE PROFONDEUR RELATIVE DES OBJETS EN MOUVEMENT EST REALISEE. C'EST A PARTIR DE L'ANALYSE DES OCCULTATIONS DE CHACUN D'EUX QUE LE TRAITEMENT EST FAIT. CHAQUE OBJET A AINSI UNE INDEPENDANCE VIS-A-VIS DE SON VOISINAGE. CETTE INFORMATION DE PROFONDEUR EST ENSUITE UTILISEE DE SORTE A AMELIORER LES ALGORITHMES DE SUIVI TEMPOREL D'OBJETS. LA QUALITE DE LA PREDICTION DE LA SEGMENTATION DES OBJETS EN EST MEILLEURE ET PEUT SERVIR AUSSI A L'INTERPOLATION D'IMAGES. CES METHODES ONT ETE VALIDEES SUR UN ENSEMBLE DE SEQUENCES UTILISEES POUR LES TESTS ISO-MPEG IV.
Author: BEATRIZ.. MARCOTEGUI
Publisher:
ISBN:
Category :
Languages : fr
Pages : 184
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Book Description
LE DEVELOPPEMENT D'APPLICATION TELLES QUE LA VIDEOTELEPHONIE, LA VIDEOCONFERENCE OU LE MULTIMEDIA ONT CREE LA NECESSITE DE CODER DES SEQUENCES D'IMAGES A TRES BAS DEBIT. LES SYSTEMES DE COMPRESSION D'IMAGE ORIENTES OBJET, APPELES AUSSI METHODES DE DEUXIEME GENERATION, OFFRENT UNE ALTERCATIVE PROMETTEUSE AUX METHODES CLASSIQUES. CES METHODES SE RAPPROCHENT DU COMPORTEMENT DE L'IL HUMAIN, DESTINATAIRE FINAL DES SYSTEMES DE CODAGE, ET DECRIVENT UNE IMAGE EN TERMES D'OBJETS PRESENTS DANS LA SCENE. AINSI, UN SYSTEME DE CODAGE ORIENTE OBJET OPERE EN DEUX ETAPES: UNE PREMIERE ETAPE D'ANALYSE, APPELEE SEGMENTATION, QUI DECOMPOSE L'IMAGE EN OBJETS (ENSEMBLES DE PIXELS VERIFIANT UNE CONDITION D'HOMOGENEITE) ET UNE SECONDE ETAPE QUI MODELISE LA FORME ET LE CONTENU DES OBJETS SEGMENTES. LE TRAVAIL DE CETTE THESE EST CONSACRE A LA SEGMENTATION DE SEQUENCES D'IMAGES, SACHANT QUE L'OBJECTIF FINAL EST DE L'INTEGRER DANS UN SYSTEME DE CODAGE ORIENTE OBJET. NOUS AVONS COMMENCE NOTRE TRAVAIL EN NOUS FONDANT SUR LE PARADIGME DE SEGMENTATION DE LA MORPHOLOGIE MATHEMATIQUEA: LA LIGNE DE PARTAGE DES EAUX DU GRADIENT A PARTIR DES MARQUEURS DES REGIONS QUE L'ON VEUT EXTRAIRE. CE SCHEMA A DONNE LIEU A DE NOMBREUSES APPLICATIONS MAIS, DANS LE DOMAINE DU CODAGE, CELA CONDUIT A DES DIFFICULTES REELLES. CES DIFFICULTES SONT DUES A LA PRESENCE DE DETAILS FINS, OU, CE QUI REVIENT AU MEME, A LA PRESENCE DE MOUVEMENTS RAPIDES QUI GENERENT DES OBJETS FINS DANS L'AXE TEMPOREL. EN EFFET, DANS LE DOMAINE DU CODAGE, LES CONDITIONS D'ECHANTILLONNAGE MORPHOLOGIQUE NE SONT PAS VERIFIEES. L'ANALYSE DES DIFFICULTES RENCONTREES NOUS A CONDUIT A UN AUTRE PARADIGME DE SEGMENTATION, BASE CETTE FOIS-CI SUR LA FUSION DE REGIONS. NOUS AVONS AINSI DEVELOPPE UN ALGORITHME DE FUSION DE REGIONS. IMPLEMENTE SUR UNE STRUCTURE DE GRAPHE DONT LES NUDS ET LES ARETES SONT EVALUES, L'ALGORITHME EST A LA FOIS EFFICACE ET SUFFISAMMENT FLEXIBLE POUR PRENDRE EN COMPTE UNE LARGE VARIETE DE CRITERES. EN PARTICULIER, DANS LE BUT DE RENDRE LE SYSTEME DE CODAGE GLOBALEMENT COHERENT, NOUS AVONS PRIS EN COMPTE DANS LES CRITERES DE FUSION LES CAPACITES DES ALGORITHMES DE CODAGE APPLIQUES APRES LA SEGMENTATION. ENFIN, NOUS AVONS ILLUSTRE LE POTENTIEL QU'OFFRE LA SEGMENTATION A UN SYSTEME DE CODAGE. EN EFFET, LA SEGMENTATION INTRODUIT LA NOTION D'OBJET DANS LE CODEUR. AINSI LE DEVELOPPEMENT DE FONCTIONNALITES, TELLES QUE LE SUIVI D'OBJETS, DEVIENT UNE EXTENSION NATURELLE DES ALGORITHMES DE CODAGE. CES FONCTIONNALITES RENTRENT DANS LE CADRE DES NOUVEAUX OBJECTIFS FIXES PAR LA NORME DE CODAGE VIDEO MPEG 4
Author: Ling Wu
Publisher:
ISBN:
Category :
Languages : fr
Pages : 207
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Book Description
CETTE THESE DECRIT UNE METHODE DE SEGMENTATION SPATIO-TEMPORELLE D'IMAGES ANIMEES EN VUE D'UN CODAGE A FORT TAUX DE COMPRESSION, METHODE SE SITUANT DANS LE CADRE DES METHODES DE CODAGE ORIENTE OBJETS. SUR LA BASE D'UNE PART DE MODELES D'OBJETS DONT L'IMAGE EST CONSTITUEE DE REGIONS DE FORME POLYGONALE, D'AUTRE PART D'UNE MODELISATION AFFINE DES MOUVEMENTS OBSERVES POUR CHAQUE REGION ENTRE DEUX IMAGES SUCCESSIVES D'UNE MEME SEQUENCE, NOUS PROPOSONS UNE METHODE DE SEGMENTATION SPATIO-TEMPORELLE DES IMAGES EN REGIONS HOMOGENES AU SENS DU MOUVEMENT (CRITERE D'ERREUR DE RECONSTRUCTION PAR COMPENSATION DE MOUVEMENT). LA METHODE QUE NOUS DEVELOPPONS SE DECOMPOSE EN DEUX GRANDES PHASES: L'INITIALISATION DE LA SEGMENTATION, LE SUIVI TEMPOREL DE CETTE SEGMENTATION. LA PHASE D'INITIALISATION DE LA SEGMENTATION SPATIO-TEMPORELLE OPERE PAR FUSIONNEMENT DE REGIONS HOMOGENES SPATIALEMENT ET AYANT DES MOUVEMENTS SEMBLABLES. LA SECONDE PHASE, EXECUTEE POUR CHAQUE NOUVELLE IMAGE DE LA SEQUENCE, SE DECOMPOSE ELLE-MEME EN TROIS SOUS-PHASES. LA PREMIERE PERMET DE PREDIRE LA NOUVELLE SEGMENTATION A L'INSTANT T+1 EN FONCTION DE CELLE OBTENUE FINALEMENT A L'INSTANT T (PREDICTION COURT TERME OU LONG TERME LISSE). LA SECONDE EST UNE PHASE D'AJUSTEMENT DES FRONTIERES QUI PREND EN COMPTE L'IMAGE OBSERVEE A L'INSTANT COURANT ET QUI TRAITE LE PROBLEME DES ZONES D'OCCLUSION (ZONES DE RECOUVREMENT ET DE DECOUVREMENT). ENFIN LA TROISIEME SOUS-PHASE REESTIME LE MOUVEMENT OBSERVE SUR LA SEGMENTATION FINALE OBTENUE A LA PHASE PRECEDENTE ET PERMET DE REDECOUPER LES REGIONS NON HOMOGENES OU DE FUSIONNER DES REGIONS ADJACENTES DE MEME MOUVEMENT OBSERVE. DANS UNE DERNIERE PARTIE DE LA THESE, ON DEFINIT UN SCHEMA DE CODAGE ASSOCIE A CETTE METHODE ET ON L'EVALUE SUR DES SEQUENCES D'IMAGES TESTS DE TYPE TELECONFERENCE ET DE TYPE TELEVISION NUMERIQUE
