Méthode d'apprentissage opérant sur la sphère: Application à la compression d'images omnidirectionnelles - Inria - Institut national de recherche en sciences et technologies du numérique Accéder directement au contenu
Communication Dans Un Congrès Année : 2022

Méthode d'apprentissage opérant sur la sphère: Application à la compression d'images omnidirectionnelles

Résumé

The growing popularity of 360◦ images implies a need of advanced tools for their representation and processing. In order to circumvent the problems due to the spherical topology, most of the existing methods use planar representation of the sphere, unfortunately providing an irregular pixel distribution. In this paper, we propose a set of tools working directly on the sphere, enabling the development of advanced learning methods. We illustrate the benefits of the proposed approach in a compression application.
La popularité croissante pour les images 360 • implique un besoin fort en outils avancés pour leur représentation et leur traitement. Pour contourner les difficultés liées à la topologie sphérique, la plupart des méthodes existantes utilisent des représentations planes de la sphère, occasionnant malheureusement des irrégularités dans la distribution spatiale du signal visuel. Dans cet article, nous proposons une boîte à outils opérant directement sur la sphère, permettant ainsi le développement de méthodes avancées d'apprentissage. Nous illustrons les bénéfices de l'approche proposée dans une application de compression.
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Origine : Fichiers produits par l'(les) auteur(s)

Dates et versions

hal-03866225 , version 1 (22-11-2022)

Identifiants

  • HAL Id : hal-03866225 , version 1

Citer

Navid Mahmoudian Bidgoli, Roberto Azevedo, Thomas Maugey, Aline Roumy, Pascal Frossard. Méthode d'apprentissage opérant sur la sphère: Application à la compression d'images omnidirectionnelles. GRETSI 2022 - XXVIIIème Colloque Francophone de Traitement du Signal et des Images, Sep 2022, Nancy, France. pp.1-4. ⟨hal-03866225⟩
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