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Contribution à des architectures de stabilisation d'images basées sur la perception visuelle et la physiologie du tremblement humain / Architectures for Image sensors stabilization based on visual perception and on the physiology of hand tremor; a contribution.

Gavant, Fabien 11 December 2012 (has links)
Avec l’intégration des appareils photos dans les appareils mobiles, leur démocratisation et la réduction de la taille de l’imageur, de l’optique et de la taille pixels, les photos sont de plus en plus sujettes au flou de bougé dû aux tremblements de la main. À cette tendance s’ajoute un accroissement constaté dans l’exigence de qualité d’image de la part des utilisateurs. Pour réduire ce flou, des systèmes de stabilisation d’image ont été développés. Néanmoins ceux-ci ne permettent pas de garantir la qualité de netteté des images et souffrent parfois d’une intégration limitée. En réponse à ces limitations, ces travaux de recherche proposent, d’une part, un modèle de tremblement physiologique permettant de simuler de manière fidèle les flous de bougé et, d’autre part, une étude sur la perception visuelle du flou permettant le développement d’une métrique de qualité. Enfin des architectures de stabilisations, exploitant ces nouveaux outils, sont proposées. Ces nouvelles architectures permettent de réduire le nombre de composants externes ainsi que de garantir la netteté des images stabilisées. / With the integration of cameras in mobile devices, their democratization and the reduction of the imager’s size, the optical system dimensions and the pixels miniaturization, the photos become more and more subject to motion blur due to the hand tremor. In addition, the requirements in terms of image quality become higher and higher. Hence, in order to reduce this blur, several image stabilization systems have been developed. Nevertheless, they cannot guarantee the sharpness quality of resulting images and in some cases, they show integration difficulties. In order to overcome these limitations, the research work presented in this thesis proposes, first of all, a physiological tremor model that aims to simulate realistic camera shake and secondly, presents a study on visual perception of blur. This study enables the development of a quality metric. Finally, stabilization algorithms and architectures exploiting these new tools are presented. These new architectures reduce the number of external components and ensure sharp stabilized images.

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