Modeling the Perceptual Similarity of Static and Dynamic Visual Textures : application to the Perceptual Optimization of Video Compression

Modeling the Perceptual Similarity of Static and Dynamic Visual Textures : application to the Perceptual Optimization of Video Compression

Les textures sont des signaux particuliers dans la scène visuelle, où elles peuvent couvrir de vastes zones. Elles peuvent être classées en deux catégories : statique et dynamique, où les textures dynamiques impliquent des variations temporelles. Plusieurs travaux sur la perception des textures stat...

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Détails bibliographiques
Auteurs principaux : Naser Karam Adil (Auteur), Le Callet Patrick (Directeur de thèse), Ricordel Vincent (Directeur de thèse), Déforges Olivier (Président du jury de soutenance), Ohm Jens-Rainer (Rapporteur de la thèse), Cagnazzo Marco (Rapporteur de la thèse), Reibman Amy (Membre du jury), Mrak Marta (Membre du jury), Antonini Marc (Membre du jury)
Collectivités auteurs : Université de Nantes 1962-2021 (Organisme de soutenance), École doctorale Sciences et technologies de l'information et mathématiques Nantes (Ecole doctorale associée à la thèse), Université Bretagne Loire 2016-2019 (Autre partenaire associé à la thèse), Laboratoire des Sciences du Numérique de Nantes (Laboratoire associé à la thèse)
Format : Thèse ou mémoire
Langue : français
Titre complet : Modeling the Perceptual Similarity of Static and Dynamic Visual Textures : application to the Perceptual Optimization of Video Compression / Karam Adil Naser; sous la direction de Patrick Le Callet et de Vincent Ricordel
Publié : 2017
Accès en ligne : Accès Nantes Université
Note sur l'URL : Accès au texte intégral
Note de thèse : Thèse de doctorat : Sciences et technologies de l information et de la communication : Nantes : 2017
Sujets :
Similitude (physique)
Texture (traitement d'images)
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Thèses et écrits académiques

Internet

http://www.theses.fr/2017NANT4013/document