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Soutenance de thèse de Fan WANG le 16/06/2016 à 14h

06/16/2016 @ 14:00 - 17:30

Lieu de la soutenance : INSA de Rouen, amphi Marie-Curie (DU BR J 02)

Intitulé : « How polarimetry may contribute the understand reflective road scenes: Theory and Applications »

Les rapporteurs
M. Olivier Colot (Laboratoire CRIStAL, Université Lilli)
M. Majdi KHOUDEIR (XLIM-SIC, Université de Poitiers)

Les examinateurs
M. Olivier Morel  (Le2i, Université de Bourgogne)
M. Stéphane Mousset (LITIS, INSA de Rouen)

Directeur de thèse
M. Abdelaziz Bensrhair (LITIS, INSA de Rouen)

Encadrante
Mme. Samia AInouz (LITIS, INSA de Rouen)

Résumé :
Les systèmes d’aide à la conduite (ADAS) visent à automatiser/ adapter/ améliorer les systèmes de transport pour une meilleure sécurité et une conduite plus sûre.  Plusieurs thématiques de recherche traitent des problématiques autour des ADAS,  à savoir la détection des obstacles, la reconnaissance de formes, la compréhension des images, la stéréovision, etc.  La présence des réflexions spéculaires limite l’efficacité et la précision de ces algorithmes. Elles masquent les textures de l’image originale et contribuent à la perte de l’information utile.  La polarisation de la lumière traduit implicitement l’information attachée à l’objet, telle que la direction de la surface, la nature de la matière, sa rugosité etc.  Dans le contexte des ADAS, l’imagerie polarimétrique pourrait être utilisée efficacement pour éliminer les réflexions parasites des images et analyser d’une manière précise les scènes routières.

Dans un premier temps, nous proposons dans cette thèse de supprimer les reflexions spéculaires des images via la polarisation en appliquant une minimisation d’énergie globale. L’information polarimétrique fournit une contrainte qui réduit les distorsions couleurs et produit  une image diffuse beaucoup plus améliorée.

Nous avons ensuite proposé d’utiliser les images de polarisation comme une caractéristique vu que dans les scènes routières, les hautes réflexions proviennent particulièrement de certains objets telles que les voitures. Les attributs polarimétriques sont utilisés pour la compréhension de la scène et la détection des voitures. Les résultats expérimentaux montrent que, une fois correctement fusionné avec  les caractéristiques couleur, les attributs polarimétriques offrent une information complémentaire qui améliore considérablement les résultats de la détection.

Nous avons enfin testé l’imagerie de polarisation pour l’estimation de la carte de disparité. Une méthode d’appariement est proposée et validée d’abord sur une base de données couleur. Ensuite, Une règle de fusion est proposée  afin d’utiliser l’imagerie polarimétrique comme une contrainte pour le calcul de la carte de disparité.

A partir des différents résultats obtenus, nous avons prouvé le potentiel et la faisabilité d’appliquer l’imagerie de polarisation dans différentes applications liées aux systèmes d’aide à la conduite.

Abstract :
Advanced Driver Assistance Systems (ADAS) aim to automate/adapt/enhance transportation systems for safety and better driving. Various research topics are emerged to focus around the ADAS, including the object detection and recognition, image understanding, disparity map estimation etc. The presence of the specular highlights restricts the accuracy of such algorithms, since it covers the original image texture and leads to the lost of information. Light polarization implicitly encodes the object related information, such as the surface direction, material nature, roughness etc. Under the context of ADAS, we are inspired to further inspect the usage of polarization imaging to remove image highlights and analyze the road scenes.

We firstly propose in this thesis to remove the image specularity through polarization by applying a global energy minimization. Polarization information provides a color constraint that reduces the color distortion of the results. The global smoothness assumption further integrates the long range information in the image and produces an improved diffuse image.

We secondly proposed to use polarization images as a new feature, since for the road scenes, the high reflection appears only upon certain objects such as cars. Polarization features are applied in image understanding and car detection in two different ways. The experimental results show that, once properly fused with \rgb based features, the complementary information provided by the polarization images improve the algorithm accuracy.

We finally tested the polarization imaging for depth estimation. A post-aggregation stereo matching method is first proposed and validated on a color database. A fusion rule is then proposed to use the polarization imaging as a constraint to the disparity map estimation.

From these applications, we proved the potential and the feasibility to apply polarization imaging in outdoor tasks for ADAS.

 

Détails

Date :
06/16/2016
Heure :
14:00 - 17:30
Publié dans
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