Déconvolution d'images floues par évolution hiérarchique

Sujet de projet / stage M2 / école d'ingénieurs (non rémunéré) pour l'année 2007/2008

Encadrants :

Pierre Collet (pierre°collet@lsiit°u-strasbg°fr)
Laboratoire des Sciences de l'Image, de l'Informatique et de la Télédétection
Tel : 03 90 24 45 80

Jean Louchet (jean°louchet@gmail°com)
INRIA Futurs, Orsay.

Nombre d'étudiants : 1 ou 2

Mots-clés :

Vision, évolution artificielle, algorithmes génétiques, optique.

Pré-requis :

Bonne connaissance de la programmation en C / C++, connaissances en intelligence artificielle (algorithmes génétiques) et mathématiques appliquées, et connaissances en traitement d'images ou de signal.

Présentation du projet:

On peut généralement considérer une image floue (par erreur de mise au point ou par bougé) comme le produit de convolution de l'image nette idéale avec un noyau de convolution. Le but de cette recherche est de reconstruire simultanément ces deux composantes, à l'aide de méthodes d'évolution artificielle.

Une approche possible (que nous appellerons "approche hiérarchique") consiste à faire évoluer une petite population de noyaux de convolution. Pour évaluer chaque noyau, on choisira de manière aléatoire quelques fenêtres de l'image, sur chacune desquelles on déconvoluera le contenu par le noyau à évaluer en utilisant un second algorithme d'évolution artificielle, imbriqué dans le premier. Le succès de ces déconvolutions déterminera la fitness du noyau. Une fois la convergence du noyau assurée, la deuxième étape de l'algorithme consistera à déconvoluer l'ensemble de l'image par le noyau trouvé.

Une seconde approche possible ("co-évolution'") consisterait à faire évoluer simultanément une population de noyaux et une population de sous-images. Paraissant plus délicate à aborder, elle ne sera pas abordée à court terme dans ce stage.

Selon les préférences du candidat, ce sujet pourra être réuni avec le sujet "Exploitation du bokeh optique pour l'analyse de profondeur sur images monocaméra".