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Un modèle d'attention visuelle dynamique pour conditions 2D et 3D ; codage de cartes de profondeur et synthèse basée inpainting pour les vidéos multi-vues

Cette thèse a pour objet les systèmes 3D émergents et leurs problématiques de codage multi-vues-plus-profondeur, de synthèse de vues virtuelles et de perception stéréoscopique. Des solutions sont proposées au travers d'un codage de carte de profondeur efficace, d'une nouvelle méthode de synthèse par extrapolation et d'un modèle d'attention visuelle dynamique. Premièrement, le rôle de la disparité binoculaire dans le déploiement de l'attention visuelle est étudié. Suite à une analyse statistique de biais potentiels de centre et de profondeur en condition mono et stéréoscopique, un nouveau modèle de saillance est proposé combinant des attributs bas et haut niveau, dont le mécanisme visuel de séparation fond/forme. Les performances confirment la validité de l'approche et la pertinence d'une combinaison d'attributs visuels pondérés au cours du temps. En outre une nouvelle méthode de compression de carte de profondeur est présentée ; celle-ci se base sur la transmission sans perte des contours et permet une reconstruction fiable de la géométrie de la scène pour des synthèses de vues précises. Cette méthode est évaluée par des métriques de qualité objectives ainsi que par des tests subjectifs. Enfin une nouvelle méthode d'inpainting directionnelle est présentée pour l'extrapolation de nouveaux points de vues à la fois pour la 3DTV et la FTV. La structure située à l'arrière-plan est propagée en priorité dans les zones découvertes. Le calcul d'isophotes, robuste car basée tenseur, ainsi que le remplissage directionnel assurent une synthèse de vue plausible. Ces résultats sont visuellement prometteurs que ce soit à faible ou large écart de la vue d'origine.

Identiferoai:union.ndltd.org:CCSD/oai:tel.archives-ouvertes.fr:tel-00758112
Date05 December 2012
CreatorsGautier, Josselin
PublisherUniversité Rennes 1
Source SetsCCSD theses-EN-ligne, France
LanguageFrench
Detected LanguageFrench
TypePhD thesis

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