Thèse soutenue

Édition et rendu de champs de lumière
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Auteur / Autrice : Matthieu Hog
Direction : Christine GuillemotNeus Sabater
Type : Thèse de doctorat
Discipline(s) : Informatique
Date : Soutenance le 21/11/2018
Etablissement(s) : Rennes 1 en cotutelle avec Rennes 1
Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Mathématiques et sciences et technologies de l'information et de la communication (Rennes)
Partenaire(s) de recherche : ComuE : Université Bretagne Loire (2016-2019)
Laboratoire : Institut national de recherche en informatique et en automatique (France). Unité de recherche (Rennes, Bretagne-Atlantique) - SIROCCO

Mots clés

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Mots clés contrôlés

Résumé

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En imageant une scène à partir de différents points de vue, un champ de lumière permet de capturer de nombreuses informations sur la géométrie de la scène. Grâce aux récents progrès de ses dispositifs d’acquisition, l’imagerie par champs de lumière est devenue une alternative sérieuse à la capture de contenu 3D et à d’autres problèmes connexes. Le but de cette thèse est double. L'une des principales applications de l'imagerie par champs de lumière est sa capacité à produire de nouvelles vues à partir d'une capture unique. Dans une première partie, nous proposons de nouvelles techniques de rendu d’image dans deux cas qui s’écartent des cas usuels. Nous proposons d’abord un pipeline complet pour les caméras plénoptiques focalisées, traitant la calibration, l’estimation de profondeur et le rendu de l’image. Nous passons ensuite au problème de la synthèse des vues, nous cherchons à générer des vues intermédiaires à partir d’un ensemble de 4 vues seulement. La retouche d'image est une étape commune de la production de média. Pour les images et les vidéos 2D, de nombreux outils commerciaux existent. Cependant, le problème est plutôt inexploré pour les champs de lumière. Dans une seconde partie, nous proposons des techniques d’édition de champs de lumière à la fois nouvelles et efficaces. Nous proposons tout d’abord une nouvelle méthode de segmentation niveau pixel basée sur des graphes, qui à partir d’un ensemble limité d’entrées utilisateur, segmente simultanément toutes les vues d’un champ de lumière. Nous proposons ensuite une approche de segmentation automatique des champs de lumière qui utilise la puissance de calcul des GPUs. Cette approche diminue encore les besoins en calcul et nous étendons l'approche pour la segmentation de champs de lumières vidéo.