Les activités de recherche de l'équipe ICONES sont organisées autour de la modélisation et le traitement des informations couleurs et spectrales des images et des vidéos. Cela se décline dans les trois thèmes suivants :
La force et l'originalité de notre équipe repose sur le fait que nous travaillons sur toute la « chaîne de vie » d'une image couleur et spectrale, depuis son acquisition jusqu'à l'évaluation de la qualité de son rendu, en passant par divers traitements. Cette approche globale est unique au sein des autres laboratoires français et européens qui abordent la couleur numérique et/ou l'évaluation de la qualité des images.
Nos travaux s'appuient essentiellement sur les représentations de type ondelettes (X-let) ou polynomiales et les processus basés sur les équations aux dérivées partielles.
Nous développons un ensemble d'outils d'analyse à partir des algèbres de Clifford, afin de manipuler géométriquement les données vectorielles, ainsi qu'à partir du concept du signal monogénique permettant de donner un cadre « signal » pour le traitement des images couleur. Nous développons ainsi une modélisation originale sur le plan international permettant de fixer un cadre théorique pour redéfinir les opérateurs classiques de traitement d'images multibandes.
Un autre volet concerne la modélisation de la géométrie pour des données multivaluées. Nous développons ainsi une stratégie basée sur les structures de graphes pour définir une analyse multi-échelle pour les images multispectrales intégrant des notions de distances adaptées et s'appliquant par exemple dans des applications de restauration. D’une manière complémentaire, nous avons formalisé une méthode numérique de détection d'objets dans des images multispectrales issues d'acquisitions comprimées.
Les outils numériques développés dans l'équipe ICONES se généralisent afin d'inclure dans l'analyse une dimension temporelle. Ainsi, l'équipe s'intéresse à l'estimation et l'analyse du mouvement apparent dans des séquences d'images par des approches variationnelles. Dans ce cadre, nous avons montré que des modèles fondés sur l'utilisation des bases de polynômes orthogonaux permettent de détecter rapidement et de manière robuste les points singuliers dans des champs de vecteurs 2D.
Nos travaux s'appuient sur la modélisation physique du Système Visuel Humain, sur la métrologie et les interactions entre la lumière et les matériaux.
Tout d'abord, des études ont été effectuées sur des modèles physiques d’interaction entre la lumière et les matériaux constituant une scène acquise, en se focalisant sur l’étude des surfaces, en termes de relief et de rugosité, de propriétés colorimétriques et photométriques en lien avec les équipes IG et SIR.
Ces travaux sont poursuivis actuellement dans le cadre du nouveau CPER par la mise en place du Centre de Métrologie Optique Poitevin (CeMOP). En effet, l'équipe ICONES est pleinement investie dans le développement de cette plateforme en collaboration avec l'institut PPrime notamment dans les deux thématiques suivantes :
Ensuite, la prise en compte de la caractérisation métrologique de la chaine d’acquisition nous a conduit à la production d’un ensemble complet d’outils de traitements non-linéaires de filtrage et de morphologie mathématique basés sur des fonctions de distances pour l’analyse quantitative des images spectrales. L’écriture est générique, vectorielle et pleine-bande et a permis la production d’attributs perceptuels de texture d’images couleur spectrales. Ces travaux sont valorisés à l’international en particulier au sein de la division 8 (Image Technology) de la CIE (Commission Internationale de l’Eclairage).
La modélisation physique du Système Visuel Humain est exploitée pour l’évaluation de la qualité perçue, des supports de reproduction ou des traitements (compression, inpainting, correction colorimétrique) et pour le développement de traitements bio-inspirés. Des solutions ont été proposées pour la qualité des systèmes de vidéo-surveillance sous l’égide du Ministère de l’Intérieur et des études ont été menées avec le Home Office (Royaume Uni) pour garantir la qualité de l’identification de personnes.
L’évolution naturelle de l’équipe est en effet de se positionner sur les contenus 3D. C’est pourquoi nous modélisons les principaux phénomènes physiologiques liés à la stéréopsie pour le développement d’un modèle de saillance 3D et d’un modèle de prédiction de l’énergie binoculaire. Leur efficacité a été prouvée en compression et par le développement de métriques de qualité complètement 3D. La qualité des contenus 3D étant intimement liée à la notion de confort visuel, un modèle a été proposé pour sa prédiction. Les études réalisées ont contribué à l’élaboration de recommandations sur les effets de la 3D publiés récemment par l’ANSES (Agence de sécurité sanitaire de l’alimentation, de l’environnement et du travail). Par ailleurs, pour exploiter ces attributs, nous avons renforcé nos activités sur la recherche d’informations multimédias, notamment la catégorisation d’images à forte valeur sémantique ajoutée. Par ailleurs, nos travaux s’intéressent également à l’apport de la saillance visuelle et aux modèles de caractérisation de contenus bio-inspirés.