Academic literature on the topic 'Pixels – Mouvements'

Nous vivons désormais dans l’ère du virtuel et dans une culture du visuel où les images abondent. Georges Didi-Huberman définit le visuel par la façon dont se révèlent dans l’image, les conditions de possibilité de toute visibilité. Tandis que le visible appartient à la normalité quotidienne dans la vision des choses qui nous entourent, le visuel désignerait plutôt les possibilités du visible, ses potentialités. Cette puissance du visuel se classe alors sous le terme latin de virtus. Cette évocation du virtuel au creux du visuel rejoint aussi cette conception de la puissance propre à Aristote. Toute matière est en puissance ou dunamis, c’est-à-dire virtualité. En son essence, toute materia prima se révèle porteuse de suprêmes richesses, elle a une vocation structurale, une vertu formelle. Dans la sphère des images virtuelles, le pixel perçu comme élément géniteur de l’image numérique prend ainsi la relève. Cette particule lumineuse ne contient-elle pas aussi, en puissance, les formes, les couleurs et les mouvements de la future image ? Il devient donc intéressant d’analyser les effets produits par les forces en puissance du pixel dans l’art numérique.

Ce travail marque une première étape dans la définition d'une méthode de correction du flou de mouvement observé dans les clichés pris avec un long temps d'exposition par un véhicule de cartographie mobile. Dans l'approche proposée, nous prenons en considération à la fois les données inertielles provenant d'accéléromètres et de gyroscopes et les données de variation de la profondeur de la scène fournies par des mesures Lidar ou un modèle 3D. Notre algorithme utilise toutes les données utiles afin de déterminer au mieux la fonction d'étalement du point en chaque pixel. Nous proposons également un premier essai de correction du flou en utilisant les noyaux de flou non uniforme et spatialement variant que nous avons obtenus en suivant une approche de reconstruction spatiale. Notre méthode est actuellement validée sur des prises de vue floues non bruitées obtenues par images de synthèse qui reproduisent le mouvement réel du véhicule. Nous précisons enfin comment il est envisagé d'obtenir une correction de l'image complète et d'améliorer encore ces premiers travaux.

Au cours des 20 dernières années, de nombreux modèles animaux ont émergé, permettant le développement de nouvelles approches pour l'étude préclinique du cerveau sain et pathologique. Les rongeurs sont ainsi devenus des acteurs incontournables des avancées thérapeutiques. Dans ce contexte, l'imagerie radioisotopique, qui permet de quantifier des traceurs radioactifs avec une sensibilité excellente, constitue un outil de choix l'étude des processus cérébraux in vivo. Mais, jusqu'à présent, les techniques de radioimagerie les plus courantes imposent l'anesthésie ou l'immobilisation de l'animal. Or, les anesthésiants affectent les processus biologiques étudiés. De plus, il existe un vif intérêt pour l'étude simultanée du comportement de l'animal. L'acquisition d'une image dynamique des processus cérébraux concomitante à la mesure du comportement de l'animal éveillé et libre de ses mouvements est une information précieuse pour l'étude de l'addiction, de la mémoire, etc.À IMNC, nous avons abordé la neuroimagerie comportementale par une approche originale basée sur des sondes intracérébrales qui mesurent la concentration du traceur radioactif par détection directe des positons in situ. La sonde PIXSIC, basée sur un capteur pixelisé à diodes de silicium, a démontré leur pertinence dans le cadre d'études pharmacologiques chez l'animal totalement libre de ses mouvements. Toutefois, PIXSIC a montré quelques limitations pour son utilisation longitudinale : un niveau de bruit élevé dû aux perturbations électromagnétiques, une forte sensibilité au rayonnement gamma d'annihilation et une grande fragilité mécanique de l'implant aminci à 200 micromètres. En nous appuyant sur l'avènement des technologies CMOS pour la détection des particules chargées en physique des hautes énergies, nous avons pour ambition de concevoir MAPSSIC, une sonde qui réponde aux difficultés mises en avant par PIXSIC. Les capteurs CMOS permettent d'inclure l'amplification au niveau des pixels, limitant ainsi le bruit d'origine électromagnétique. Le volume sensible peut être réduit à une épaisseur de quelques dizaines de micromètres, réduisant ainsi fortement la sensibilité aux gammas et autorisant l'augmentation de son épaisseur totale pour assurer sa robustesse mécanique. Enfin, les capteurs CMOS nous permettent de concevoir un détecteur fortement pixelisé pour accéder à de nouvelles capacités d'imagerie. Cette thèse a eu pour objectif de développer une version optimisé de la sonde. Pour cela, nous avons imaginé un premier prototype de capteur CMOS et nous avons développé un modèle Monte Carlo pour estimer ses propriétés de détection. Nous avons pu démontrer que ses performances le qualifiait pour l'usage prévu. Notamment en terme de sensibilité, de volume d’isoefficacité et d’énergie déposée. Nous avons également pu explorer plusieurs paramètres d’optimisation, les dimensions des pixels et l’épaisseur de la zone sensible, qui nous permettent de considérer MAPSSIC au delà du premier prototype. Fort de ces bases théoriques nous avons conçu plusieurs exemplaires du capteur. Les développements qui ont été établis durant la thèse se sont ensuite focalisés sur un ensemble d'outils méthodologiques, logiciels et matériels afin de permettre la caractérisation physique du capteur à l'aide de sources radioactives. Nous avons pu établir l'uniformité de la réponse des pixels et la plage de taux d’évènements assurant la linéarité du taux de comptage. Ces éléments nous ont permis de conclure sur la pertinence de ce capteur pour la conception d'un dispositif autonome d'imagerie. Celui-ci est constitué d'un implant fait de deux capteurs dos-à-dos, d'un système électronique assurant le contrôle des capteurs, la lecture du signal et la communication sans fil et d'une station d'acquisition. Dans le cadre de la thèse, nous avons montré son adéquation pour l'évaluation des variations de l'activité d'une source radioactive bêta+ liquide dans laquelle l'implant a été plongé
Over the last 20 years, many animal models have emerged, allowing the development of new approaches for the preclinical study of the healthy and pathological brain. Rodents have become key players in therapeutic advances. In this context, radioisotope imaging, which quantifies radioactive tracers with excellent sensitivity, is a prime tool for the study of brain processes in vivo. But so far, the most common radioimaging techniques require anesthesia or immobilization of the animal. However, anesthetics affect the biological processes studied. In addition, there is a keen interest in the simultaneous study of the behavior of the animal. The acquisition of a dynamic image of brain processes concomitant with the behavior of the awake and freely moving animal is valuable information for the study of addiction, memory, etc.At IMNC lab, we have approached behavioral neuroimaging with an original method based on intracerebral probes that measure the concentration of the radioactive tracer by direct detection of positrons in situ. The PIXSIC probe, based on a pixelized sensor with silicon diodes, demonstrated their relevance in the context of pharmacological studies with completely freely moving animals. However, PIXSIC has shown some limitations for its longitudinal use: a high level of noise due to electromagnetic perturbations, a high sensitivity to annihilation gamma radiation and a high mechanical fragility of the implant thinned to 200 microns.Based on the advent of CMOS technologies for the detection of charged particles in high energy physics, our ambition is to design MAPSSIC, a probe that responds to the difficulties highlighted by PIXSIC. CMOS sensors allows amplification at the pixel level, thus limiting electromagnetic noise. The sensitive volume can be reduced to a thickness of a few tens of microns, thus greatly reducing the sensitivity to gammas and allowing the increase of its total thickness to ensure its mechanical robustness. Finally, CMOS sensors allows us to design a highly pixelated detector to reach new imaging capabilities. This thesis aims to develop an optimized version of the probe. We imagined a first prototype CMOS sensor and we developed a Monte Carlo model to estimate its detection properties. We were able to show that his performances qualified it for the intended use, in terms of sensitivity, isoefficiency volume and deposited energy. We have also been able to explore several optimization parameters, the pixel dimensions and the thickness of the sensitive area, which allow us to consider MAPSSIC beyond the first prototype. With these theoretical bases we have produced several copies of the sensor. The developments that were established during the thesis then focused on a set of methodological tools, software and hardware to allow the physical characterization of the sensor using radioactive sources. We have been able to establish the uniformity of the pixel response and the event rate range ensuring the linearity of the count rate.These elements allowed us to conclude on the relevance of this sensor for the design of an autonomous imaging device. This consists of an implant made of two back-to-back sensors, an electronic system providing sensor control, signal reading and wireless communication and an acquisition station. In the context of the thesis, we have shown its suitability for the evaluation of the variations of the activity of a liquid beta+ radioactive source in which the implant has been immersed

Pendant les essais mécaniques, les matériaux subissent des déformations souvent non uniformes dont la mesure reste difficile à obtenir précisément. Cela est particulièrement le cas quand le matériau étudié présente des variations locales de propriétés comme les matériaux composites, ou en présence de singularité comme les fissures. Les méthodes optiques pour la mesure de champs, tel que la Corrélation d'Images Numériques (CIN) très utilisée en mécanique, peuvent pallier ce manque. La communauté du “Flot Optique” en analyse d'image partage le même objectif que la CIN en ciblant le mouvement de chaque pixel, mais ces méthodes sont peu fréquemment employées dans notre communauté. Ce travail de thèse vise à prouver la pertinence et l'efficacité de certaines configurations du Flot Optique pour l'estimation des quantités d'intérêt du mécanicien, en particulier la déformation.Dans un premier temps, on présente l'intérêt de flot optique qui sera repositionné vis-à-vis des autres méthodes existantes comme la CIN. Si la norme L2 est omniprésente dans la CIN, beaucoup de métriques ont été étudiées pour le Flot Optique appliqué au calcul de champs de déplacement. L'objectif étant d'éviter un effet de sur-lissage des discontinuités . Cette thèse analyse l'effet de certaines métriques (Charbonnier et Lorentz) sur la restitution des discontinuités et des déformations. On montre que la fonction de Lorentz peut fournir des résultats satisfaisants, alors que la fonction de Charbonnier encourage l'apparition des discontinuités parasites dans les champs. On montrera qu'à l'aide d'une image masque on peut changer les paramètres localement afin de forcer l'apparition des phénomènes locaux tout en gardant l'homogénéité de la solution.L'acquisition rapide des champs cinématiques revêt d'une importance primordiale dans l'objectif de tendre vers les “smart testing” par exemple. Ainsi, le dernier objectif de la thèse est la génération d'un code de corrélation à l'échelle du pixel accéléré par GPU, facile à comprendre et à modifier. Ce code open source a été utilisé pour des applications différentes comme la calibration d'un système de stéréo corrélation..En fin de compte, des efforts ont été déployés pour améliorer le gradient conjugué, solveur linéaire de Krylov essentiel à la résolution des systèmes symétriques et définis positifs de très grande dimension, en utilisant un préconditionneur guidé par la régularisation de Tikhonov et en profitant des valeurs de Ritz pour filtrer et recycler l'information dans le but d'ajuster la régularisation
During mechanical tests, the materials undergo strain, often non-uniform and complex to measure precisely. This is particularly the case when the material under study shows local variations in its properties, as is the case with composite materials, or in the presence of singularity like cracks. The optical methods for the full-field measurement such as the Digital Image Correlation (DIC) widely used in mechanics help to overcome this lack. The community of Optical Flow in image analysis shares the same objective as the DIC by targeting the motion of each pixel, but these methods are rarely used in our community. This dissertation work aims to prove the efficiency and the relevance of some optical flow configurations for estimating quantities of interest in mechanics, in particular the strain.In the first stage, we present the interest of Optical Flow which will be repositioned in relation to the existing methods of DIC. If L2 is omnipresent in DIC, several metrics have been studied in the optical flow for the calculation of the displacement field. The objective is to avoid the over-smoothing effect on discontinuities. This dissertation inspects the effect of some of these metrics (Charbonier and Lorentz) over the restitution of discontinuities and strain. We show that Lorentz function can provide satisfactory results while the Charbonnier encourages the appearance of some parasitic cracks in the fields. With the help of an image mask containing different values of regularization, we show that we can force the emergence of local phenomenons while maintaining the homogeneity of the solution.The rapid acquisition of kinematic fields holds paramount importance, as we aim to advance towards 'smart testing' for instance. Thus, the last purpose of this dissertation is the generation of a pixel-wise code of image correlation, GPU-accelerated and easy to understand and modify. Our open source code was used for different applications such as the calibration of a stereo-correlation system.Finally, efforts have been made to improve the Conjugate Gradient, a linear solver of Krylov essential for solving large-scale symmetric and positive-definite systems, by employing a preconditionner guided by the regularization of Tikhonov and by taking the advantage of Ritz values for filtering and recycling the digital information in order to adjust regularization

Dans le présent travail, après un résumé de l'état de l'art, une nouvelle interpolation temporelle des images avec réduction de halo est proposée. D'abord, pour la télévision de définition standard, une estimation de mouvement dont la résolution est le pixel, est suggérée. L'estimation se fait par l'appariement des blocs, et est suivie par un raffinement basé pixel en considérant des vecteurs de mouvement environnant. La réduction de halo se faisant à l'aide d'une fenêtre glissante de forme adaptative ne recourt pas à une détection explicite des régions d'occlusion. Ensuite, pour la télévision à haute définition, dans le but de réduire la complexité, l'estimation de mouvement de résolution pixel ainsi que la réduction de halo sont généralisées dans le contexte d'une décomposition hiérarchique. L'interpolation finale proposée est générique et est fonction à la fois de la position de l'image et de la fiabilité de l'estimation. Plusieurs . post-traitements pour améliorer la qualité de l'image sont aussi suggérés. L'algorithme proposé intégré dans un ASIC selon la technologie de circuit intégré contemporain fonctionne en temps réel.

Afin de détecter et de rehausser l'information dans des séquences d'images cérébrales vasculaires en IRM, en vue de mettre en évidence le mouvement des artères cérébrales lié aux battements cardiaques, des techniques de réalignement et d'agrandissement d'images par interpolation corroborées à la soustraction d'images sont proposées. L'algorithme de réalignement ZSRTSR (Zoom, Scaling, Rotation, Translation, Similarity test, Reformatting), employé pour les séquences SPGR par synchronisation cardiaque, comprend : (1) des transformations géométriques faites par l'intermédiaire du zoom, l'information étant calculée à l'échelle de sous-pixel, (2) une mise en échelle, nécessaire pour corriger les artefacts générés par le manque de calibrage du gradient de lecture, (3) une standardisation de l'échelle d'intensités perturbée par la transition vers l'état d'équilibre dynamique du signal RM, (4) des optimisations (approche multi-échelle) en vue de réduire le temps de calcul. La précision du réalignement peut aller jusqu'au quart de pixel. L'algorithme d'agrandissement d'images par convolution à 45° proposé respecte des critères d'invariance et assure une convolution entièrement bi-dimensionnelle. Proposé pour la fonction d'interpolation cubique, mais également applicable à d'autres fonctions d'interpolation, il apporte, par rapport aux autres techniques, des améliorations qui peuvent aller jusqu'à 25-35 %

Le développement des technologies sub-microniques a permis un regain d'intérêt pour les capteurs d'images CMOS, qui inondent aujourd'hui le marché des capteurs. Les approches conventionnelles pour la conception de machines de vision sont en général basées sur des architectures connectées à une caméra. L'approche proposée dans ce travail consiste à associer, dans un même circuit – une rétine CMOS -, les photocapteurs et des fonctions de pré-traitement de l'image, permettant ainsi de répartir et d'optimiser le traitement. Ces rétines ont des performances en vitesse, en intégration et en consommation meilleures que les solutions classiques (capteurs puis traitements logiciels et/ou matériels). Cette thèse porte plus précisément sur l'intégration d'un algorithme d'estimation du mouvement en transposant le calcul numérique fortement itératif en une structure de calcul électronique. Après avoir réalisé un circuit permettant d'acquérir des connaissances dans le domaine des capteurs d'images CMOS, nous avons conçu un circuit de vision estimant le mouvement. Cette estimation de mouvement est basée sur une méthode robuste de mise en correspondance de blocs de pixels, comprenant une phase de pré-codage des pixels suivi
d'une recherche de ce codage dans une fenêtre de destination potentielle. Cette approche est novatrice car elle propose une rétine CMOS pouvant traiter (électroniquement) des scènes fortement texturées, et à luminosité changeante, en s'appuyant sur une méthode jusqu'alors réservée aux approches numériques (FPGA, DSP) ou logicielles.

Dans le domaine de la vision par ordinateur, l’estimation de la structure d’une scène 3D à partir d’images 2D constitue un problème fondamental. Parmi les applications concernées par cette problématique, nous nous sommes intéressés dans le cadre de cette thèse à la modélisation d’un environnement urbain. Nous nous sommes intéressés à la reconstruction de scènes 3D à partir d’images monoculaires générées par un véhicule en mouvement. Ici, plusieurs défis se posent à travers les différentes étapes de la chaine de traitement inhérente à la reconstruction 3D. L’un de ces défis vient du fait de l’absence de zones suffisamment texturées dans certaines scènes urbaines, d’où une reconstruction 3D (un nuage de points 3D) trop éparse. De plus, du fait du mouvement du véhicule, d’une image à l’autre il n’y a pas toujours un recouvrement suffisant entre différentes vues consécutives d’une même scène. Dans ce contexte, et ce afin de lever les verrous ci-dessus mentionnés, nous proposons d’estimer, de reconstruire, la structure d’une scène 3D par morceaux en se basant sur une hypothèse de planéité. Nous proposons plusieurs améliorations à la chaine de traitement associée à la reconstruction 3D. D’abord, afin de structurer, de représenter, la scène sous la forme d’entités planes nous proposons une nouvelle méthode de reconstruction 3D, basée sur le regroupement de pixels similaires (superpixel segmentation), qui à travers une représentation multi-échelle pondérée fusionne les informations de couleur et de mouvement. Cette méthode est basée sur l’estimation de la probabilité de discontinuités locales aux frontières des régions calculées à partir du gradient (gradientbased boundary probability estimation). Afin de prendre en compte l’incertitude liée à l’estimation du mouvement, une pondération par morceaux est appliquée à chaque pixel en fonction de cette incertitude. Cette méthode génère des regroupements de pixels (superpixels) non contraints en termes de taille et de forme. Pour certaines applications, telle que la reconstruction 3D à partir d’une séquence d’images, des contraintes de taille sont nécessaires. Nous avons donc proposé une méthode qui intègre à l’algorithme SLIC (Simple Linear Iterative Clustering) l’information de mouvement. L’objectif étant d’obtenir une reconstruction 3D plus dense qui estime mieux la structure de la scène. Pour atteindre cet objectif, nous avons aussi introduit une nouvelle distance qui, en complément de l’information de mouvement et de données images, prend en compte la densité du nuage de points. Afin d’augmenter la densité du nuage de points utilisé pour reconstruire la structure de la scène sous la forme de surfaces planes, nous proposons une nouvelle approche qui mixte plusieurs méthodes d’appariement et une méthode de flot optique dense. Cette méthode est basée sur un système de pondération qui attribue un poids pré-calculé par apprentissage à chaque point reconstruit. L’objectif est de contrôler l’impact de ce système de pondération, autrement dit la qualité de la reconstruction, en fonction de la précision de la méthode d’appariement utilisée. Pour atteindre cet objectif, nous avons appliqué un processus des moindres carrés pondérés aux données reconstruites pondérées par les calculés par apprentissage, qui en complément de la segmentation par morceaux de la séquence d’images, permet une meilleure reconstruction de la structure de la scène sous la forme de surfaces planes. Nous avons également proposé un processus de gestion des discontinuités locales aux frontières de régions voisines dues à des occlusions (occlusion boundaries) qui favorise la coplanarité et la connectivité des régions connexes. L’ensemble des modèles proposés permet de générer une reconstruction 3D dense représentative à la réalité de la scène. La pertinence des modèles proposés a été étudiée et comparée à l’état de l’art. Plusieurs expérimentations ont été réalisées afin de démontrer, d’étayer, la validité de notre approche
In computer vision, the 3D structure estimation from 2D images remains a fundamental problem. One of the emergent applications is 3D urban modelling and mapping. Here, we are interested in street-level monocular 3D reconstruction from mobile vehicle. In this particular case, several challenges arise at different stages of the 3D reconstruction pipeline. Mainly, lacking textured areas in urban scenes produces low density reconstructed point cloud. Also, the continuous motion of the vehicle prevents having redundant views of the scene with short feature points lifetime. In this context, we adopt the piecewise planar 3D reconstruction where the planarity assumption overcomes the aforementioned challenges.In this thesis, we introduce several improvements to the 3D structure estimation pipeline. In particular, the planar piecewise scene representation and modelling. First, we propose a novel approach that aims at creating 3D geometry respecting superpixel segmentation, which is a gradient-based boundary probability estimation by fusing colour and flow information using weighted multi-layered model. A pixel-wise weighting is used in the fusion process which takes into account the uncertainty of the computed flow. This method produces non-constrained superpixels in terms of size and shape. For the applications that imply a constrained size superpixels, such as 3D reconstruction from an image sequence, we develop a flow based SLIC method to produce superpixels that are adapted to reconstructed points density for better planar structure fitting. This is achieved by the mean of new distance measure that takes into account an input density map, in addition to the flow and spatial information. To increase the density of the reconstructed point cloud used to performthe planar structure fitting, we propose a new approach that uses several matching methods and dense optical flow. A weighting scheme assigns a learned weight to each reconstructed point to control its impact to fitting the structure relative to the accuracy of the used matching method. Then, a weighted total least square model uses the reconstructed points and learned weights to fit a planar structure with the help of superpixel segmentation of the input image sequence. Moreover, themodel handles the occlusion boundaries between neighbouring scene patches to encourage connectivity and co-planarity to produce more realistic models. The final output is a complete dense visually appealing 3Dmodels. The validity of the proposed approaches has been substantiated by comprehensive experiments and comparisons with state-of-the-art methods