A Discrete Model for Color Naming

The ability to associate labels to colors is very natural for human beings. Though, this apparently simple task hides very complex and still unsolved problems, spreading over many different disciplines ranging from neurophysiology to psychology and imaging. In this paper, we propose a discrete model for computational color categorization and naming. Starting from the 424 color specimens of the OSA-UCS set, we propose a fuzzy partitioning of the color space. Each of the 11 basic color categories identified by Berlin and Kay is modeled as a fuzzy set whose membership function is implicitly defined by fitting the model to the results of an ad hoc psychophysical experiment (Experiment 1). Each OSA-UCS sample is represented by a feature vector whose components are the memberships to the different categories. The discrete model consists of a three-dimensional Delaunay triangulation of the CIELAB color space which associates each OSA-UCS sample to a vertex of a 3D tetrahedron. Linear interpolation is used to estimate the membership values of any other point in the color space. Model validation is performed both directly, through the comparison of the predicted membership values to the subjective counterparts, as evaluated via another psychophysical test (Experiment 2), and indirectly, through the investigation of its exploitability for image segmentation. The model has proved to be successful in both cases, providing an estimation of the membership values in good agreement with the subjective measures as well as a semantically meaningful color-based segmentation map

Contribution au recalage d'images de modalités différentes à travers la mise en correspondance de nuages de points (Application à la télédétection)

L'utilisation d'images de modalités différentes est très répandue dans la résolution de problèmes liés aux applications de la télédétection. La raison principale est que chaque image d'une certaine modalité contient des informations spécifiques qui peuvent être intégrées en un modèle unique, afin d'améliorer notre connaissance à propos d'une scène spécifique. A cause du grand volume de données disponibles, ces intégrations doivent être réalisées de manière automatique. Cependant, un problème apparaît dès les premiers stades du processus : la recherche, dans des images de modalités différentes, de régions en correspondance. Ce problème est difficile à résoudre car la décision de regrouper des régions doit nécessairement reposer sur la part d'information commune aux images, même si les modalités sont différentes. Dans cette thèse, nous nous proposons donc d'apporter une contribution à la résolution de ce problèmeThe use of several images of various modalities has been proved to be quite useful for solving problems arising in many different applications of remote sensing. The main reason is that each image of a given modality conveys its own part of specific information, which can be integrated into a single model in order to improve our knowledge on a given area. With the large amount of available data, any task of integration must be performed automatically. At the very first stage of an automated integration process, a rather direct problem arises : given a region of interest within a first image, the question is to find out its equivalent within a second image acquired over the same scene but with a different modality. This problem is difficult because the decision to match two regions must rely on the common part of information supported by the two images, even if their modalities are quite different. This is the problem that we wish to address in this thesisAIX-MARSEILLE2-Bib.electronique (130559901) / SudocSudocFranceF

A vision-based assistance key differenciator for helicopters automonous scalable missions

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Adaptive Prediction for Ship Motion in Rotorcraft Maritime Operations

International audienc

Embedding intelligent image processing algorithms : the new safety enhancer for helicopters missions

International audienc

COTONS, une nouvelle génération de modèles de simulation des cultures

Le modèle COTONS simule la croissance et le développement quotidien d'une culture de cotonnier. Il prend en compte les conditions de climat et de sol, les états du peuplement végétal et les techniques culturales. Il associe les fonctions et les concepts issues d'un modèle du type plantes en peuplement et d'un outil de visualisation tridimensionnelle de l'architecture des plantes. L'ajustement à une réalité de terrain fait intervenir jusqu'à 29 variables. COTONS intègre dans un seul système l'ensemble des connaissances actuelles sur le fonctionnement du cotonnier. COTONS ouvre vers une nouvelle génération de modèles de simulation ; il montre que les cultures virtuelles peuvent être si proches de la réalité qu'elles peuvent remplacer de nombreuses manipulations et observations longues ou coûteuses. Il constitue un outil performant substituable aux expérimentations agronomiques : il évite la réalisation de dispositifs complexes destinés à établir des grilles de recommandations adaptées à une grande diversité de situations agricoles. Il est aussi un outil pédagogique puissant et convivial. Enfin, il permet à l'agriculteur de piloter sa conduite de culture en testant plusieurs scénarios tactiques en fonction des conditions environnementales instantanées et en fonction d'objectifs stratégiques de son exploitation. Des améliorations de COTONS sont prévues, associant, entre autres, des modèles de croissance d'adventices, d'attaques parasitaires. (Résumé d'auteur

Examining Different Regimes of Ionization-Induced Damage in GaN Through Atomistic Simulations

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Unravelling the secrets of the resistance of GaN to strongly ionising radiation

GaN is the most promising upgrade to the traditional Si-based radiation-hard technologies. However, the underlying mechanisms driving its resistance are unclear, especially for strongly ionising radiation. Here, we use swift heavy ions to show that a strong recrystallisation effect induced by the ions is the key mechanism behind the observed resistance. We use atomistic simulations to examine and predict the damage evolution. These show that the recrystallisation lowers the expected damage levels significantly and has strong implications when studying high fluences for which numerous overlaps occur. Moreover, the simulations reveal structures such as point and extended defects, density gradients and voids with excellent agreement between simulation and experiment. We expect that the developed modelling scheme will contribute to improving the design and test of future radiation-resistant GaN-based devices. Gallium nitride is a wide bandgap semiconductor which is generally expected to replace some silicon-based technologies, despite some of its properties still requiring further investigation. Here, using a two-temperature model coupled to molecular dynamics simulations, the authors investigate and predict the effects of strongly ionising radiation in gallium nitride, revealing the mechanism behind its unusual resistance to radiation.Peer reviewe