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) 
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 modles 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)
Extraction et
reconstruction de b‰timents en environnement urbain ˆ partir d'imagerie optique
et SAR.
Durant les dernires 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 systmes prŽsentent de nouveaux dŽfis en
particulier concernant le problme 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 thse CIFRE avec TŽlŽcom ParisTech et Thals 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)
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 possde
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)
La composante
pŽriodique d'une image et quelques applications.
15h15-15h45
Pierre SERMANET
(C.S.D., New York
University)
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)
Vision applicative
des techniques de traitement d'image dans le domaine de la biomŽtrie.
Les systmes 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 manire gŽnŽrale d'ordre visuel, mme 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 systmes. 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)
Quelques propriŽtŽs
des minimiseurs de la variation totale.
Nous Žtudions les solutions d'un problme de dŽbruitage
et notamment la rŽgularitŽ / les discontinuitŽs des solutions, en fonction de
la donnŽe initiale.
17h00-17h30
A prŽciser
(SociŽtŽ A2IA,
Paris)
Application en
traitement de documents d'archives et de courriers.
17h30-18h00
Martial SANFOURCHE
(DTIM-ONERA,
Chatillon)
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 aprs 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.
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)
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 modles 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.
LŽonard DENISE
(Thales, France)
Extraction et
reconstruction de b‰timents en environnement urbain ˆ partir d'imagerie optique
et SAR.
Durant les dernires 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 systmes prŽsentent de nouveaux dŽfis en
particulier concernant le problme 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 thse CIFRE avec TŽlŽcom ParisTech et Thals Communication,
l'objectif final Žtant la conception d'une chaîne opŽrationnelle complŽmentaire
de celles utilisant individuellement les techniques photogrammŽtriques,
radargrammŽtriques et interfŽromŽtriques.
Gilles ROCHEFORT
(RealEyes3D,
Saint-Cloud)
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 possde
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.
Pause cafŽ.
14h45-15h15
Lionel MOISAN
(UniversitŽ Paris
Descartes)
La composante
pŽriodique d'une image et quelques applications.
15h15-15h45
Pierre SERMANET
(C.S.D., New York
University)
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.
Vincent BOUATOU
(Sagem SŽcuritŽ)
Vision applicative
des techniques de traitement d'image dans le domaine de la biomŽtrie.
Les systmes 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 manire gŽnŽrale d'ordre visuel, mme 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 systmes. 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)
Quelques propriŽtŽs
des minimiseurs de la variation totale.
Nous Žtudions les solutions d'un problme de dŽbruitage et notamment la rŽgularitŽ / les discontinuitŽs des solutions, en fonction de la donnŽe initiale.
17h00-17h30
A prŽciser
(SociŽtŽ A2IA,
Paris)
Application en traitement de documents d'archives et de courriers.
17h30-18h00
Martial SANFOURCHE
(DTIM-ONERA,
Chatillon)
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 aprs l'entrŽe de l'universitŽ).
Vous pouvez accŽder au site de l'universitŽ:
á PAR
TRAIN DE BANLIEUE :
o Soit
arrivŽe ˆ la station
o Soit
arrivŽe ˆ la station
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.