Stage : Détection et correction des défauts de quantification basée sur l'IA pour la conversion SDR en HDR

Cesson-Sévigné, le 15/12/20

A propos de b<>com

Fournisseur de technologies pour les entreprises qui souhaitent accélérer leur compétitivité grâce au numérique, b<>com est au service des industries culturelles et créatives, des infrastructures numériques, de la défense, de l’industrie 4.0 et de la santé. Ses laboratoires mixent les talents de disciplines et cultures multiples dans les domaines de l’intelligence artificielle, de la vidéo et l’audio immersif, de la protection de contenus, des réseaux 5G, de l’internet des objets et des technologies cognitives… Issus des mondes industriel et universitaire, ses chercheurs et ingénieurs évoluent sur son campus de Rennes et ses sites de Paris, Brest et Lannion. Grâce à son équipe d’ingénierie avancée et ses moyens scientifiques propres, b<>com propose à ses clients des ingrédients et des solutions qui font la différence.

Descriptif de la mission

La large adoption des écrans HDR sur le marché des consommateurs entraîne une demande accrue de contenu HDR. Pour répondre à cette demande, des conversions de contenu SDR vers HDR ont été développées, en tirant parti des possibilités de ce nouveau format. L'une de ces conversions a été développée et commercialisée par b<>com, ce qui lui a valu la reconnaissance de l'industrie. Néanmoins, un défi reste à relever, à savoir le traitement des contenus de faible qualité, et en particulier des contenus comportant des artefacts de quantification, qui sont inévitablement amplifiés lors de la conversion vers le HDR.

Le stage abordera ce problème en deux parties : il faudra d'abord détecter et analyser les artefacts de quantification, en déterminant la gravité et la direction des bandes, ce qui sera le principal objectif du travail. Ensuite, les bandes devront être corrigées avant la conversion HDR. Pour cette deuxième partie, les méthodes existantes seront utilisées. Pour détecter l'emplacement et les caractéristiques des artefacts de bandes et aussi les suivre dans le temps, une solution basée deep learning sera développée, qui guidera la correction ultérieure.

Profil recherché

Dernière année d’école d’ingénieur ou de Master en Informatique

Le candidat dispose déjà de connaissances en :

  • Traitement d'image
  • Expérience en techniques deep learning
  • Python

Intérêt pour le stagiare

  • Réelle intégration au sein d’équipes pluridisciplinaires
  • Secteur de la recherche et de l’innovation
  • Mission à véritable enjeu

Modalités

  • Durée : 6 mois
  • Date de démarrage : janvier ou février 2021
  • Localisation : Rennes (Cesson-Sévigné)
  • Candidature à envoyer à : job@b-com.com avec la référence STG_AMC3_SDR