Système visuel humain

Table des matières

INTRODUCTION
CHAPITRE 1 ÉTAT DE L’ART
1.1 Génération d’une carte de profondeur
1.1.1 Système visuel humain
1.1.2 Techniques d’estimation de la profondeur automatiques
1.1.2.1 Profondeur par le mouvement
1.1.2.2 Profondeur par le focus/defocus
1.1.2.3 Profondeur par la géométrie de la scène
1.1.2.4 Profondeur par la couleur ou la réflexion
1.1.2.5 Profondeur par apprentissage (reconnaissance d’objets et de scène)
1.1.3 Techniques d’estimation de la profondeur semi-automatiques
1.2 Estimation du mouvement
1.2.1 Calcul de la correspondance de blocs (block matching (BM))
1.2.1.1 Importance de l’étude des différentes méthodes de correspondance de blocs
1.2.1.2 Réduire la comparaison de blocs
1.2.1.3 Réduire la complexité de la comparaison
1.2.2 Calcul de champ dense de mouvement (flux optique)
1.2.2.1 Visualisation et comparaison du flux optique
1.2.2.2 Techniques d’amélioration du flux optique
1.2.3 SIFT
CHAPITRE 2 MÉTHODE SEMI-AUTOMATIQUE DE GÉNÉRATION DE CARTES DE PROFONDEUR
2.1 Méthode semi-automatique versus automatique
2.2 Méthode proposée
2.2.1 Processus d’annotations
2.2.2 Modèle proposé
2.2.3 Modèle d’optimisation
2.2.4 Calcul des classes de profondeur
2.2.4.1 Première étape : Résolution de la profondeur des pixels
2.2.4.2 Deuxième étape : Résolution des déplacements de pixels
2.2.5 Algorithme global
CHAPITRE 3 ESTIMATION DE MOUVEMENT
3.1 Random Walker
3.2 Méthode proposée
3.2.1 Calcul de la similarité intra-image
3.2.2 Calcul de la similarité inter-images
3.2.2.1 Scale-Invariant Feature Transform
3.2.3 Calcul de la probabilité des déplacements
3.3 Superpixels
CHAPITRE 4 RÉSULTATS OBTENUS – GÉNÉRATION DE CARTES DE PROFONDEUR
4.1 Images générées
4.2 Améliorations possibles
4.2.1 Méthode d’annotation
4.2.2 Classes de profondeur multiples
4.3 Problèmes envisagés
4.3.1 Problème des occlusions
4.3.2 Problème de l’estimation de mouvement
4.3.3 Mouvement hors du plan de la caméra
4.3.4 Régions non texturées
CHAPITRE 5 RÉSULTATS OBTENUS – ESTIMATION DE MOUVEMENT
5.1 Représentation par flèches / Comparaison visuelle
5.2 Représentation par couleurs
5.3 Différence de position finale endpoint error
5.4 Différence d’angle de mouvement Angular Error
5.5 Images artificielles
5.6 Effets de la variation des différents paramètres
5.6.1 Paramètre contrôlant la diffusion
5.6.2 SIFT
5.6.3 Taille du noyau
5.6.4 Superpixels
5.7 Comparatif avec d’autres méthodes
5.7.1 Autres résultats
CHAPITRE 6 DISCUSSION SUR LA MÉTHODE – GÉNÉRATION DE CARTES DE PROFONDEUR
6.1 Méthodes semi-automatiques
6.2 Déplacement des pixels et propagation inter images
CHAPITRE 7 DISCUSSION SUR LA MÉTHODE – ESTIMATION DE MOUVEMENT
7.1 Améliorations et pistes de solutions aux problèmes rencontrés
7.1.1 Importance du descripteur
7.1.2 Apprentissage des paramètres de la méthode
7.1.3 Considération des occlusions
CHAPITRE 8 CONCLUSION
BIBLIOGRAPHIE