SAFRAN
49.0263829,2.1111478
Dans le but de développer des plateformes low-cost d'acquisition d'images infrarouges sur un vecteur aérien, on utilise un capteur infrarouge non-refroidi (bolomètre).
Ce type de capteur a une certaine latence thermique ce qui implique un certain flou de bougé dans l'image qui peut être rédhibitoire pour les fonctions de détection/reconnaissance d'objet automatique qu'on souhaite associer à cette plateforme. En outre, par rapport aux capteurs refroidis, le niveau de bruit dans l'image est plus élevé.
Le stage proposé vise à sélectionner et évaluer sur des séquences d'images réelles et des séquences d'images de synthèse des algorithmes de restauration d'image à base d'IA (réseaux de neurones convolutifs). On entend par restauration défloutage, débruitage, correction d'aberrations optiques et éventuellement super-résolution. Les méthodes sélectionnées et évaluées pourront ou pas se baser sur des connaissances spécifiques sur le capteur ou sur le mouvement de la ligne de visée.
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Compétences techniques :
Mathématiques appliquées, Apprentissage automatique et vision par ordinateur par CNN et Vision Transfomers, Traitement d'images, Programmation Python/PyTorch, Système d'exploitation Linux.
Formation :
Elève ingénieur-e d'une école à dominante Machine Learning / Traitement d'image.
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| Durée (Mois): |
6
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