Maxime Daisy

SEMINAIRE DU 11 FEVRIER 2016 – 16H @ TElecom-paristech

Titre : Inpainting basé motif d’images et de vidéos appliqué aux données stéréoscopiques avec carte de profondeur
 Nous nous intéressons à l’étude et au perfectionnement d’algorithmes de traitement d’image gloutons basés motif, pour traiter le problème général de l' »inpainting »,
c-à-d la complétion automatique de données manquantes dans les images et les vidéos numériques. Après avoir dressé un état de l’art du domaine et analysé les étapes
sensibles des algorithmes gloutons existants dans la littérature, nous proposons, dans un premier temps, un ensemble de modifications améliorant de façon significative
la cohérence géométrique globale des images reconstruites par ce type d’algorithmes. Dans un deuxième temps, nous nous focalisons sur la réduction des artefacts visuels
de type « bloc » classiquement présents dans les résultats de reconstruction, en proposant un formalisme tensoriel de mélange anisotrope rapide de patchs, guidé par la
géométrie des structures locales et par la détection automatique des points de localisation des artefacts. Nous illustrons avec de nombreux exemples que l’ensemble de ces
contributions améliore significativement la qualité visuelle des résultats obtenus, tout en restant suffisamment générique pour s’adapter à tous type d’algorithmes
d’inpainting basé motif. Pour finir, nous nous concentrons sur l’application et l’adaptation de nos algorithmes de reconstruction sur des données stéréoscopiques
(images et vidéos) resynthétisées suivant de nouveaux points de vue virtuels de caméra. Nous intégrons l’information de profondeur estimée (à partir des vues stéréos originales)
dans nos méthodes d’inpainting et de mélange de patch pour proposer une solution visuellement satisfaisante au problème difficile de la désoccultation automatique de
scènes réelles resynthétisées.
L’ORATEUR

Maxime Daisy est avec le GREYC, Université de Caen.