Adaptive SLAM with synthetic stereo dataset generation for real-time dense 3D reconstruction

International audienceIn robotic mapping and navigation, of prime importance today with the trend for autonomous cars, simultaneous localization and mapping (SLAM) algorithms often use stereo vision to extract 3D information of the surrounding world. Whereas the number of creative methods for stereo-based SLAM is continuously increasing, the variety of datasets is relatively poor and the size of their contents relatively small. This size issue is increasingly problematic, with the recent explosion of deep learning based approaches, several methods require an important amount of data. Those multiple techniques contribute to enhance the precision of both localization estimation and mapping estimation to a point where the accuracy of the sensors used to get the ground truth might be questioned. Finally, because today most of these technologies are embedded on on-board systems, the power consumption and real-time constraints turn to be key requirements. Our contribution is twofold: we propose an adaptive SLAM method that reduces the number of processed frame with minimum impact error, and we make available a synthetic flexible stereo dataset with absolute ground truth, which allows to run new benchmarks for visual odometry challenges. This dataset is available online at http://alastor.labri.fr/

Mise en place d'une chaîne complète d'analyse de l'arbre trachéo-bronchique à partir d'examen(s) issus d'un scanner-CT (de la 3D vers la 4D)

Afin de répondre au problème de santé publique que représente l'asthme, l'imagerie tomodensitométrique associé aux traitements informatiques permettent la quantification et le suivi des dommages subis par les bronches. Le but de l'imagerie bronchique, lors d'un examen de type scanner-CT est de disposer de mesures fiables et reproductibles des différents paramètres bronchiques qui sont des marqueurs de l'importance de la pathologie et de son évolution sous traitements. Ces marqueurs correspondent à deux mesures LA ( Lumen Area) et WA ( Wall Area) prises sur des coupes perpendiculaires à la bronche. La mise en place d'une chaîne de traitements constitué de maillons d'extraction et de squelettisation de l'arbre trachéo-bronchique permet l'obtention de tels mesures. Durant cette thèse nous nous sommes focalisés sur la création d'une chaîne de traitements en proposant une contribution sur chacun des maillons. Notre chaîne est modulable et adaptée au travail en 4D (différentes phases respiratoires) et à fait l'objet d'une implémentation logiciel intitulée Neko4D.[Abstract not provided]BORDEAUX1-Bib.electronique (335229901) / SudocSudocFranceF

Recherche de motifs quasi-similaires dans des graphes

National audienceNous décrivons un algorithme basé sur des métriques intrinsèques de graphes permettant de découvrir des motifs communs et similaires entre plu- sieurs graphes. Nous montrons des applications à la recherche d?image dans une collection et à l?interprétation de données géographique

Évaluation de la qualité des documents anciens numérisés

Les travaux de recherche présentés dans ce manuscrit décrivent plusieurs apports au thème de l évaluation de la qualité d images de documents numérisés. Pour cela nous proposons de nouveaux descripteurs permettant de quantifier les dégradations les plus couramment rencontrées sur les images de documents numérisés. Nous proposons également une méthodologie s appuyant sur le calcul de ces descripteurs et permettant de prédire les performances d algorithmes de traitement et d analyse d images de documents. Les descripteurs sont définis en analysant l influence des dégradations sur les performances de différents algorithmes, puis utilisés pour créer des modèles de prédiction à l aide de régresseurs statistiques. La pertinence, des descripteurs proposés et de la méthodologie de prédiction, est validée de plusieurs façons. Premièrement, par la prédiction des performances de onze algorithmes de binarisation. Deuxièmement par la création d un processus automatique de sélection de l algorithme de binarisation le plus performant pour chaque image. Puis pour finir, par la prédiction des performances de deux OCRs en fonction de l importance du défaut de transparence (diffusion de l encre du recto sur le verso d un document). Ce travail sur la prédiction des performances d algorithmes est aussi l occasion d aborder les problèmes scientifiques liés à la création de vérités-terrains et d évaluation de performances.This PhD. thesis deals with quality evaluation of digitized document images. In order to measure the quality of a document image, we propose to create new features dedicated to the characterization of most commons degradations. We also propose to use these features to create prediction models able to predict the performances of different types of document analysis algorithms. The features are defined by analyzing the impact of a specific degradation on the results of an algorithm and then used to create statistical regressors.The relevance of the proposed features and predictions models, is analyzed in several experimentations. The first one aims to predict the performance of different binarization methods. The second experiment aims to create an automatic procedure able to select the best binarization method for each image. At last, the third experiment aims to create a prediction model for two commonly used OCRs. This work on performance prediction algorithms is also an opportunity to discuss the scientific problems of creating ground-truth for performance evaluation.BORDEAUX1-Bib.electronique (335229901) / SudocSudocFranceF

A heuristic for the retrieval of objects in low resolution video

International audienceIn this paper, we tackle the problem of matching of objects in video in the context of the rough indexing paradigm. In this context, the video data are of very low resolution and segmentation is consequently inaccurate. The region features (texture, color, shape) are not strongly relevant due to the resolution. The structure of the objects must be considered in order to improve the robustness of the matching of regions. Indeed, the problem of object matching can be expressed in terms of directed acyclic graph (DAG) matching. Here, we propose a method based on a heuristic in order to approach object matching. The results are compared with those of a method based on relaxation matching

Scalable Object-Based Indexing of HD Videos: A JPEG2000- Oriented solution

Video indexing technique is crucial in multimedia applications. In the case of HD (High Definition) Video, the principle of scalability is of great importance. The wavelet decomposition used in the JPEG2000 standard provides this property. In this paper, we propose a scalable descriptor based on objects. First, a scalable moving object extraction method is constructed. Using the wavelet data, it relies on the combination of a robust global motion estimation with a morphological color segmentation at a low spatial resolution. It is then refined using the scalable order of data. Second, a descriptor is built only on the objects found at the previous step. This descriptor is based on multiscale histograms of wavelet coefficients of moving object