Porteurs ImViA : Albert Dipanda, Cyrille Migniot

Partenaires : STAR est le Partenariat Hubert Curien (PHC) franco-coréen. Ce projet est en collaboration avec le professeur Gwanggil Jeon  du EISP (Embedded Image & Signal Processing) de l’université d’Incheon.

Début du projet : 01/06/2018

Fin du projet : 31/05/2020

Résumé :

Dans ce projet, nous proposons une étude complète sur le débruitage de nuage de points afin de réaliser de nouveaux algorithmes qui produiront une représentation 3D de scène avec une haute précision.
Ces données sont acquisses par un système multi-kinects qui permet d’obtenir un nuage de points complet (représenté selon tout les angles de vue). Au laboratoire Le2i, nous avons développé une nouvelle méthode de détection de personne à partir de nuages de points complets. Nous avons proposé un descripteur particulièrement adapté pour les nuages de points : un histogramme défini la répartition  spatiale des points selon un découpage cylindrique. Bien que l’algorithme ait démontré sa fiabilité et sa précision, des bruits lors de l’acquisition le perturbent.
Tout d’abord, la carte de profondeur acquise par la kinect contient des trous (des parties où la profondeur n’a pas pu être calculée) qui limitent la quantité d’information sur la scène extraite des données. Ensuite, des points aberrants apparaissent parfois et pénalise la représentation faite par le descripteur. Finalement, la vue de face faite par un capteur produit une répartition inégale et irrégulière des points acquis. En effet les parties parallèles à l’axe de la caméra seront représentées par un nombre de points bien moins importants que celles orientées bien en face de la caméra.
Ces inconvénients peuvent affecter sérieusement la description faite par l’histogramme et ainsi réduire son efficacité. Notre but est de supprimer ces trois artefacts et de vérifier l’amélioration produite sur l’analyse de scène.  Au laboratoire EISP, nous avons développé des méthodes innovantes de débruitage et de démosaïquage sur les images couleurs. Nous voulons utiliser notre expérience en débruitage afin de développer une technique de débruitage de nuage de points 3D.