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You searched for +publisher:"Université Paris-Sud – Paris XI" +contributor:("Bouchafa, Samia"). Showing records 1 – 2 of 2 total matches.

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Université Paris-Sud – Paris XI

1. Almehio, Yasser. A Cumulative Framework for Image Registration using Level-line Primitives : Décision cumulative de vote pour la mise en correspondance des primitives de lignes de niveaux.

Degree: Docteur es, Traitement des images, 2012, Université Paris-Sud – Paris XI

Nous proposons dans cette thèse une nouvelle approche cumulative de recalage d'images basée sur des primitives construites à partir des lignes de niveaux. Les lignes de niveaux sont invariantes par rapport aux diverses perturbations affectant l'image tels que les changements de contraste. Par ailleurs, leur abondance dans une image suggère naturellement un processus de décision cumulatif. Nous proposons alors un algorithme récursif d'extraction des lignes de niveaux simple et efficace qui extrait les lignes par groupes rectiligne appelés ``segments''. Les segments sont ensuite groupés  – sous contrainte de proximité  – en fonction du modèle de transformation recherchée et afin de faciliter le calcul des invariants. Les primitives construites ont alors la forme de Z, Y ou W et sont classées en fonction de leur fiabilité, ce qui participe au paramétrage du processus de décision cumulatif. Le vote est multi-tours et constitué d'une phase préliminaire de construction de listes de préférences inspiré de la technique des mariages stables. Les primitives votent à une itération donnée en fonction de leur fiabilité. Chaque itération fournit ainsi un estimé de la transformation recherchée que le tour suivant peut raffiner. Ce procédé multi-tours permet, de ce fait, d'éliminer les ambiguïtés d'appariement générées par les motifs répétitifs présents dans les images. Notre approche a été validée pour recaler des images sous différents modèles de transformations allant de la plus simple (similarité) à la plus complexe (projective). Nous montrons dans cette thèse comment le choix pertinent de primitives basées sur les lignes de niveaux en conjonction avec un processus de décision cumulatif permet d'obtenir une méthode de recalage d'images robuste, générique et complète, fournissant alors différents niveaux de précision et pouvant ainsi s'appliquer à différents contextes.

In this thesis, we propose a new image registration method that relies on level-line primitives. Level-lines are robust towards contrast changes and proposed primitives inherit their robustness. Moreover, their abundance in the image is well adapted to a cumulative matching process based on a multi-stage primitive election procedure. We propose a simple recursive tracking algorithm to extract level lines by straight sets called "segments". Segments are then grouped under proximity constraints to construct primitives (Z, Y and W shapes) that are classified into categories according to their reliability. Primitive shapes are defined according to the transformation model. The cumulative process is based on a preliminary step of preference lists construction that is inspired from the stable marriage matching algorithm. Primitives vote in a given voting stage according to their reliability. Each stage provides a coarse estimate of the transformation that the next stage gets to refine. This process, in turn, eliminate gradually the ambiguity happened by incorrect correspondences. Our additional contribution is to validate further geometric transformations, from simple…

Advisors/Committee Members: Zavidovique, Bertrand (thesis director), Bouchafa, Samia (thesis director).

Subjects/Keywords: : mise en correspondance; Ensemble de niveaux; Lignes de niveaux; Primitives; Invariants; Analyse du mouvement; Appariement; Transformations géométriques; Level line extraction; Feature detection; Primitive grouping; Affine and projective invariant; Motion analysis; Matching; Geometric transformation

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APA (6th Edition):

Almehio, Y. (2012). A Cumulative Framework for Image Registration using Level-line Primitives : Décision cumulative de vote pour la mise en correspondance des primitives de lignes de niveaux. (Doctoral Dissertation). Université Paris-Sud – Paris XI. Retrieved from http://www.theses.fr/2012PA112155

Chicago Manual of Style (16th Edition):

Almehio, Yasser. “A Cumulative Framework for Image Registration using Level-line Primitives : Décision cumulative de vote pour la mise en correspondance des primitives de lignes de niveaux.” 2012. Doctoral Dissertation, Université Paris-Sud – Paris XI. Accessed January 25, 2020. http://www.theses.fr/2012PA112155.

MLA Handbook (7th Edition):

Almehio, Yasser. “A Cumulative Framework for Image Registration using Level-line Primitives : Décision cumulative de vote pour la mise en correspondance des primitives de lignes de niveaux.” 2012. Web. 25 Jan 2020.

Vancouver:

Almehio Y. A Cumulative Framework for Image Registration using Level-line Primitives : Décision cumulative de vote pour la mise en correspondance des primitives de lignes de niveaux. [Internet] [Doctoral dissertation]. Université Paris-Sud – Paris XI; 2012. [cited 2020 Jan 25]. Available from: http://www.theses.fr/2012PA112155.

Council of Science Editors:

Almehio Y. A Cumulative Framework for Image Registration using Level-line Primitives : Décision cumulative de vote pour la mise en correspondance des primitives de lignes de niveaux. [Doctoral Dissertation]. Université Paris-Sud – Paris XI; 2012. Available from: http://www.theses.fr/2012PA112155


Université Paris-Sud – Paris XI

2. Nie, Qiong. Cumulative methods for image based driver assistance systems : applications to egomotion estimation, motion analysis and object detection : Méthodes cumulatives d’analyse d’images pour les systèmes d’aide à la conduit : application à l’estimation du movement et à la reconstruction de scène.

Degree: Docteur es, Physique, 2015, Université Paris-Sud – Paris XI

La thèse porte sur la détection d’objets à partir d’une caméra embarquée sur un véhicule mobile en exploitant l’approche monoculaire « c-vélocité ». Cette méthode s’inspire de la méthode appelée « v-disparité » utilisée en stéréovision : toutes deux ont pour objectif la détection d’objets en les approximant par des plans d’orientations différentes, ce qui permet d’éviter, en monoculaire, d’estimer la profondeur. Ces deux approches, monoculaires et binoculaires, permettent de transformer le problème complexe de la détection d’objets en un problème plus simple de détection de formes paramétriques simples (droites, paraboles) dans un nouvel espace de représentation où la détection peut être réalisée à l’aide d’une transformée de Hough. La « c-vélocité », pour être efficace, requiert un calcul assez précis du flot optique et une bonne estimation de la position du Foyer d’expansion (FOE). Dans cette thèse, nous avons étudié les approches existantes de calcul de flot optique et sommes arrivés à la conclusion qu’aucune n’est vraiment performante notamment sur les régions homogènes telle que la route dans les scènes qui correspondent à l’application que nous visons à savoir : les véhicules intelligents. Par ailleurs, les méthodes d’estimation du flot optique peinent également à fournir une bonne estimation dans le cas de déplacement importants dans les régions proches de la caméra. Nous proposons dans cette thèse d’exploiter à la fois un modèle 3D de la scène et une estimation approximative de la vitesse du véhicule à partir d’autres capteurs intégrés. L’utilisation de connaissances a priori permet de compenser le flot dominant pour faciliter l’estimation de la partie résiduelle par une approche classique. Par ailleurs, trois approches différentes sont proposées pour détecter le foyer d’expansion. Parmi elles, nous proposons une méthode novatrice permettant d’estimer le FOE en exploitant la norme du flot et la structure de la scène à partir d’un processus « c-vélocité » inversé. En plus d’améliorer ces étapes préliminaires, nous proposons aussi l’optimisation et l’accélération de l’algorithme « c-vélocité » par une implémentation multithread. Enfin, nous proposons une modification de l’approche c-vélocité d’origine afin d’anticiper une éventuelle coopération mouvement/stéréo, proposée en perspective, à travers un jumelage avec la v-disparité.

This thesis is based on the detection of objects from an onboard moving camera by exploiting the monocular approach "c-velocity". This method is inspired by the method called "v-disparity" used in stereovision: both methods aim at detecting objects by approximating objects into plans with different orientations. Such approximation can avoid to estimate the depth in monocularvision. These two approaches, monocular and binocular, allow to transform the complex objet détection problem into a more simple parametric forms (eg. lines) detection in a new space, where these formes can be easily extracted using Hough Transform.The “c-velocity”, to make it effective, requires an accurate…

Advisors/Committee Members: Mérigot, Alain (thesis director), Bouchafa, Samia (thesis director).

Subjects/Keywords: Détection d’objet; Analyse du mouvement; Estimation d’ego-mouvement; Systèmes d’aide à la conduite; Objet detection; Motion analysis; Egomotion estimation; ADAS

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APA (6th Edition):

Nie, Q. (2015). Cumulative methods for image based driver assistance systems : applications to egomotion estimation, motion analysis and object detection : Méthodes cumulatives d’analyse d’images pour les systèmes d’aide à la conduit : application à l’estimation du movement et à la reconstruction de scène. (Doctoral Dissertation). Université Paris-Sud – Paris XI. Retrieved from http://www.theses.fr/2015PA112095

Chicago Manual of Style (16th Edition):

Nie, Qiong. “Cumulative methods for image based driver assistance systems : applications to egomotion estimation, motion analysis and object detection : Méthodes cumulatives d’analyse d’images pour les systèmes d’aide à la conduit : application à l’estimation du movement et à la reconstruction de scène.” 2015. Doctoral Dissertation, Université Paris-Sud – Paris XI. Accessed January 25, 2020. http://www.theses.fr/2015PA112095.

MLA Handbook (7th Edition):

Nie, Qiong. “Cumulative methods for image based driver assistance systems : applications to egomotion estimation, motion analysis and object detection : Méthodes cumulatives d’analyse d’images pour les systèmes d’aide à la conduit : application à l’estimation du movement et à la reconstruction de scène.” 2015. Web. 25 Jan 2020.

Vancouver:

Nie Q. Cumulative methods for image based driver assistance systems : applications to egomotion estimation, motion analysis and object detection : Méthodes cumulatives d’analyse d’images pour les systèmes d’aide à la conduit : application à l’estimation du movement et à la reconstruction de scène. [Internet] [Doctoral dissertation]. Université Paris-Sud – Paris XI; 2015. [cited 2020 Jan 25]. Available from: http://www.theses.fr/2015PA112095.

Council of Science Editors:

Nie Q. Cumulative methods for image based driver assistance systems : applications to egomotion estimation, motion analysis and object detection : Méthodes cumulatives d’analyse d’images pour les systèmes d’aide à la conduit : application à l’estimation du movement et à la reconstruction de scène. [Doctoral Dissertation]. Université Paris-Sud – Paris XI; 2015. Available from: http://www.theses.fr/2015PA112095

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