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Theses

Image Formation from a Large Sequence of RAW Images : performance and accuracy

Thibaud Briand 1, 2
2 imagine [Marne-la-Vallée]
ligm - Laboratoire d'Informatique Gaspard-Monge, ENPC - École des Ponts ParisTech
Résumé : Le but de cette thèse est de construire une image couleur de haute qualité, contenant un faible niveau de bruit et d'aliasing, à partir d'une grande séquence (e.g. des centaines) d'images RAW prises avec un appareil photo grand public. C’est un problème complexe nécessitant d'effectuer à la volée du dématriçage, du débruitage et de la super-résolution. Les algorithmes existants produisent des images de haute qualité, mais le nombre d'images d'entrée est limité par des coûts de calcul et de mémoire importants. Dans cette thèse, nous proposons un algorithme de fusion d'images qui les traite séquentiellement de sorte que le coût mémoire ne dépend que de la taille de l'image de sortie. Après un pré-traitement, les images mosaïquées sont recalées en utilisant une méthode en deux étapes que nous introduisons. Ensuite, une image couleur est calculée par accumulation des données irrégulièrement échantillonnées en utilisant une régression à noyau classique. Enfin, le flou introduit est supprimé en appliquant l'inverse du filtre équivalent asymptotique correspondant (que nous introduisons). Nous évaluons la performance et la précision de chaque étape de notre algorithme sur des données synthétiques et réelles. Nous montrons que pour une grande séquence d'images, notre méthode augmente avec succès la résolution et le bruit résiduel diminue comme prévu. Nos résultats sont similaires à des méthodes plus lentes et plus gourmandes en mémoire. Comme la génération de données nécessite une méthode d'interpolation, nous étudions également les méthodes d'interpolation par polynôme trigonométrique et B-spline. Nous déduisons de cette étude de nouvelles méthodes d'interpolation affinées
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Theses
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https://pastel.archives-ouvertes.fr/tel-01980492
Contributor : Abes Star :  Contact
Submitted on : Monday, January 14, 2019 - 2:34:17 PM
Last modification on : Wednesday, February 26, 2020 - 7:06:18 PM

File

TH2018PESC1017.pdf
Version validated by the jury (STAR)

Identifiers

  • HAL Id : tel-01980492, version 1

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Citation

Thibaud Briand. Image Formation from a Large Sequence of RAW Images : performance and accuracy. Image Processing [eess.IV]. Université Paris-Est, 2018. English. ⟨NNT : 2018PESC1017⟩. ⟨tel-01980492⟩

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