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26 novembre 2022

Évaluation de la qualité de nuages de points 3D sous différents niveaux d’éclairage.


Catégorie : Stagiaire


Sujet du stage de Master Recherche :
Évaluation de la qualité de nuages de points 3D sous différents niveaux d’éclairage

Laboratoire LS2N
Equipe IPI
Lieu Nantes

 

Sujet du stage de Master :
Évaluation de la qualité de nuages de points 3D sous différents niveaux d’éclairage

Encadrants : Toinon Vigier, Vincent Ricordel

Laboratoire / équipe / lieu :
Laboratoire LS2N (Laboratoire des Sciences du Numérique de Nantes).
Équipe IPI (Image Perception Interaction)
Lieu du stage : École Polytechnique de Nantes Université, La Chantrerie, Nantes

Contact :
[toinon.vigier, vincent.ricordel]@univ-nantes.fr Tél : +33 6 18 75 83 54

Contexte :
L’essor des technologies immersives nécessitent le développement de nouveaux formats de données pour l’acquisition et la représentation d’objets 3D naturels. Les nuages de points, point clouds, sont prometteurs pour restituer des objets ou surfaces 3D statiques comme dynamiques. Les nuages de points nécessitent cependant une très grande quantité de données et il est donc nécessaire de les compresser pour faciliter leur traitement, leur partage et leur affichage. Différents travaux se sont déjà intéressés à la perception visuelle de ces traitements et leur impact sur la qualité perçue par les utilisateurs finaux.
L’intégration de ces contenus 3D dans des scènes complexes virtuelles (RV) ou réelles (RA/RM) nécessitent également de penser l’influence de l’éclairage ambiant sur le rendu et la perception des nuages de points.

Objectifs :
L’objectif de ce stage est de développer les outils pour la visualisation d’objets 3D / nuages de points en RV/RA sous différents types d’éclairage afin de mener des premières expérimentations permettant l’évaluation de l’influence de l’éclairage sur la qualité perçue (par exemple effets d’ombrage et de masquage).

Perspective :
Une perspective du stage est de poursuivre le travail de recherche en thèse (un financement ministériel sera demandé en priorité par l’équipe IPI pour ce sujet).

Plan de travail :

Compétences :

 

Références bibliographiques :

JPEG Pleno Point Cloud Common Training and Test Conditions

Liu, Q. et al. 2022. Perceptual Quality Assessment of Colored 3D Point Clouds. IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics. (2022), 1–1. DOI:https://doi.org/10.1109/TVCG.2022.3167151. https://arxiv.org/pdf/2111.05474.pdf

Jesús Gutiérrez, Toinon Vigier, Patrick Le Callet. Quality Evaluation of 3D Objects in Mixed Reality For Different Lighting Conditions. Electronic Imaging, ingenta CONNECT, 2020, 32 (11), pp.128-1-128-7. https://www.researchgate.net/profile/Jesus-Gutierrez- 10/publication/340340474_Quality_Evaluation_of_3D_Objects_in_Mixed_Reality_For_Differen t_Lighting_Conditions/links/5e84617d299bf130796ddb6b/Quality-Evaluation-of-3D-Objects-in- Mixed-Reality-For-Different-Lighting-Conditions.pdf

 

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