Multispectral constancy for illuminant invariant representation of multispectral images

Résumé : En imagerie couleur, un système d’acquisition capture une scène avec une haute résolution spatiale mais une résolution spectrale limitée. L’imagerie hyperspectrale permet d’acquérir la scène avec une grande résolution spectrale. Un système d’acquisition hyperspectrale est un ensemble complexe et il est difficile de l’utiliser pour acquérir des données dans une situation où les conditions d’imageries ne sont pas contrôlées. De plus, ces systèmes sont chers et souvent encombrants ou difficiles à manipuler. À cause de ces problèmes, l’utilisation de l’imagerie hyperspectrale n’a pas encore été beaucoup utilisée en vision assistée par ordinateur, et la plupart des systèmes de vision utilise l’imagerie couleur. L’imagerie multispectrale propose une solution intermédiaire, elle permet de capturer une information moins résolue selon la dimension spectrale, comparée à l’hyperspectrale, tout en préservant la résolution spatiale. Ces systèmes sont moins encombrants et moins difficiles à maitriser grâce aux récentes avancées technologiques, et arrivent sur le marché en tant que produits commerciaux. On peut citer les matrices de filtres spectraux (spectral filter arrays) qui permettent l’acquisition en temps réel d’images multispectrales grâce à l’utilisation d’une caméra de complexité similaire à une caméra couleur. Jusqu’ici, les informations capturées par ces systèmes étaient considérées de la même manière que les imageurs hyperspectraux en champ proche, c’est à dire que pour utiliser l’information au mieux, les conditions d’acquisitions devaient être connues et le système calibré, en particulier pour l’éclairage de la scène et la dynamique de la scène. Afin d’élargir l’utilisation de l’imagerie multispectrale pour la vision par ordinateur dans des conditions générales, je propose dans cette thèse de développer les méthodes calculatoires en imagerie couleur (computational color imaging) et de les adapter aux systèmes d’imagerie multispectraux. Une caractéristique très puissante de l’imagerie couleur est de proposer un rendu constant des couleurs de la surface d’un objet à travers différentes conditions d’acquisition via l’utilisation d’algorithmes et divers traitements de l’information. Dans cette thèse, j’étends la notion de constance des couleurs et de balance des blancs de l’imagerie couleur à l’imagerie multispectrale. J’introduis le terme de constance de l’information spectrale (multispectral constancy). Je propose la construction d’un ensemble d’outils permettant la représentation constante de l’information spectrale à travers le changement d’éclairage. La validité de ces outils est évaluée à travers la reconstruction de la réflectance spectrale des objets lorsque l’éclairage change. Nous avons également acquis de nouvelles images hyperspectrales et multispectrales mises à disposition de la communauté. Ces outils et données permettront de favoriser la généralisation de l’utilisation de l’imagerie multispectrale en champ proche dans les applications classiques utilisant traditionnellement l’imagerie couleur et de sortir ce mode d’imagerie des laboratoires. L’avantage en vision par ordinateur est une meilleure analyse de la réflectance de la surface des objets et donc un avantage certain dans les tâches de classification et d’identification de matériaux.
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Thèse
Computer Science [cs]. Norwegian University of Science and Technology; Université Bourgogne Franche-Comté, 2018. English
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Contributeur : Haris Ahmad Khan <>
Soumis le : mardi 23 octobre 2018 - 15:12:19
Dernière modification le : jeudi 25 octobre 2018 - 01:19:02

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Haris Ahmad Khan. Multispectral constancy for illuminant invariant representation of multispectral images. Computer Science [cs]. Norwegian University of Science and Technology; Université Bourgogne Franche-Comté, 2018. English. 〈tel-01894385〉

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