La plupart des formats audio-visuels de demain tendent à accroitre la sensation d’immersion dans les contenus. Transformer l’expérience de l’utilisateur final en le plongeant au cœur de l’action ou de l’information, tel est l’enjeu. En parallèle, les technologies de vision par ordinateur (réalité augmentée, réalité virtuelle, vidéo volumétrique, etc.) se nourrissent des progrès en intelligence artificielle et bouleversent de nombreux secteurs industriels en offrant une nouvelle perception de l’environnement.
Le laboratoire Image Vision & Immersion construit des outils qui permettent l’adoption de ces nouvelles technologies par les professionnels et le grand-public. Il délivre expertises et briques technologiques liées aux caractéristiques et dimensions de l’image (résolution, colorimétrie, exposition, segmentation, compression…), du son (spatialisation), et des nouveaux dispositifs de rendu (écran, projection, casques et lunettes pour RA/RV en 3 ou 6 degrés de liberté, holographie…). Ces technologies lui permettent d’adresser différents domaines d’application, de l’industrie au médical (notamment avec l’holographie industrielle, la réalité augmentée santé…), du divertissement (télévision, cinéma, …) au serious gaming (formation, institutionnel…) en mettant l’utilisateur au cœur de sa réflexion et de ses travaux, depuis la définition des besoins jusqu’à la confrontation à l’usage des solutions proposées.
Les progrès qu’offrent les nouvelles technologies, en particulier grâce à l’intelligence artificielle, ouvrent des perspectives d’innovation insoupçonnées dans tous les domaines qui utilisent l’image ou le son, la modélisation de l’environnement, ou le rendu depuis la 2D jusqu’à la réalité étendue.
22.03.2023
Digital reconstructions of numerical holograms enable data visualization and serve a multitude of purposes ranging from microscopy to holographic displays. Over the years, many pipelines have been developed for specific hologram types. Within the standardization effort of JPEG Pleno holography, an open-source MATLAB toolbox was developed that reflects the best current consensus. It can process…
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20.02.2023
Automatic depth map retrieval from digital holograms using a deep learning approach
Information extraction from computer-generated holograms using learning-based methods is a topic that has not received much research attention. In this article, we propose and study two learning-based methods to extract the depth information from a hologram and compare their performance with that of classical depth from focus (DFF) methods. We discuss the main characteristics of a hologram and…
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21.02.2023
Automatic depth map retrieval from digital holograms using a depth-from-focus approach
Recovering the scene depth map from a computer-generated hologram is a problem that remains unsolved, despite the growing interest in the subject. In this article, we propose to study the application of depth-from-focus (DFF) methods to retrieve the depth information from the hologram. We discuss the different hyperparameters that are required for the application of the method and their impact on…
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20.02.2023
PSDFH: A Phase-Space-Based Depth from Hologram Extraction Method
Object pre-localization from computer-generated holograms is still an open problem in the current state of the art. In this work, we propose the use of the hologram phase space representation to determine a set of regions of interest where the searched object can be located. The extracted regions can be used to pre-locate the object in 3D space and are further refined to produce a more accurate…
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2019
Product of the Year au NAB Show de Las Vegas
2017
Technology Innovation Award au NAB Show de Las Vegas
