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dc.contributor.advisorJean-François Aujol
dc.contributor.advisorJean-Philippe Domenger
hal.structure.identifierInstitut de Mathématiques de Bordeaux [IMB]
hal.structure.identifierLaboratoire Bordelais de Recherche en Informatique [LaBRI]
dc.contributor.authorSUTOUR, Camille
dc.contributor.otherLaure Blanc-Féraud [Président]
dc.contributor.otherCharles Kervrann [Rapporteur]
dc.contributor.otherAgnès Desolneux [Rapporteur]
dc.contributor.otherCharles-Alban Deledalle
dc.date.accessioned2024-04-04T03:17:00Z
dc.date.available2024-04-04T03:17:00Z
dc.identifier.urihttps://oskar-bordeaux.fr/handle/20.500.12278/194267
dc.identifier.nnt2015BORD0099
dc.description.abstractLa vision de nuit des pilotes d’hélicoptère est artificiellement assistée par un dispositif de vision bas niveau de lumière constitué d’un intensificateur de lumière (IL) couplé à une caméra numérique d’une part, et d’une caméra infrarouge (IR) d’autre part. L’objectif de cette thèse est d’améliorer ce dispositif en ciblant les défauts afin de les corriger.Une première partie consiste à réduire le bruit dont souffrent les images IL. Cela nécessite d’évaluer la nature du bruit qui corrompt ces images. Pour cela, une méthode d’estimation automatique du bruit est mise en place. L’estimation repose sur la détection non paramétrique de zones homogènes de l’image. Les statistiques du bruit peuvent être alors être estimées à partir de ces régions homogènes à l’aide d’une méthode d’estimation robuste de la fonction de niveau de bruit par minimisation l1.Grâce à l’estimation du bruit, les images IL peuvent alors débruitées. Nous avons pour cela développé dans la seconde partie un algorithme de débruitage d’images qui associe les moyennes non locales aux méthodes variationnelles en effectuant une régularisation adaptative pondérée parune attache aux données non locale. Une adaptation au débruitage de séquences d’images permet ensuite de tenir compte de la redondance d’information apportée par le flux vidéo, en garantissant stabilité temporelle et préservation des structures fines.Enfin, dans la troisième partie les informations issues des capteurs optique et infrarouge sont recalées dans un même référentiel. Nous proposons pour cela un critère de recalage multimodal basé sur l’alignement des contours des images. Combiné à une résolution par montée de gradient et à un schéma temporel, l’approche proposée permet de recaler de façon robuste les deuxmodalités, en vue d’une ultérieure fusion.
dc.description.abstractEnNight vision for helicopter pilots is artificially enhanced by a night vision system. It consists in a light intensifier (LI) coupled with a numerical camera, and an infrared camera. The goal of this thesis is to improve this device by analyzing the defaults in order to correct them.The first part consists in reducing the noise level on the LI images. This requires to evaluate the nature of the noise corrupting these images, so an automatic noise estimation method has been developed. The estimation is based on a non parametric detection of homogeneous areas.Then the noise statistics are estimated using these homogeneous regions by performing a robust l`1 estimation of the noise level function.The LI images can then be denoised using the noise estimation. We have developed in the second part a denoising algorithm that combines the non local means with variational methods by applying an adaptive regularization weighted by a non local data fidelity term. Then this algorithm is adapted to video denoising using the redundancy provided by the sequences, hence guaranteeing temporel stability and preservation of the fine structures.Finally, in the third part data from the optical and infrared sensors are registered. We propose an edge based multimodal registration metric. Combined with a gradient ascent resolution and a temporel scheme, the proposed method allows robust registration of the two modalities for later fusion.
dc.language.isofr
dc.subjectVision nocturne
dc.subjectRecalage multimodal
dc.subjectDébruitage vidéo adaptatif
dc.subjectEstimation automatique du bruit
dc.subject.enNight vision
dc.subject.enMultimodal registration
dc.subject.enAdaptive video denoising
dc.subject.enAutomatic noise estimation
dc.titleVision nocturne numérique : restauration automatique et recalage multimodal des images à bas niveau de lumière
dc.title.enNumerical night vision system : Automatic restoration and multimodal registration of low light level images
dc.typeThèses de doctorat
dc.subject.halInformatique [cs]/Vision par ordinateur et reconnaissance de formes [cs.CV]
dc.subject.halInformatique [cs]/Analyse numérique [cs.NA]
bordeaux.hal.laboratoriesInstitut de Mathématiques de Bordeaux (IMB) - UMR 5251*
bordeaux.institutionUniversité de Bordeaux
bordeaux.institutionBordeaux INP
bordeaux.institutionCNRS
bordeaux.type.institutionUniversité de Bordeaux
bordeaux.ecole.doctoraleÉcole doctorale de mathématiques et informatique (Talence, Gironde ; 1991-....)
hal.identifiertel-01225612
hal.version1
hal.origin.linkhttps://hal.archives-ouvertes.fr//tel-01225612v1
bordeaux.COinSctx_ver=Z39.88-2004&rft_val_fmt=info:ofi/fmt:kev:mtx:journal&rft.title=Vision%20nocturne%20num%C3%A9rique%20:%20restauration%20automatique%20et%20recalage%20multimodal%20des%20images%20%C3%A0%20bas%20niveau%20de%20lumi%C3%A8re&rft.atitle=Vision%20nocturne%20num%C3%A9rique%20:%20restauration%20automatique%20et%20recalage%20multimodal%20des%20images%20%C3%A0%20bas%20niveau%20de%20lumi%C3%A8re&rft.au=SUTOUR,%20Camille&rft.genre=unknown


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