Sujet - Sites personnels de TELECOM ParisTech
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1. TP 1 Estimation et compensation du mouvement Vous travaillerez en partie bin mes en partie tous ensemble 1 Mat riel disposition Sur le site http perso telecom paristech fr cagnazzo p180 ph Vous disposez de 2 Plusieurs fichiers vid o yuv et y et un fichier contenant des vecteurs de mouvement mat Un programme de visualisation seqview exe Plusieurs fonctions Matlab o Fonctions de lecture criture des images d une vid o readFrame m appendFrame m o Fonction d affichage des images et des vecteurs de mouvement showFrame m displayMVF m Fonction de calcule du PSNR Fonction de compensation du mouvement mc m Squelette de la fonction de block matching bm m Familiarisation avec les outils Utilisez le mat riel disponible pour 1 2 3 4 5 6 7 8 9 Lire les vid os en utilisant seqview La suite du TP se fait en Matlab Utiliser la commande help pour conna tre le mode d emploi des fonctions que vous serez amen s utiliser p e tapez help readFrame En Matlab lire et afficher un image d une vid o en niveaux de gris Stocker l image dans la variable grayFrame Lire et afficher un image d une vid o en couleur Stocker l image dans la variable colorFrame Avec la commande whos comparer les variables grayFrame et colorFrame Lire et afficher les vecteurs de mouvement de l image 10 relativement la 9 pour la vid o mobile cliquer sur le fichier mat et utiliser di2. e Full search three step cross search e La r gularisation p naliser la diff rence du vecteur courant par rapport la moyenne m diane des voisins p naliser le vecteur courant par rapport la valeur absolue du gradient 4 Evaluation et comparaison des techniques 1 Chaque bin me value la complexit des techniques impl ment es en calculant le temps d ex cution de sa version de la fonction bm m 2 On value aussi la r gularit du champ comme somme de la valeur absolue du gradient du champ voir la fonction gradient de Matlab 3 Comparez les fonctions d EM l aide du script compare m Commentez les r sultats 5 Estimation du mouvement dense Modifiez la fonction bm m pour faire en sorte de produire un vecteur diff rent par pixel Vous pouvez d abord r duire la taille des blocs Quel est l effet sur la r gularit En suite il faudra utiliser des blocs avec superposition Conclusion la fin du TP vous aurez plusieurs version de bm m que vous appellerez avec des noms differents dont vous connaitrez les trade off en termes de PSNR densit r gularit et temps de calcule
3. splayMVF Commenter les caract ristiques de la variable mvf En Matlab effectuer la compensation du mouvement de cette image et afficher le r sultat avec la commande showframe Calculez l image d erreur diff rence entre l image 10 et la version compens e de l image 9 Affichez l image d erreur avec showFrame Affichez aussi l chelle des couleurs avec la commande colorbar Commentez sur la position des erreurs les plus grandes Apr s avoir compris la fonction psnr m qui calcule le PSNR entre 2 images calculer le PSNR entre l image 10 et l image 9 compens e et entre 10 et 9 non compens e Commenter sur l efficacit de la compensation 10 Cr er un fichier vid o form par les premieres 9 images de mobile l image 9 compens e en mouvement et les images de 11 la fin utilisez appendFrame m Visualisez le avec seqview 3 Impl mentation du block matching 1 Utiliser le squelette bm m pour cr er une fonction qui fait l estimation du mouvement par block matching D abord vous pouvez travailler tous ensemble pour compl ter bm m 2 Appliques bm m sur des couples d images cons cutives des s quences B N ou couleurs 3 Utilisez mc m pour calculer l image compens e et l erreur de compensation comme dans 2 6 2 9 4 Ensuite les diff rents bin mes peuvent impl menter diff rents versions du BM en modifiant e La mesure de similarit SSD ou SAD utilisation ou non des composantes de couleur e La strat gie de recherch
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