Restauration automatique de films anciens - PASTEL - Thèses en ligne de ParisTech Accéder directement au contenu
Thèse Année : 1997

Restauration automatique de films anciens

Résumé

Most motion pictures produced before the fifties have a very short life span. They are very damaged and their condition continues to deteriorate. It is necessary and urgent to restore and preserve them. Besides, if these films were restored they could be used to feed the rapidly increasing audio visual market. Classical restoration methods can correct some defects but not all. Computer based restoration methods are paid more attention, but most of them treat the frames manually, one by one, results are good: but still very expensive. In order to restore a greater number of motion pictures, new faster techniques must be developed. One way of doing this is to increase the degree of automatism in the restoration process. This PhD thesis is among the first to propose automatic restoration algorithms for old motion pictures. We give below a list of the defects that we treat as well as a short description of the corresponding restoration algorithms. Pompage: This defect corresponds to an abnormal variation of the luminance in the scene. In order to eliminate it, we limit the variations of the frames histograms along time. Jittering: We propose a simple method for evaluating the global translation between consecutive frames. Next we filter the sequence of translations in order to separate the vibrations component from the natural movement of the scene. Vertical scratches: We detect vertical scratches frame by frame using morphological operators. We then spatially interpolate the missing grey levels. Local random defects: All defects that cover a relatively small region of each frame and that most of the time do not appear in the same position between consecutive frames belong to this category. We detect them by using spatio temporal connectivity criteria implemented through openings and closings by reconstruction. However, when there is fast motion in the scene these criteria may find problems. In order to solve them, we have developed a new motion compensation algorithm. It is based on a segmentation of the reference image and uses kriging in order to interpolate and filter the displacement vector field. Once the detection phase is completed, lost grey levels have to be recovered. We have developed spatial and temporal interpolation methods to restore the missing pixels. Finally all these algorithms have been embedded in a restoration system that we have called SARSA which stands for Système Automatique de Restauration de Séquences Animées (Automatic Restoration System for Animated Sequences). We have used it to restore severely damaged sequences with success.
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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Dates et versions

pastel-00003316 , version 1 (24-01-2008)

Identifiants

  • HAL Id : pastel-00003316 , version 1

Citer

Etienne Decencière. Restauration automatique de films anciens. Mathématiques [math]. École Nationale Supérieure des Mines de Paris, 1997. Français. ⟨NNT : ⟩. ⟨pastel-00003316⟩
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