DXOMARK Analyzer est la solution de mesure de qualité image et vidéo des appareils photos utilisée par l’ensemble des fabricants d’appareils photos les plus prestigieux allant du matériel professionnel aux téléphones portables. L’expertise technique de l’équipe est mondialement reconnue avec une participation à la rédaction des normes internationales de qualité Image ISO ou IEEE et avec la publication d’articles scientifiques dans des conférences internationales telles que Electronic Imaging, Image Sensor et Autosens. Les stages proposés pour 2020 sont à pourvoir pour Q1 2020 pour une durée de 6 mois et sont basés dans nos locaux à Boulogne-Billancourt :

STAGE 1 - Évaluation de la qualité image d’un système complet de visualisation à distance (G2G)

L’objectif de ce stage est de contribuer à la définition d’un protocole d’évaluation d’un système de visualisation à distance comportant une caméra, un réseau de transmission et un système d’affichage. Il s’agit de juger au mieux ce que perçoit un opérateur regardant un écran et effectuant des tâches de précision, comme dans le cas d’un système automotive d’aide à la conduite ou le pilotage d’un drone volant. Le stage comprendra :

  • Étude bibliographique
  • Création de setups de mesure
  • Constitution d’une base d’image de test
  • Création de protocoles de mesure
  • Validation des résultats par un comparatif avec des images naturelles.

STAGE 2 – Développement d’une mesure de ghosting

De nos jours, de plus en plus de caméras utilisent la technologie de multi-images. Elle consiste à capturer plusieurs images de la même scène, puis à les combiner pour obtenir la photo finale. Cette technique est utilisée pour photographier des scènes avec des zones sur-exposées et sous-exposées : plusieurs photos avec des expositions différentes sont fusionnées pour donner un résultat HDR (High Dynamic Range). Cependant, une fusion imparfaite des images peut produire des artéfacts comme le ghosting (images fantômes). Cela se manifeste par la duplication ou la suppression des objets sur les images. De plus, les images HDR des scènes comprenant des sources lumineuses scintillantes peuvent être impactées par le phénomène de flickering (scintillement), ce qui conduit à une image fusionnée irréelle. Dû à l’essor de l’utilisation des LED et de la technologie multi-images dans le secteur automotive, il semble important de pouvoir mesurer ces artéfacts. Dans ce contexte, le stage vise à développer une mesure objective des artéfacts basée sur l’image fusionnée, sans connaissance des images d’entrée. Cette mesure est en vue d’intégration dans la solution Analyzer. Le stage comprendra :

  • Bibliographie sur le phénomène de ghosting et de sa mesure
  • Création d’un setup de mesure des artéfacts de la technologie multi-images
  • Constitution d’une base d’image de test
  • Création d’un algorithme de mesure basé sur de l’analyse d’image (langage python)
  • Création d’une métrique de niveau de ghosting
  • Validation de la mesure par un comparatif avec des images naturelles.

STAGE 3 - Etude des performances de systèmes multi-caméras

Les systèmes multi-caméra permettent d’effectuer de la reconstruction 3D, de l’estimation de profondeur, de la super-résolution, du zoom, du débruitage, du HDR… De nombreuses applications demandent ainsi l’utilisation de systèmes multi-caméras, notamment en automotive, mais aussi les smartphones. L’objectif de ce stage est dans un premier temps d’améliorer la mesure de calibration 3D de DXOMARK Analyzer pour permettre d’étudier les systèmes multi-caméras et multi-images, puis dans un deuxième temps de tester et caractériser différentes technologies multi-caméras.

Le stage comprendra :

  • Etude Bibliographique
  • Prise en main de la mesure 3D de DXOMARK Analyzer
  • Adaptation de la mesure dans le cas multi-camera avec des focales différentes
  • Prototypage Python et validation de la mesure
  • Intégration dans la solution DXOMARK Analyzer (C++/Python)
  • Etude et caractérisation de différentes technologies multi-images

STAGE 4 – Amélioration de la mesure de stabilisation vidéo

Le système stabilisation optique est une technologie s’imposant dans le milieu des smartphones. L’enjeu, nécessaire en vidéo, est de mesurer et corriger en temps réel, grâces aux différents capteurs du smartphone, les plus infimes mouvements de l’utilisateur dans un délai très court. Ainsi, la netteté de la photographie ou de la vidéo sera garantie malgré les mouvements du smartphone. Aujourd’hui, de nouvelles métriques sont nécessaires pour qualifier précisément la stabilisation de plus en plus fine des smartphones haut de gamme. Bénéficiant d’une mesure existante de stabilité vidéo dans la solution Analyzer, ainsi que d’un module hardware de qualité reproduisant les mouvements d’un utilisateur qui tient un smartphone entre ses mains, le stagiaire pourra étudier et améliorer le processus de qualification de stabilisation des smartphones. Le stage comprendra :

  • Étude bibliographique du phénomène de stabilisation
  • Étude de la mesure de stabilisation présente dans le logiciel Analyzer, prise en main du module hardware
  • Création de nouveaux mouvements représentatif des usages actuels
  • Constitution d’une base de vidéos de test
  • Validation de la mesure par étude perceptuelle

STAGE 5 - Mesure de qualité de systèmes d'acquisition 3D

De nombreux systèmes d’imagerie permettent actuellement l’acquisition de données 3D, que ce soit à l’aide de caméras « Time of Flight » (ToF), de LIDAR, ou de techniques de stéréovision. Cette donnée est utilisée (sous forme de carte de profondeur) dans les smartphones afin de simuler l’effet Bokeh (flou artistique dû à une faible profondeur de champ) ou faciliter la détection de visage. C’est également une donnée utilisée en Réalité Virtuelle ou Augmentée. Elle est enfin de plus en plus utilisée dans des secteurs comme l’automobile, par exemple pour détecter un passager ou un obstacle. Le but de ce stage consistera à explorer les technologies existantes pour collecter des données 3D, et à développer des mesures permettant de caractériser et de calibrer ces systèmes. Le stage comprendra :

  • Étude bibliographique
  • Développement de protocoles de test, incluant une ou plusieurs mires 3D
  • Constitution d’un jeu de données de test
  • Prototypage de mesures (Python)

QUALIFICATIONS REQUISES (similaires sur tous les stages proposés)

  • Formation ingénieur ou troisième cycle en image, optique ou vision
  • En année de césure, fin 2ème année ou stage de fin d’étude
  • Expérience en développement en C++
  • Expérience en Python
  • Anglais technique
  • Rigoureux/euse, autonome et dynamique, vous savez respecter les délais et gérer des priorités
  • Vous avez démontré votre aptitude au travail d’équipe
  • Un intérêt pour la photographie et la vidéo est un plus