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Enrichissement de cartes de disparités pour la production d'images S3D / Disparity map enhancement for S3D images production

Yver, Pierre 26 March 2015 (has links)
La stéréovision est depuis longtemps étudiée dans le domaine de la vision par ordinateur et a connu dernièrement un regain d'intérêt. Dans le domaine du divertissement un nombre important de films sont maintenant disponibles en version relief. Ma thèse prend place dans ce contexte, dans le cadre d'une convention CIFRE entre le LITIS et l'entreprise StereoLabs dont le cœur de métier est le développement de logiciels d'aides à la production de films stéréoscopiques. Je présente ainsi mes travaux sur le filtrage de cartes de disparités, l'estimation en temps réel ne permet pas d'utiliser les approches les plus performantes, cela conduisant à des résultats bruités et/ou erronés. Je propose alors une méthode de filtrage adaptée à cette contrainte de temps. Mes travaux ont également mis en évidence la problématique du paramétrage de l'algorithme de calcul de carte de disparités. Le nombre élevé de paramètres et la diversité des images nous ont conduit à chercher une méthode automatique pour la détermination des valeurs de ces paramètres. Je propose ainsi une méthode d'optimisation des paramètres de l'algorithme, l'objectif étant de trouver les valeurs qui conduisent aux cartes de disparités les plus fiables. Mes travaux concernent également la partie production de contenus S3D, j'ai développé différentes applications liées à l'utilisation de l'information de disparité. Je propose ainsi une méthode de gestion automatique du relief afin de garantir le confort visuel du spectateur. De plus l'information de disparité est utilisée pour une application de correction chromatique des images pour assurer une concordance des couleurs entre les deux images. / Stereo Vision has been studied for a long time in the field of computer vision and became trendy in the past few years. In the field of entertainment a large amount of movies are now released in relief version. My thesis take place in this context, as a part of an agreement between the LITIS and the StereoLabs company, which develop 3D productions' assistant software. So, here I present my work on disparity map filtering, real time computing constraint don't allow to use strong algorithms which lead to noisy or/and erroneous results. In this case I propose a filtering method dedicated to this computational time constraint. My works also pointed out the problematic of assigning the value for the parameters of our disparity map estimation algorithm. The numerous parameters and images diversity lead to look for an automated approach to assign the parameters values. I propose an approach based on an optimization algorithm, the goal is to find the parameters values which lead to reliable disparity map. My work also deal with the stereoscopic contents production, I have developed different applications based on the usage of the disparity information. I proposed an automated method to handle the stereoscopic volume to warrant the visual comfort of the viewer. I also use the disparity information in a color correction application designed to ensure the color constancy across the two stereoscopics images.
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Définition de protocoles rationnels d'identification de loi de comportement élastoplastique :<br />Application à la simulation éléments finis d'opérations industrielles d'emboutissage

Incandela, Olga 22 September 2006 (has links) (PDF)
L'objectif de la thèse effectuée dans le cadre du projet européen « Intelligent system for NET shape FORming of Sheet MEtal Product » est la recherche de procédures optimisées pour la mise au point de simulations numériques d'opérations industrielles d'emboutissage. Ce travail a pour but d'apporter des réponses efficaces, applicables au sein d'une entreprise en regard de la mauvaise perception de ce type de procédé dans le milieu industriel.<br />La procédure met en avant le rôle clé de l'identification des lois de comportement élastoplastiques définissant le comportement de la tôle pendant la simulation.<br />Dans un premier temps on s'intéresse à l'identification classique à partir d'essais de traction utilisés habituellement à cet effet.<br />Différentes techniques et protocoles sont alors retenus pour tirer le meilleur parti de ce type d'essais en utilisant notamment les techniques expérimentales d'analyse d'images.<br />Ces choix conduisent à une amélioration notable des résultats concernant l'effet du retour élastique, l'état de contraintes résiduelles et la prédiction de la localisation de la déformation.<br />Cependant les limites de ce type d'identification réalisé sur des essais homogènes apparaissent clairement.<br />C'est pourquoi, nous proposons une méthode originale d'identification des paramètres de la loi de comportement à partir d'essais hétérogènes voisins du cas réel de mise en forme. L'optimisation des coefficients de la loi de comportement est alors fondée sur l'utilisation de réseaux de neurones. Les avantages de cette méthode sont démontrés sur un exemple d'emboutissage de pièces axisymétriques à flan bloqué.
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Synthèse de contrôleurs prédictifs auto-adaptatifs pour l'optimisation des performances des systèmes / Synthesis of self-adaptive predictive controllers for optimizing system performance

Turki, Marwa 12 October 2018 (has links)
Bien que la commande prédictive fasse appel à des paramètres ayant une signification concrète, la valeur de ces derniers impacte fortement les performances obtenues du système à contrôler. Leur réglage n’étant pas trivial, la littérature fait état d’un nombre conséquent de méthodes de réglage. Celles-ci ne garantissent cependant pas des valeurs optimales. L’objectif de cette thèse est de proposer une approche analytique et originale de réglage de ces paramètres. Initialement applicable aux systèmes MIMO linéaires, l’approche proposée a été étendue aux systèmes non linéaires avec ou sans contraintes et pour lesquels il existe un modèle Takagi-Sugeno (T-S). La classe des systemès non linéaires considérés ici est écrite sous la forme quasi-linéaire paramétrique (quasi-LPV). Sous l’hypothese que le système soit commandable et observable, la méthode proposée garantit la stabilité optimale de ce système en boucle fermée. Pour ce faire, elle s’appuie, d’une part, sur une technique d’amélioration du conditionnement de la matrice hessienne et, d’autre part, sur le concept de rang effectif. Elle présente également l’avantage de requérir une charge calculatoire moindre que celle des approches identifiées dans la littérature. L’intérêt de l’approche proposée est montré à travers l’application en simulation à différents systèmes de complexité croissante. Les travaux menés ont permis d’aboutir à une stratégie de commande prédictive auto-adaptative dénommée "ATSMPC" (Adaptive Takagi-Sugeno Model-based Predictive Control). / Even though predictive control uses concrete parameters, the value of these latter has a strong impact on the obtained performances from the system to be controlled. Their tuning is not trivial. That is why the literature reports a number of adjustment methods. However, these ones do not always guarantee optimal values. The goal of this thesis is to propose an analytical and original tuning tuning approach of these parameters. Initially applicable to linear MIMO systems, the proposed approach has been extended to non-linear systems with or without constraints and for which a Takagi-Sugeno (T-S) model exists. The class of nonlinear systems considered here is written in quasi-linear parametric form (quasi-LPV). Assuming that the system is controllable and observable, the proposed method guarantees the optimal stability of this closed-loop system. To do this, it relies, on the one hand, on a conditioning improving technique of the Hessian matrix and, on the other hand, on the concept of effective rank. It also has the advantage of requiring a lower computational load than the approaches identified in the literature. The interest of the proposed approach is shown through the simulation on different systems of increasingcomplexity. The work carried out has led to a self-adaptive predictive control strategy called "ATSMPC" (Adaptive Takagi-Sugeno Model-based Predictive Control).

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