Capturer la lumière GIF-4105/7105 Jean-François Lalonde, Hiver 2014
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- Gérard Charles
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1 Capturer la lumière GIF-4105/7105 Jean-François Lalonde, Hiver 2014
2 Aujourd hui Capturer la lumière Avec l oeil humain Avec une caméra numérique Introduction au TP1
3 Formation d une image Caméra numérique
4 L oeil humain L oeil humain est une caméra! Iris - anneau coloré avec muscles radiaux Pupille - le petit trou (ouverture) dont la taille est contrôlée par l iris Où est le capteur? cellules photo-réceptrices (cônes et bâtonnets) sur la rétine de Steve Seitz
5 Capteur numérique Image continue Image captée
6 Sensibilité des cônes et bâtonnets
7 Distribution des cônes et bâtonnets # Receptors/mm2 150, ,000 50, Rods 60 Cones 40 Fovea 20 0 Blind Spot Rods Cones Visual Angle (degrees from fovea) Stephen E. Palmer, 2002
8 Fovée Périphérie Foundations of Vision, Brian Wandell, Sinauer Assoc., 1995
9 Spectre électro-magnétique
10 . Lumière visible C Energy 5000 C 2000 C 700 C Visible Region Wavelength (nm) Stephen E. Palmer, 2002
11 La physique de la lumière Quelques exemples de sources lumineuses A. Ruby Laser B. Gallium Phosphide Crystal Wavelength (nm.) D. Normal Daylight # Photons # Photons Wavelength (nm.) C. Tungsten Lightbulb # Photons # Photons Stephen E. Palmer, 2002
12 La physique de la lumière Quelques exemples de surfaces Rouge Jaune Bleu Mauve % de photons réfléchis Longueur d onde (nm) Stephen E. Palmer, 2002
13 Vision en couleur Trois sortes de cônes nm. RELATIVE ABSORBANCE (%) 100 S M L WAVELENGTH (nm.) Stephen E. Palmer, 2002
14 Faits amusants nm. M et L sur le chromosome X Les hommes plus susceptibles d être daltoniens L varie beaucoup, certaines femmes ont même 4 types! Animaux: RELATIVE ABSORBANCE (%) 100 S M L WAVELENGTH (nm.) 1 (de nuit) 2 (chiens) 4 (poissons, oiseaux) et même 12! (Squille multicolore)
15 De la physique à la perception On ne perçoit pas de spectre électromagnétique Pour fins d illustrations, considérons un spectre qui a la forme d une distribution normale: moyenne aire sous la courbe variance Stephen E. Palmer, 2002
16 De la physique à la perception Moyenne Teinte # Photons blue green yellow Longueur d ondes Stephen E. Palmer, 2002
17 De la physique à la perception Variance Saturation hi. high # Photons med. low medium low Longueur d onde Stephen E. Palmer, 2002
18 De la physique à la perception Aire sous la courbe Intensité B. Area Lightness # Photons bright dark Longueur d ondes Stephen E. Palmer, 2002
19 Représenter la couleur Équivalents perceptuels avec RGB Équivalents perceptuels avec XYZ
20 Couleur dans les caméras 3 capteurs (qualité) 1 capteur (coût) Slide by Steve Seitz
21 Le filtre de Bayer Steve Seitz
22 Espace de couleur: RGB B Cube RGB Pratique pour les appareils Pas un modèle perceptuel Où sont les gris? Où sont la saturation et la teinte? G R de Steve Seitz
23 Constance de couleur La métaphore de la perception de couleur: La façon dont nous percevons la couleur est déterminée entièrement par le spectre de lumière qui illumine chaque récepteur (comme un photomètre) Stephen E. Palmer, 2002
24 Constance de couleur La métaphore de la perception de couleur: La façon dont nous percevons la couleur est déterminée entièrement par le spectre de lumière qui illumine chaque récepteur (comme un photomètre) Stephen E. Palmer, 2002
25 Constance de couleur La métaphore de la perception de couleur: La façon dont nous percevons la couleur est déterminée entièrement par le spectre de lumière qui illumine chaque récepteur (comme un photomètre) Stephen E. Palmer, 2002
26 Constance de couleur Est-ce que ça s applique à toutes les transformations? Filtre bleu 60% Inversion Stephen E. Palmer, 2002
27 Constance de couleur La capacité que notre système visuel a de percevoir la couleur des surfaces peu importe les variations dans les conditions d éclairage
28 Constance de couleur
29 Constance de couleur
30 Constance de couleur
31 Constance de couleur
32 Équilibre des blancs (white balance) Manuellement Sélection d un objet neutre dans la scène Automatique (AWB) Grey world : moyenne de la scène est grise White world : objet le plus brillant est blanc
33 Espace de couleur: HSV Hue (teinte), Saturation, Value (intensité) Représentation plus intuitive? Dans Matlab: rgb2hsv() et hsv2rgb() Slide by Steve Seitz
34 Logistique Disponibilités Groupe Facebook Tout le monde y est?
35 TP1: colorisation Photo couleur par Prokudin-Gorskii (1907) Problème: les 3 canaux ne sont pas alignés
36 TP1 Comment comparer les canaux R,G,B? Pas de bonne réponse Somme des différences au carré (SSD):!! Corrélation croisée normalisée (NCC):
37 TP1 Disponible: Date limite: 2 février 23h55 Politique de retard 3 jours gratuits 10% de pénalité par jour pour 3 jours, 0 pour 4 jours et +
38 La semaine prochaine Les pixels Transformations ponctuelles Modèles de couleur Contraste Histogrammes Équilibrage des blancs
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