Une grande partie des systèmes informatiques (PC, Smartphone, tablette tactile) comportent de nos jours un processeur graphique, ou GPU, suffisamment puissant pour manipuler et traiter bien plus efficacement les images que des processeurs généralistes. La structure hautement parallèle de ces processeurs est particulièrement adaptée aux algorithmes de filtrage capable de s’appliquer uniformément sur plusieurs parties d’une image.

Contexte

Lors de la restauration et de l'édition des images, il est courant de devoir remplir ou réparer une zone dans une image. Par exemple, lors du tournage d'un film, on doit souvent enlever des objets a posteriori en post-production, car cela coûterait trop cher de retourner la séquence. Ainsi, il est intéressant d'effectuer ce remplissage (ou ``inpainting'' en anglais) de manière automatique avec des méthodes du traitement de l'image.

Comment recommander des guides touristiques à des libraires, sachant que leurs stocks ne sont pas toujours accessibles, pas toujours à jour, et pas toujours présentés dans les rayonnages ?

Le but de ce projet est de développer une méthode permettant d'identifier les guides présents dans une étagère en les comparant à une base de données d'images pour trouver ceux qui ne sont pas présents et qui pourraient être conseillés au libraire.

Contexte :

L’avenir de la visualisation en 3D passe par le développement de nouvelles technologies ne  nécessitant pas le port de lunettes et offrant une grande qualité d’image ainsi qu’une réelle sensation d’immersion. L'objectif de ce projet est l'exploration et la mise en oeuvre de techniques de capture, édition, diffusion et d'affichage permettant une visualisation en vraie 3D, sans nécessiter le port de lunettes.