Génération automatique de cartes de profondeur relative par utilisation des occlusions dynamiques

L’insuffisance de contenu 3D est un frein majeur à l’expansion des téléviseurs 3D. La generation automatique de contenu 3D à partir de contenu 2D ordinaire constitue une solution possible à ce problème. En effet, plusieurs indices de profondeur sont présents sur des images ou vidéos 2D, ce qui rend la conversion automatique 2D à 3D possible. Parmi ces indices, les occlusions dynamiques, qui permettent d’attribuer un ordre relatif aux objets adjacents, offrent les avantages d’être fiables et présentes dans tous les types de scènes. L’approche pour convertir du contenu 2D en 3D, proposée dans ce mémoire, repose sur l’utilisation de cet indice pour générer des cartes de profondeur relative. L’analyse du mouvement, avant et arrière entre deux trames consécutives, permet le calcul des occlusions dynamiques. Le mouvement considéré est calculé par une version modifiée du flot optique Epic-Flow propose par Revaud et al. en 2015. Les modifications apportées au calcul de ce flot optique ont permis de le rendre cohérent en avant-arrière sans détériorer ses performances. Grâce à cette nouvelle propriété, les occlusions sont plus simplement calculées que dans les approches présentes dans la littérature. En effet, contrairement à l’approche suivie par Salembier et Palou en 2014, la méthode de calcul des occlusions proposée ne nécessite pas la coûteuse opération de l’estimation de mouvement par région selon un modèle quadratique. Une fois les relations d’occlusions obtenues, elles permettent de déduire l’ordre des objets contenus dans l’image. Ces objets sont obtenus par une segmentation qui considère à la fois la couleur et le mouvement. La méthode proposée permet la génération automatique de cartes de profondeur relative en présence de mouvement des objets de la scène. Elle permet d’obtenir des résultats comparables à ceux obtenus par Salembier et Palou, sans nécessiter l’estimation de mouvement par région

A Review of World's Fastest Connected Component Labeling Algorithms: Speed and Energy Estimation

International audience—Optimizing connected component labeling is cur-rently a very active research field. The current most effective algorithms although close in their design are based on different memory/computation trade-offs. This paper presents a review of these algorithms and a detailed benchmark on several Intel and ARM embedded processors that allows to focus on their advantages and drawbacks and to highlight how processor architecture impact them