Développement d'un pipeline graphique de rendu couleur à partir d'images multispectrales H/F
Stage Grenoble (Isère) Ventes
Description de l'offre
Détail de l'offre
Informations générales
Entité de rattachement
Le Commissariat à l'énergie atomique et aux énergies alternatives (CEA) est un organisme public de recherche.Acteur majeur de la recherche, du développement et de l'innovation, le CEA intervient dans le cadre de ses quatre missions :
. la défense et la sécurité
. l'énergie nucléaire (fission et fusion)
. la recherche technologique pour l'industrie
. la recherche fondamentale (sciences de la matière et sciences de la vie).
Avec ses 16000 salariés -techniciens, ingénieurs, chercheurs, et personnel en soutien à la recherche- le CEA participe à de nombreux projets de collaboration aux côtés de ses partenaires académiques et industriels.
Référence
2019-10992Description de l'unité
Le Leti, institut de recherche technologique de Cea Tech, a pour mission de créer de la valeur et de l'innovation avec ses partenaires industriels. Il fait le lien entre la recherche fondamentale et la production de micro et nanotechnologies dans le but d'améliorer la qualité de vie de chacun. Fort d'un portefeuille de 2800 brevets, le Leti façonne des solutions avancées pour améliorer la compétitivité de ses partenaires industriels: grands groupes, PME ou startups. Localisé à Grenoble (38), le Leti compte plus de 1800 chercheurs et a des bureaux aux US et au Japon.
Au sein du Département d'Architecture, Conception et Logiciel Embarqué (DACLE), le laboratoire L3I mène une activité de R&D dans le domaine de la conception de circuits intégrés imageurs intelligents permettant l'acquisition et le traitement temps-réel d'images dans les domaines de l'imagerie X, visible, infrarouge et TeraHertz.
Description du poste
Domaine
Mathématiques, information scientifique, logiciel
Contrat
Stage
Intitulé de l'offre
Développement d'un pipeline graphique de rendu couleur à partir d'images multispectrales H/F
Sujet de stage
Ce stage portera sur la définition et le développement d'un pipeline graphique d'algorithmes de rendu d'image, dédié à une classe de capteurs de type multispectraux. Ce pipeline généralement intégré à des systèmes d'imagerie couleur (RGB), a pour objectif de traiter à la volée les trames-images brutes une fois acquises par le capteur. La plupart des appareils photographiques embarque désormais un co-processeur dévolu à ces tâches de traitement. L'Image Signal Processor (ISP) implémente donc cette chaîne algorithmique, contenant généralement une bonne dizaine d'étapes séquentielles : correction bruit spatial fixe, dématriçage, reconstruction couleur, balance des blancs, rendu de tons global et local, augmentation des contrastes… Cette approche conservatrice a par ailleurs été revisité récemment dans l'état de l'art par des techniques de Deep Learning de façon à rendre les traitements plus versatiles et reconfigurable, en vue d'effectuer d'autres tâches (e.g., détection, classification).
Durée du contrat (en mois)
6
Description de l'offre
Ce stage s’appuiera sur un outil de modélisation de traitements graphiques développé en Python, permettant le prototypage rapide d’un pipeline. Avec cet outil, il est possible de sélectionner, configurer et ordonner des étapes de traitement, ainsi que de tester facilement de nouvelles chaînes algorithmiques.
Les réalisations techniques visées pour ce stage -en fonction des compétences et affinités du candidat- seront les suivantes :
- Intégration d’un wrapper C++ vers Python dédidé au contrôle du driver d’un capteur d’image multispectral. Cette tâche se basera sur une plateforme d'acquisition d'images multispectrales déjà développée en interne en C++ à l’aide de la librairie OpenCV3.
- Développement d’un pipeline de rendu couleur spécifiquement adapté aux images multispectrales acquises par notre système d’acquisition. Cela impliquera notamment l’adaptation des algorithmes standard (RGB) permettant -a minima- d’effectuer les opérations de dématriçage, de rendu de ton et de balance des blancs à partir des données brutes sorties du capteur.
- Investigation des alternatives de traitements impliquant les approches de Deep Learning. Pour ce faire il faudra tout d’abord créer un interfaçage simple entre le pipeline graphique (python3) et une librairie de Deep Learning (e.g., Keras+TensorFlow).
Moyens / Méthodes / Logiciels
VisualStudio/C++/OpenFrameworks/OpenCV/Cuda, Python/Keras/TensorFlow
Profil recherché
Profil du candidat
Cette proposition est dédiée aux étudiants recherchant un stage au contenu technique ambitieux et désirant acquérir une première expérience dans la recherche technologique. Cette proposition est par ailleurs adaptée aux étudiants désirant poursuivre en doctorat, puisqu'elle se rapproche en termes de thématiques abordées par un sujet de thèse à pourvoir dans le laboratoire à la rentrée 2020. La poursuite en doctorat n'est toutefois ni obligatoire ni systématique.
L'étudiant devra présenter un niveau équivalent de dernière année d'école d'ingénieur (ou master 2) avec de préférence une spécialité en génie logiciel et en traitement du signal. Une expérience en machine learning sera grandement appréciée. La connaissance approfondie des méthodes standard de traitement d'image aidera le stagiaire à la réussite des objectifs. Enfin, l'étudiant devra présenter une bonne capacité de travail personnel, être force de proposition et démontrer sa motivation pour les challenges techniques.