Paquets d'ondelettes et estimation de mouvement pour la compression de sequences d'images PDF Download
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Author: Bruno Rouchouze
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Author: Bruno Rouchouze
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Author: B. Rouchouze
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Languages : fr
Pages : 212
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Author: Patrice Brault
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Languages : fr
Pages : 179
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La première partie de ce mémoire présente une nouvelle vision de l'estimation de mouvement (EM) dans les séquences vidéo. Nous abordons l'EM à partir de familles d'ondelettes redondantes peu connues et adaptées à différentes transformations, dont, plus particulièrement, la vitesse. Les standards de compression actuels prennent en compte une compression objet mais ne calculent toujours que de simples vecteurs de mouvements de ``blocs''. Nous avons mis en œuvre ces familles d'ondelettes car 1) elles sont construites pour le calcul de paramètres sur plusieurs types de mouvement (rotation, vitesse, accélération). 2) à partir des paramètres de mouvement, nous proposons une approche de l'EM basée sur l'identification des trajectoires des objets. L'approche s'apparente alors à une compression contextuelle, fondée sur une compréhension de la scène. La seconde partie présente deux développements concernant la segmentation non-supervisée dans une approche bayésienne. 1) nous réduisons le temps de segmentation d'une séquence par une mise en oeuvre itérative de la segmentation. Nous montrons l'application à l'EM d'une région segmentée. 2) nous réduisons le temps de segmentation en effectuant la projection de l'image dans le domaine des ondelettes. Ces deux développements sont fondés sur une modélisation de Potts-Markov (PMRF) pour les étiquettes des pixels ou des coefficients d'ondelettes. Ils utilisent un algorithme itératif de type Markov Chain Monte Carlo avec échantillonneur de Gibbs. Enfin, dans l'approche par ondelettes, nous avons développé le modèle de Potts-Markov pour l'adapter aux orientations privilégiées des sous-bandes d'ondelettes.
Author: THIERRY.. GAIDON
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Languages : fr
Pages : 228
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L'ETUDE PRESENTEE DANS CE MEMOIRE S'INSCRIT DANS LE CADRE DE LA COMPRESSION DE SEQUENCES D'IMAGES NUMERIQUES. TROIS OUTILS THEORIQUES ONT ETE ETUDIES ET SONT PRESENTES DANS LA PREMIERE PARTIE: TRANSFORMEE EN ONDELETTES (TO) BIORTHOGONALES, QUANTIFICATION VECTORIELLE ALGEBRIQUE (QVA) ET ESTIMATION DE MOUVEMENT. LA TO DECRITE EST ADAPTEE A LA DECOMPOSITION DES SIGNAUX NON STATIONNAIRES TELS QUE LES SEQUENCES D'IMAGES. ELLE PERMET D'ADAPTER LES SIGNAUX A LA QUANTIFICATION VECTORIELLE SUIVANT UNE STRUCTURE MULTIRESOLUTION. LA QVA PROPOSEE POSSEDE UN DICTIONNAIRE A STRUCTURE REGULIERE. CELUI-CI EST DEFINI A PARTIR DE RESEAUX REGULIERS (ZN, D4, E8). IL A POUR INTERET DE CONDUIRE A DES ALGORITHMES DE QUANTIFICATION SIMPLES ET RAPIDES. DE PLUS, POUR ADAPTER LA QUANTIFICATION A DES SOURCES LAPLACIENNES, NOUS PROPOSONS UNE TRONCATURE PYRAMIDALE DES RESEAUX AINSI QUE LES FONCTIONS GENERATRICES NU POUR DENOMBRER LES POINTS DU RESEAU DANS CES PYRAMIDES. LA TECHNIQUE D'ESTIMATION DE MOUVEMENT INTER-IMAGES EST BASEE SUR UN MODELE MARKOVIEN. ELLE PERMET DE REGULARISER LE CHAMP VECTEURS DE DEPLACEMENT PAR UN TERME DE DOUCEUR QUI TIENT COMPTE DES DISCONTINUITES VIA UN PROCESSUS DE LIGNE A VALEURS CONTINUES. LE CHAMP EST CALCULE EN MINIMISANT UN CRITERE NON CONVEXE PAR UN ALGORITHME DE RELAXATION DETERMINISTE. CES TROIS OUTILS MATHEMATIQUES NOUS ONT PERMIS DE DEVELOPPER DEUX METHODES DE COMPRESSION DE SEQUENCES D'IMAGES. LA PREMIERE EST STRUCTUREE AUTOUR D'UNE TRANSFORMEE EN ONDELETTES SPATIO-TEMPORELLE ET D'UNE QVA. LA SECONDE METHODE EST BASEE SUR UNE BOUCLE D'ESTIMATION-PREDICTION DE MOUVEMENT ET UNE QUANTIFICATION VECTORIELLE DE L'ERREUR DE PREDICTION. LE PRINCIPE EST D'ELIMINER LA REDONDANCE SPATIO-TEMPORELLE DANS LES SEQUENCES. L'APPLICATION DIRECTEMENT ENVISAGEE EST CELLE DES SEQUENCES DE TELEVISION OU DE VISIOPHONE. CEPENDANT, L'APPROCHE EST FACILEMENT EXTENSIBLE A D'AUTRES TYPES DE SEQUENCES
Author: LAID.. ABDELLAH
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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: Eric Bruno
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Languages : fr
Pages : 131
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Cette thèse porte sur l'estimation et l'analyse du mouvement dans les séquences d'images. L'étape d'estimation consiste à déterminer le champ de vitesse entre deux images successives. La phase d'analyse permet d'extraire du mouvement des informations descriptives de la séquence. Nous avons développé deux estimateurs basés sur des modèles de mouvement opposés. Les deux algorithmes sont basés sur la résolution robuste et multi-résolutions des équations du flot optique. La première approche utilise un modèle de mouvement translationnel estimé localement. Une décomposition de la séquence par un banc de filtres de Gabor spatiaux et l'application de l'équation du flot optique sur chaque sous-bande permet de contourner le problème d'ouverture. La décomposition est implantée par des filtres récursifs, permettant une réduction importante du coût calculatoire de l'algorithme. Les résultats obtenus sur des séquences artificielles et réelles nous montrent que la méthode permet de mesurer de manière fiable et précise le flot optique entre deux images. La deuxième méthode est basée sur une modélisation globale du mouvement. Le modèle, valide en tout point de l'image, doit être suffisamment riche pour approximer les mouvements complexes présents dans les séquences d'images. Nous avons défini deux types de modèle : l'un est basé sur les séries de Fourier, l'autre sur les séries d'ondelettes. Les paramètres de Fourier ou d'ondelettes sont estimés en résolvant le système d'équations du flot optique appliquées en chaque pixel de l'image. Les résultats obtenus sont comparables aux résultats de l'approche d'estimation locale. Le dernier point de cette thèse concerne l'analyse du mouvement. Les paramètres des modèles du mouvement global fournissent une signature compacte du mouvement. Une expérience de classification de base vidéo et une de segmentation temporelle de vidéos montrent que cette signature est pertinente pour la description de vidéos.
Author: Nicolas Laveau
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Languages : fr
Pages : 220
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Le travail de thèse porte sur les traitements des séquences vidéos et aborde successivement les grandes thématiques de la compression -estimation du mouvement, transformations temporelle et spatiale, quantification et codage des coefficients - ainsi que celle du filtrage spacio-temporelle et de la segmentation vidéo.Deux méthodes d'estimation du mouvement sont étudiées, l'une s'appuyant sur la projection de l'équation du flot optique sur une base d'ondelettes, l'autre sur la minimisation multi-échelle d'un champs exprimé selon un modèle bilinéaire par morceaux. Nous nous intéressons ensuite à l'adaptation d'un modèle d'allocation de débit conçu pour les images fixes au standard h263. Nous développons ensuite deux transformées en ondelettes par lifting, l'une pour le domaine spatiale, l'autre concue pour le champ de mouvement. Enfin, nous introduisons des éléments structurants qui s'adaptent au mouvement pour créer une morphologie mathématique 2d+t.
Author: VICTOR.. GARCIA-GARDUNO
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Languages : fr
Pages : 179
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Book Description
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: Patrick Nikyema
Publisher:
ISBN:
Category :
Languages : fr
Pages : 256
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Book Description
La réduction des données pour l'archivage, et celle des débits pour la transmission des signaux numériques, revêt un intérêt évident. Parmi les méthodes utilisées pour parvenir à une réduction de débit de séquences d'images animées, on peut citer la compensation en mouvements. Cette technique permet, à l'aide de l'estimation des mouvements dans une séquence d'images, d'aboutir à une information à transmettre dont le débit est nettement moins important. Le gain de compression ainsi obtenu est fonction de la qualité de l'estimation des déplacements. Ce travail s'inscrit dans le cadre de l'amélioration des estimateurs de mouvements pour réaliser cette compensation. Nous nous sommes plus spécialement intéressé au cas des séquences d'images bruitées. Nous proposons une méthode combinant le block matching et la décomposition en ondelettes orthogonales à partir de plusieurs filtres en parallèle, pour améliorer le système. Les résultats que nous présentons démontrent l'intérêt de l'utilisation d'une telle méthode hiérarchique. La technique multifiltre que nous mettons en oeuvre fait que le gain de compression obtenu est d'autant plus important que le niveau de bruit dans la séquence est élevé. Nous montrons également la complémentarité de cette méthode avec d'autres qui permettent de prendre en compte des phénomènes autres que celui du bruit, telle que les occclusions par exemple.
Author: Mireya Saraí García-Vázquez
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ISBN:
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Languages : fr
Pages : 134
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Book Description
L'analyse d'estimation du mouvement apparent des objets vidéo revêt une importance capitale dans le domaine des applications liées à la vidéo numérique , telles quelles, le codage et la manipulation vidéo (cadre MPEG-4). Dans ce contexte, la principale méthode développée dans cette thèse permet une modélisation paramétrique des rotations non-plans (des rotation autours d'axes parallèles au plan image) dans le but d'améliorer la qualité des phases d'estimation du mouvement que ce soit pour des applications d'analyse d'images ou por une meilleure efficacité de la phase de compensation de mouvement dans une schéma de compression vidéo. Les résultats obtenus ont mis en évidence le fait que le modèle de rotations non-plans est intéressant à utiliser lorsque la séquence vidéo traitée contient de type de mouvement car il permet d'améliorer de manière significative la qualité de compensation du mouvement.
