Dans une première partie, je me suis intéressé au développement et à l'analyse de nouveaux schémas de codage conjoint d'images stéréoscopiques reposant sur le concept du lifting vectoriel. En ce sens, contrairement aux méthodes classiques, les méthodes proposées ne génèrent aucune image résiduelle mais deux représentations multirésolution compactes de l'image gauche et l'image droite. De plus, elles sont adaptées au contenu intra et inter de la paire stéréo. Une analyse théorique en termes de performances statistiques a été menée pour mettre en évidence l'intérêt des structures proposées. Comme les méthodes de codage conjoint de ces vues reposent principalement sur l'étape de l'estimation et la compensation de la disparité afin d'exploiter les redondances inter-images, j'ai proposé par la suite d'intégrer une méthode récente d'estimation de disparité dans des applications de codage d'images stéréoscopiques. Cette technique d'estimation, qui se base sur une formulation ensembliste du problème de mise en correspondance, utilise différentes contraintes convexes caractérisant toute propriété a priori sur le champ de disparité à estimer. Ainsi, les contraintes utilisées permettent de produire un champ lisse tout en respectant les discontinuités (objets) présentes dans la scène. D'autre part, je me suis intéressé aux schémas 2D non séparables, afin de mieux exploiter le caractère bi-dimensionnel des images, tout en me focalisant sur les aspects d'optimisation des différents filtres mis en jeu. Dans ce contexte, j'ai d'eveloppé également une analyse théorique pour le cas d'un signal autorégressif d'ordre 2 afin de donner des formes explicites des coefficients de tous les filtres. Les expressions théoriques obtenues sont intéressantes en pratique puisqu'elles permettent de simplifier l'implémentation de la méthode d'optimisation proposée.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:CCSD/oai:tel.archives-ouvertes.fr:tel-00841481 |
| Date | 02 December 2010 |
| Creators | Kaaniche, Mounir |
| Publisher | Telecom ParisTech |
| Source Sets | CCSD theses-EN-ligne, France |
| Language | French |
| Detected Language | French |
| Type | PhD thesis |
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