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Restauration automatique de films anciens

Decencière, Étienne 09 December 1997 (has links) (PDF)
La plus grande partie des films tournés avant les années cinquante ont été tirés sur des pellicules dont la durée de vie est assez courte. Ils ont déjà subi d'importants dommages et ils continuent à se dégrader. Il est nécessaire et même urgent de les restaurer. Par ailleurs, grâce au développement considérable des marchés audiovisuels si ces films sont remis en état, ils peuvent connaître une deuxième jeunesse. Les méthodes physico-chimiques existantes permettent de corriger un certain nombre de types de dégradations mais pas toutes. Les outils informatiques occupent aujourd'hui une place de plus en plus importante dans l'industrie de la restauration cinématographique et vidéo. Cependant la plupart des techniques employées traitent les images, une par une, à la main ce qui certes permet d'obtenir une qualité excellente mais qui est très coûteux en temps et par conséquent en argent. Pour pouvoir restaurer un plus grand nombre de films anciens, il faut développer des méthodes plus rapides. Cette thèse est parmi les premières à proposer des techniques de restauration automatique de films anciens. Il suffit qu'un opérateur choisisse les paramètres de la restauration tels que les types de défauts à considérer pour que nos algorithmes traitent sans intervention extérieure des séquences entières d'images. Cette approche permet d'accélérer considérablement la vitesse de traitement. Nous donnons dans ce qui suit une liste des défauts que nous traitons ainsi qu'un très court résumé de la méthode de restauration employée. Pompage: Ce défaut se caractérise par une variation indésirable de l'éclairage de la scène au cours du temps. Nous le traitons en limitant les variations de l'histogramme entre deux images consécutives tout en autorisant une certaine dérive pour ne pas interdire les variations naturelles de l'éclairage. Vibrations: Nous proposons une méthode pour mesurer la translation du fond de la scène entre images consécutives. Ensuite nous filtrons la suite des translations pour estimer les vibrations parasites et les corriger. Rayures verticales: Les rayures verticales blanches ou noires sont très courantes dans les films anciens. Nous les détectons en utilisant des opérateurs morphologiques tels que le chapeau haut de forme puis nous récupérons l'information perdue grâce à des interpolations. Tâches et autres défauts aléatoires: Dans cette catégorie nous classons tous les défauts qui apparaissent rarement à la même position sur deux images consécutives du film. Nous les détectons en appliquant des critères de connexité spatio- temporels mis en oeuvre grâce à des ouvertures et des fermetures par reconstruction. Lorsque le mouvement dans la scène est important, les critères de connexité peuvent être pris à défaut. Pour palier cet inconvénient, nous avons mis au point un algorithme de compensation de mouvement. Il est basé sur une segmentation de l'image de référence et utilise le krigeage pour interpoler et filtrer le champ de vecteurs de déplacement. Nous proposons plusieurs méthodes certaines spatiales d'autres temporelles pour interpoler les textures dans les zones endommagées Nous avons bâti un système de restauration réunissant ces différents algorithmes et nous l'avons appliqué à de nombreux cas pratiques obtenant de bons résultats
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CONTRIBUTION A LA RESTAURATION D'IMAGES ET A L'ANALYSE DE SEQUENCES : APPROCHES VARIATIONNELLES ET SOLUTIONS DE VISCOSITE /

Kornprobst, Pierre Aubert, Gilles. January 1998 (has links)
Thèse de doctorat : SCIENCES APPLIQUEES : Nice : 1998. / 1998NICE5201. 173 REF.
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Formation et restauration d'images en microscopie à rayons X. Application à l'observation d'échantillons biologiques

Sibarita, Jean-Baptiste 22 October 1996 (has links) (PDF)
Technique récente, la microscopie à rayons X offre aujourd'hui une résolution spatiale supérieure à celle de la microscopie optique (20 nm contre 200 nm en microscopie optique confocal laser). Elle offre également un meilleur pouvoir de pénétration que la microscopie électronique (jusqu'à 10 μm contre 1 μm en microscopie électronique à moyenne et haute tension). Ainsi, la microscopie à rayons X mous (longueurs d'onde comprises entre 2,4 et 4,3 nanomètres) permet l'analyse à haute résolution en 2 ou 3 dimensions d'échantillons biologiques placés dans des conditions proches de leur milieu naturel (contrairement aux microscopes électroniques classiques qui imposent une préparation des échantillons). Cependant, la réduction de la dose absorbée par l'échantillon nécessite des durées d'expositions aussi courtes que possible. Or, effectuer une acquisition avec peu de photons se fait au détriment du rapport signal sur bruit des images. Un de nos objectifs a été le développement d'outils pour l'amélioration et la restauration de ces images. La première partie de nos travaux a consisté à déterminer la fonction de transfert du microscope à rayons X en transmission et à comparer les résultats obtenus avec le modèle théorique de la formation des images. Dans la seconde partie, nous avons complété les modèles existants liant le nombre de photons et le contraste, en prenant en compte le mode de formation des images dans le microscope. La troisième partie de ces travaux concerne le développement de techniques de traitement numérique des images dans le but d'améliorer et de restaurer des images obtenues par microscopie à rayons X avec de faibles temps d'exposition. Ces processus ont été appliqués à l'étude par microscopie à rayons X de différents types d'échantillons biologiques
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Contribution à l'analyse de textures en traitement d'images par méthodes variationnelles et équations aux dérivées partielles

Aujol, Jean-François Aubert, Gilles January 2004 (has links) (PDF)
Thèse de doctorat : Mathématiques : Nice : 2004. / Thèse préparée à l'Inria Sophia Antipolis, projet Ariana. Bibliogr. p. 261-269.
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Méthodes et structures non locales pour la restaurationd'images et de surfaces 3D / Non local methods and structures for images and 3D surfaces restoration

Guillemot, Thierry 03 February 2014 (has links)
Durant ces dernières années, les technologies d’acquisition numériques n’ont cessé de se perfectionner, permettant d’obtenir des données d’une qualité toujours plus fine. Néanmoins, le signal acquis reste corrompu par des défauts qui ne peuvent être corrigés matériellement et nécessitent l’utilisation de méthodes de restauration adaptées. J'usqu’au milieu des années 2000, ces approches s’appuyaient uniquement sur un traitement local du signal détérioré. Avec l’amélioration des performances de calcul, le support du filtre a pu être étendu à l’ensemble des données acquises en exploitant leur caractère autosimilaire. Ces approches non locales ont principalement été utilisées pour restaurer des données régulières et structurées telles que des images. Mais dans le cas extrême de données irrégulières et non structurées comme les nuages de points 3D, leur adaptation est peu étudiée à l’heure actuelle. Avec l’augmentation de la quantité de données échangées sur les réseaux de communication, de nouvelles méthodes non locales ont récemment été proposées. Elles utilisent un modèle a priori extrait à partir de grands ensembles d’échantillons pour améliorer la qualité de la restauration. Néanmoins, ce type de méthode reste actuellement trop coûteux en temps et en mémoire. Dans cette thèse, nous proposons, tout d’abord, d’étendre les méthodes non locales aux nuages de points 3D, en définissant une surface de points capable d’exploiter leur caractère autosimilaire. Nous introduisons ensuite une nouvelle structure de données, le CovTree, flexible et générique, capable d’apprendre les distributions d’un grand ensemble d’échantillons avec une capacité de mémoire limitée. Finalement, nous généralisons les méthodes de restauration collaboratives appliquées aux données 2D et 3D, en utilisant notre CovTree pour apprendre un modèle statistique a priori à partir d’un grand ensemble de données. / In recent years, digital technologies allowing to acquire real world objects or scenes have been significantly improved in order to obtain high quality datasets. However, the acquired signal is corrupted by defects which can not be rectified materially and require the use of adapted restoration methods. Until the middle 2000s, these approaches were only based on a local process applyed on the damaged signal. With the improvement of computing performance, the neighborhood used by the filter has been extended to the entire acquired dataset by exploiting their self-similar nature. These non-local approaches have mainly been used to restore regular and structured data such as images. But in the extreme case of irregular and unstructured data as 3D point sets, their adaptation is few investigated at this time. With the increase amount of exchanged data over the communication networks, new non-local methods have recently been proposed. These can improve the quality of the restoration by using an a priori model extracted from large data sets. However, this kind of method is time and memory consuming. In this thesis, we first propose to extend the non-local methods for 3D point sets by defining a surface of points which exploits their self-similar of the point cloud. We then introduce a new flexible and generic data structure, called the CovTree, allowing to learn the distribution of a large set of samples with a limited memory capacity. Finally, we generalize collaborative restoration methods applied to 2D and 3D data by using our CovTree to learn a statistical a priori model from a large dataset.
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Problèmes inverses en Haute Résolution Angulaire

Mugnier, Laurent 18 October 2011 (has links) (PDF)
Les travaux exposés portent sur les techniques d'imagerie optique à haute résolution et plus particulièrement sur les méthodes, dites d'inversion, de traitement des données associées à ces techniques. Ils se situent donc à la croisée des chemins entre l'imagerie optique et le traitement du signal et des images. Ces travaux sont appliqués à l'astronomie depuis le sol ou l'espace, l'observation de la Terre, et l'imagerie de la rétine. Une partie introductive est dédiée au rappel de caractéristiques importantes de l'inversion de données et d'éléments essentiels sur la formation d'image (diffraction, turbulence, techniques d'imagerie) et sur la mesure des aberrations (analyse de front d'onde). La première partie des travaux exposés porte sur l'étalonnage d'instrument, c'est-à-dire l'estimation d'aberrations instrumentales ou turbulentes. Ils concernent essentiellement la technique de diversité de phase : travaux méthodologiques, travaux algorithmiques, et extensions à l'imagerie à haute dynamique en vue de la détection et la caractérisation d'exoplanètes. Ces travaux comprennent également des développements qui n'utilisent qu'une seule image au voisinage du plan focal, dans des cas particuliers présentant un intérêt pratique avéré. La seconde partie des travaux porte sur le développement de méthodes de traitement (recalage, restauration et reconstruction, détection) pour l'imagerie à haute résolution. Ces développements ont été menés pour des modalités d'imagerie très diverses : imagerie corrigée ou non par optique adaptative (OA), mono-télescope ou interférométrique, pour l'observation de l'espace ; imagerie coronographique d'exoplanètes par OA depuis le sol ou par interférométrie depuis l'espace ; et imagerie 2D ou 3D de la rétine humaine. Enfin, une dernière partie présente des perspectives de recherches.

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