Problèmes soulevés par la photographie numérique en présence de mouvement

[PHOTOGOGUE]

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une image floue devient nette  Thèse des photos exceptionnelles sont montrées et prouvent que cela marche.

Cette thèse apporte des solutions théoriques et pratiques à deux problèmes soulevés par la photographie numérique en présence de mouvement, et par la photographie infrarouge. La photographie d'objets en mouvement semblait ne pouvoir se faire qu'avec des temps d'exposition très courts, jusqu'à ce que deux travaux révolutionnaires proposent deux nouveaux types de caméra permettant un temps d'exposition arbitraire. Le flutter shutter de Agrawal et al. crée en effet un flou inversible, grâce à un obturateur aux séquences d'ouverture-fermeture bie{\it n choisies. Le motion invariant photography de Levin et al. obtient ce même effet avec une accélération constante de la caméra. Les deux méthodes suivent ainsi un nouveau paradigme, la computational photography, selon lequel les caméras sont repensées, car elles incluent un traitement numérique sophistiqué. Cette thèse propose une méthode pour évaluer la qualité image des nouvelles caméras. Le fil conducteur de l'analyse est donc l'évaluation du SNR (signal to noise ratio) de l'image obtenue après déconvolution. La théorie fournit des formules explicites pour le SNR, soulève deux paradoxes de ces caméras, et les résout. Elle permet d'obtenir le modèle de mouvement sous-jacent à chaque flutter shutter, notamment tous ceux qui sont brevetés. Une seconde partie plus brève aborde le problème de qualité principal en imagerie vidéo infrarouge, la non-uniformité. Il s'agit d'un bruit évolutif et structuré en colonnes causé par le capteur. La conclusion des travaux est qu'il est non seulement possible mais également efficace et robuste d'effectuer la correction sur une seule image. Cela permet de contourner le problème récurrent des "ghost artifacts"résultant d'une incohérence du traitement par rapport au modèle d'acquisition.