Correction des couleurs et amélioration du contraste pour images et vidéos naturelles

Color Correction and Contrast Enhancement for Natural Images and Videos

• Auteur / Autrice : Qi-Chong Tian
• Direction : Laurent David Cohen
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Mathématiques
• Date : Soutenance le 04/10/2018
• Etablissement(s) : Paris Sciences et Lettres (ComUE)
• Ecole(s) doctorale(s) : Ecole doctorale SDOSE (Paris)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Centre de recherche en mathématiques de la décision (Paris)
• Partenaire(s) de recherche : établissement de préparation de la thèse : Université Paris Dauphine-PSL (1968-....)
• Jury : Président / Présidente : Philippe Carré
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Laurent David Cohen, Philippe Carré, Edoardo Provenzi, Yann Gousseau, Agnès Desolneux, Jamal Atif
• Jury : Rapporteur / Rapporteuse : Edoardo Provenzi, Yann Gousseau

Mots clés

Mots clés contrôlés

Colorimétrie

Vision par ordinateur

Traitement d'images

Mots clés libres

Correction des couleurs

Amélioration du contraste

Optimisation

Fusion d'images

Color correction

Contrast enhancement

Optimization

Image fusion

Résumé

L'amélioration d'image est une sorte de technique pour améliorer la qualité visuelle d'image, qui joue un rôle très important dans les domaines du traitement d'image et de la vision d'ordinateur. En particulier, nous considérons la correction de couleur et l'amélioration de contraste pour améliorer la qualité d'image.Dans la première partie de cette thèse, nous nous concentrons sur la correction des couleurs pour les images naturelles. Tout d'abord, nous donnons un examen simple de la correction des couleurs. Deuxièmement, nous proposons une méthode efficace de correction des couleurs pour la couture d'images via la spécification d'histogramme et la cartographie globale. Troisièmement, nous présentons une approche de cohérence des couleurs pour les collections d'images, basée sur la spécification de la gamme conservation histogramme.Dans la deuxième partie, nous prêtons attention à l'amélioration du contraste pour les images et les vidéos naturelles. Tout d'abord, nous donnons un simple examen de l'amélioration du contraste. Deuxièmement, nous proposons une méthode de préservation du contraste global de naturalité, qui peut éviter une survalorisation. Troisièmement, nous présentons une méthode de fusion à base de variation pour l'amélioration de l'image d'illumination non uniforme, qui peut éviter la sur-amplification ou la sous-amélioration. Enfin, nous étendons le cadre basé sur la fusion pour améliorer les vidéos avec une stratégie temporellement cohérente, qui n'entraîne pas de scintillement des artefacts.

Image enhancement is a kind of technique to improve the image visual quality, which plays a very important role in the domains of image processing and computer vision. Specifically, we consider color correction and contrast enhancement to improve the image quality.In the first part of this thesis, we focus on color correction for natural images. Firstly, we give a simple review of color correction. Secondly, we propose an efficient color correction method for image stitching via histogram specification and global mapping. Thirdly, we present a color consistency approach for image collections, based on range preserving histogram specification.In the second part, we pay attention to contrast enhancement for natural images and videos. Firstly, we give a simple review of contrast enhancement. Secondly, we propose a naturalness preservation global contrast enhancement method, which can avoid over-enhancement. Thirdly, we present a variational-based fusion method for non-uniform illumination image enhancement, which can avoid overenhancement or under-enhancement. Finally, we extend the fusion-based framework to enhance videos with a temporally consistent strategy, which does not result in flickering artifacts.