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Light field image compression and compressive acquisition
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Compression et acquisition comprimée de champs de lumière
En capturant une scène à partir de plusieurs points de vue, un champ de lumière fournit une représentation riche de la géométrie de la scène, ce qui permet une variété de nouvelles applications de post-capture ainsi que des expériences immersives. L'objectif de cette thèse est d'étudier la compressibilité des contenus de type champ de lumière afin de proposer de nouvelles solutions pour une imagerie de champs lumière à plus haute résolution. Deux aspects principaux ont été étudiés à travers ce travail. Les performances en compression sur les champs lumière des schémas de codage actuels étant encore limitées, il est nécessaire d'introduire des approches plus adaptées aux structures des champs de lumière. Nous proposons un schéma de compression comportant deux couches de codage. Une première couche encode uniquement un sous-ensemble de vues d’un champ de lumière et reconstruit les vues restantes via une méthode basée sur la parcimonie. Un codage résiduel améliore ensuite la qualité finale du champ de lumière décodé. Avec les moyens actuels de capture et de stockage, l’acquisition d’un champ de lumière à très haute résolution spatiale et angulaire reste impossible, une alternative consiste à reconstruire le champ de lumière avec une large résolution à partir d’un sous-ensemble d’échantillons acquis. Nous proposons une méthode de reconstruction automatique pour restaurer un champ de lumière échantillonné. L’approche utilise la parcimonie du champs de lumière dans le domaine de Fourier. Aucune estimation de la géométrie de la scène n'est nécessaire, et une reconstruction précise est obtenue même avec un échantillonnage assez réduit. Une étude supplémentaire du schéma complet, comprenant les deux approches proposées est menée afin de mesurer la distorsion introduite par les différents traitements. Les résultats montrent des performances comparables aux méthodes de synthèse de vues basées sur la l’estimation de profondeur.
Title: Light field image compression and compressive acquisition
Description:
Compression et acquisition comprimée de champs de lumière
En capturant une scène à partir de plusieurs points de vue, un champ de lumière fournit une représentation riche de la géométrie de la scène, ce qui permet une variété de nouvelles applications de post-capture ainsi que des expériences immersives.
L'objectif de cette thèse est d'étudier la compressibilité des contenus de type champ de lumière afin de proposer de nouvelles solutions pour une imagerie de champs lumière à plus haute résolution.
Deux aspects principaux ont été étudiés à travers ce travail.
Les performances en compression sur les champs lumière des schémas de codage actuels étant encore limitées, il est nécessaire d'introduire des approches plus adaptées aux structures des champs de lumière.
Nous proposons un schéma de compression comportant deux couches de codage.
Une première couche encode uniquement un sous-ensemble de vues d’un champ de lumière et reconstruit les vues restantes via une méthode basée sur la parcimonie.
Un codage résiduel améliore ensuite la qualité finale du champ de lumière décodé.
Avec les moyens actuels de capture et de stockage, l’acquisition d’un champ de lumière à très haute résolution spatiale et angulaire reste impossible, une alternative consiste à reconstruire le champ de lumière avec une large résolution à partir d’un sous-ensemble d’échantillons acquis.
Nous proposons une méthode de reconstruction automatique pour restaurer un champ de lumière échantillonné.
L’approche utilise la parcimonie du champs de lumière dans le domaine de Fourier.
Aucune estimation de la géométrie de la scène n'est nécessaire, et une reconstruction précise est obtenue même avec un échantillonnage assez réduit.
Une étude supplémentaire du schéma complet, comprenant les deux approches proposées est menée afin de mesurer la distorsion introduite par les différents traitements.
Les résultats montrent des performances comparables aux méthodes de synthèse de vues basées sur la l’estimation de profondeur.
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