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dc.contributor.advisorBenois Pineau, Jenny
dc.contributor.advisorSzirányi, Tamás
dc.contributor.authorSZOLGAY, Daniel
dc.contributor.otherCzuni, László
dc.contributor.otherDomenger, Jean-Philippe
dc.contributor.otherPrecioso, Frédéric
dc.date2011-09-30
dc.date.accessioned2020-12-14T21:10:01Z
dc.date.available2020-12-14T21:10:01Z
dc.identifier.urihttp://ori-oai.u-bordeaux1.fr/pdf/2011/SZOLGAY_DANIEL_2011.pdf
dc.identifier.urihttps://oskar-bordeaux.fr/handle/20.500.12278/21545
dc.identifier.nnt2011BOR14313
dc.description.abstractCette thèse (i) décrit une procédure automatique pour estimer la condition d'arrêt des méthodes de déconvolution itératives basées sur un critère d'orthogonalité du signal estimé et de son gradient à une itération donnée; (ii) présente une méthode qui décompose l'image en une partie géométrique (ou "cartoon") et une partie "texture" en utilisation une estimation de paramètre et une condition d'arrêt basées sur la diffusion anisotropique avec orthogonalité, en utilisant le fait que ces deux composantes. "cartoon" et "texture", doivent être indépendantes; (iii) décrit une méthode pour extraire d'une séquence vidéo obtenue à partir de caméra portable les objets de premier plan en mouvement. Cette méthode augmente la compensation de mouvement de la caméra par une nouvelle estimation basée noyau de la fonction de probabilité de densité des pixels d'arrière-plan. Les méthodes présentées ont été testées et comparées aux algorithmes de l'état de l'art.
dc.description.abstractEnThis dissertation (i) describes an automatic procedure for estimating the stopping condition of non-regularized iterative deconvolution methods based on an orthogonality criterion of the estimated signal and its gradient at a given iteration; (ii) presents a decomposition method that splits the image into geometric (or cartoon) and texture parts using anisotropic diffusion with orthogonality based parameter estimation and stopping condition, utilizing the theory that the cartoon and the texture components of an image should be independent of each other; (iii) describes a method for moving foreground object extraction in sequences taken by wearable camera, with strong motion, where the camera motion compensated frame differencing is enhanced with a novel kernel-based estimation of the probability density function of the background pixels. The presented methods have been thoroughly tested and compared to other similar algorithms from the state-of-the-art.
dc.language.isoen
dc.subjectTraitement d'image
dc.subjectTraitement de vidéo
dc.subjectMéthodes de déconvolutions itératives
dc.subjectDécomposition d'image
dc.subjectEstimation de paramètre et condition d'arrêt
dc.subjectEstimation de mouvement
dc.subjectCaméra portable
dc.subject.enImage processing
dc.subject.enVideo processing
dc.subject.enIterative deconvolution methods
dc.subject.enImage decomposition
dc.subject.enParameter estimation and stopping condition
dc.subject.enMotion estimation
dc.subject.enWearable camera
dc.title.enVideo event detection and visual data pro cessing for multimedia applications
dc.typeThèses de doctorat
dc.contributor.jurypresidentZarándy, Ákos
bordeaux.hal.laboratoriesThèses de l'Université de Bordeaux avant 2014*
bordeaux.hal.laboratoriesLaboratoire bordelais de recherche en informatique
bordeaux.institutionUniversité de Bordeaux
bordeaux.institutionBordeaux INP
bordeaux.type.institutionBordeaux 1
bordeaux.type.institutionPázmány Péter katolikus egyetem (Budapest)
bordeaux.thesis.disciplineInformatique
bordeaux.ecole.doctoraleÉcole doctorale de mathématiques et informatique (Talence, Gironde)
star.origin.linkhttps://www.theses.fr/2011BOR14313
bordeaux.COinSctx_ver=Z39.88-2004&rft_val_fmt=info:ofi/fmt:kev:mtx:journal&rft.au=SZOLGAY,%20Daniel&rft.genre=unknown


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