Demi-journŽe


Traitement d'images et applications industrielles

DATE ET LIEU

Le jeudi 26 Novembre 2009, UniversitŽ de Versailles, amphi Bertin (pas d'inscription nŽcessaire)

ORGANISATEURS

T.Z. Boulmezaoud (Univ. Versailles), L. Dumas(UPMC) , M. El Rhabi (Realeyes3D).

PROGRAMME [pdf]

12h30-12h55

Pot d'accueil

13h00-13h30 :

Simon MASNOU

(ICJ, UniversitŽ Claude Bernard, Lyon) download

MŽthodes variationnelles non locales en restauration d'images.

L'exposŽ aura pour objectif de faire le point sur quelques mŽthodes non locales pour le dŽbruitage ou la restauration de parties manquantes dans les images numŽriques. On s'intŽressera aux modles qui sous-tendent ces mŽthodes, ˆ la qualitŽe des rŽsultats obtenus et aux questions d'efficacitŽ numŽrique.

The talk will be focused on a few non local methods for the denoising or the inpainting of digital images. We shall discuss the underlying models, the quality of the results and the question of computational efficiency.

13h30-14h00 :

LŽonard DENISE

(Thales, France) download

Extraction et reconstruction de b‰timents en environnement urbain ˆ partir d'imagerie optique et SAR.

Durant les dernires annŽes, une nouvelle gŽnŽration de capteurs spatiaux est apparue, ayant dŽsormais des rŽsolutions de classe mŽtrique (TerraSAR-X, COSMO-SkyMed, Radarsat-2, la future constellation PlŽiades, ...). Ces nouveaux systmes prŽsentent de nouveaux dŽfis en particulier concernant le problme de la reconstruction 3D en zone urbaine. Diverses techniques, photogrammŽtrie, radargrammŽtrie, interfŽromŽtrie SAR, ont ŽtŽ dŽveloppŽes, mais des difficultŽs subsistent : disponibilitŽ de couples en conditions adŽquates (configuration gŽomŽtrique, dŽlais d'acquisition, etc...). Cet exposŽ propose de prŽsenter une utilisation conjointe d'images optiques et radar pour la reconstruction 3D de bâtiments, en combinant des informations complŽmentaires dans un cadre de fusion de donnŽes. Ces travaux se dŽroulent dans le cadre d'une thse CIFRE avec TŽlŽcom ParisTech et Thals Communication, l'objectif final Žtant la conception d'une chaîne opŽrationnelle complŽmentaire de celles utilisant individuellement les techniques photogrammŽtriques, radargrammŽtriques et interfŽromŽtriques.

14h00-14h30 :

Gilles ROCHEFORT

(RealEyes3D, Saint-Cloud) download

Image Processing in the mobile telephony world.

Realeyes3D conçoit, dŽveloppe et commercialise des applications embarquŽes et des services mobiles pour les utilisateurs de camera-phones. Conçues autour d’un savoir-faire reconnu et de technologies brevetŽes et plusieurs fois primŽes, ces applications et services enrichissent l’expŽrience et l’usage de la camera dŽsormais embarquŽe dans la majoritŽ des mobiles commercialisŽs, dans de multiples domaines tels que l’Žchange de messages manuscrits, la productivitŽ personnelle, l’interface utilisateur, les jeux, entre autres. Realeyes3D contribue ˆ la crŽation de valeur pour le consommateur final ˆ travers les constructeurs, les opŽrateurs, et les fournisseurs de contenu. Les applications de Realeyes3D sont commercialisŽes et dŽployŽes ˆ plus de 80 millions d’exemplaires sur les terminaux de plusieurs constructeurs de premier plan, ainsi que chez plusieurs grands opŽrateurs mobiles. FondŽe en 2001, la sociŽtŽ est basŽe en rŽgion parisienne et possde une filiale ˆ Hong Kong ainsi qu’un bureau ˆ Tokyo et ˆ San Francisco. Cette prŽsentation proposera un Žtat de l'art des technologies conçues par l'Žquipe de recherche et dŽveloppement de Realeyes3d : de l'extraction de l'encre (rehaussement du texte) dans un document ˆ l'estimation du mouvement apparent de la camŽra en passant par la restauration d'image.

14h30-14h45 :

Pause cafŽ.

14h45-15h15

Lionel MOISAN

(UniversitŽ Paris Descartes)download

La composante pŽriodique d'une image et quelques applications.

15h15-15h45

Pierre SERMANET

(C.S.D., New York University)download

Energy-Based learning.

Energy-based learning (EBL) is a general framework to describe supervised and unsupervised training methods for probabilistic and non-probabilistic factor graphs. An energy-based model associates a scalar energy to con
gurations of inputs, outputs, and latent variables. Learning machines can be constructed by assembling modules and loss functions. Gradient-based learning procedures are easily implemented through semi-automatic di erentiation of complex models constructed by assembling prede
ned modules. We introduce an open-source and cross-platform C++ library called EBLearn1 to enable the construction of energy-based learning models. EBLearn is composed of two major components, libidx: an e
cient and exible multi-dimensional tensor library, and libeblearn: an object-oriented library of trainable modules and learning algorithms. The latter has facilities for such models as convolutional networks, as well as for image processing. It also provides graphical display functions. Energy based learning models have been successfully used in a number of applications such as object recognition, outdoor unstructured robotics vision, signal processing, time series modeling, manifold learning,
nancial prediction, document recognition, natural language processing, unsupervised learning of feature hierarchies and text classi
cation.

15h45-16h15

Vincent BOUATOU

(Sagem SŽcuritŽ)download

Vision applicative des techniques de traitement d'image dans le domaine de la biomŽtrie.

Les systmes d'identification biomŽtriques, quelle que soit leur modalitŽ (empreinte digitale, visage, iris, forme de la main...) s'appuient sur les caractŽristiques physiologiques des individus pour les identifier automatiquement. L'information capturŽe pour procŽder ˆ ces identification est de manire gŽnŽrale d'ordre visuel, mme si elle peut s'appuyer sur des spectres extŽrieurs au domaine visible. Les techniques de traitement d'image automatique occupent donc une place prŽpondŽrante dans la technologie constituant ces systmes. L'objet de cette prŽsentation est , en s'appuyant sur des exemples concrets d'effectuer un survol de l'Žtat de l'art des technologies d'identification biomŽtrique sous l'angle algorithmique, et de prŽsenter les challenges animant la recherche acadŽmique et industrielle dans ce secteur en pleine Žbullition.

16h15-16h30

Pause cafŽ.

16h30-17h00

Antonin CHAMBOLLE

(Ecole Polytechnique, Palaiseau)Chambolle

Quelques propriŽtŽs des minimiseurs de la variation totale.

Nous Žtudions les solutions d'un problme de dŽbruitage et notamment la rŽgularitŽ / les discontinuitŽs des solutions, en fonction de la donnŽe initiale.

17h00-17h30

A prŽciser

(SociŽtŽ A2IA, Paris)A2iA

Application en traitement de documents d'archives et de courriers.

17h30-18h00

Martial SANFOURCHE

(DTIM-ONERA, Chatillon)ONERA

Panorama des activitŽs en traitement d'images ˆ l'Onera.

ACCES

L'amphithŽatre Bertin se trouve dans le b‰timent Buffon (premier b‰timent ˆ droite aprs l'entrŽe de l'universitŽ).

Vous pouvez accŽder au site de l'universitŽ:

á       PAR TRAIN DE BANLIEUE :

o      Soit arrivŽe ˆ la station "Versailles-Chantiers"(compter environ 10 mn de la gare Montparnasse). Prendre ensuite le BUS "R" et descendre au terminus. La gare "Versailles-Chantiers" est aussi accessible par RER C (qui met plus de temps)

o      Soit arrivŽe ˆ la station "Montreuil" (prendre train direction "Versailles Rive Droite" ˆ la gare "Saint-Lazare", ˆ la "DŽfense" o "ˆ Saint-Cloud". 25 minutes maximum). Marcher ensuite environ 10 minutes ou prendre le bus "R" et descendre au terminus ˆ trois stations.

á       PAR VOITURE :

    • soit prendre l'autoroute A13 (ˆ Porte d'Auteuil), sortir ˆ Versailles, continuer direction Versailles. L'universitŽ est ˆ droite ˆ un peu plus d'1 km de la sortie de l'autoroute.
    • soit prendre autoroute A86, sortir ˆ Versailles. Traverser Versailles ensuite.