Développement d'un pipeline graphique de rendu couleur à partir d'images multispectrales H/F (Mathématiques, information  scientifique, logiciel)

Description de l'offre

Domaine : Mathématiques, information  scientifique, logiciel

Contrat : Stage

Description du poste :

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).


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.

Ville : Grenoble