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Traitement des images et du signal

Ce pôle développe des outils intelligents et des méthodes d'analyse et de traitement, restauration, détection, d'images et de signaux, de la retouche photo familiale ou professionnelle, à l'observation satellitaire de la Terre ou à celle des recoins nanoscopiques du corps humain, jusqu'à la vision artificielle...

Thématiques de recherche

  • La chaîne image
  • Psychophysique et détection de structures géométriques
  • Méthodes variationnelles en traitement d'images
  • Formes, espaces, et applications
  • Traitement d'image et vision par ordinateur
  • Géométrie et imagerie médicale
  • Imagerie en biologie


Le CMLA traque les fake news dans les images

L'équipe CMLA Images est lauréate du Challenge ANR DEtection de FALSifications dans des images (DEFALS). et la presse


Partenariat avec l'AFP. L'AFP Fact Check coupe court à la propagation d'une fausse nouvelle alarmiste au Kenya grâce à un algorithme développé par le CMLA Images : Thibaud Ehret, Automatic detection of internal copy-move forgeries in images, Image Processing On Line, 8:167-191, 2018. DOI: 10,5201/ipol.2018.213

Tina Nikoukhah intervenait le 26 juin 2019 dans l'émission de France Culture "La Méthode scientifique  : Deep Fake, faut-il le voir pour le croire" dans la rubrique "La Recherche montre en main" sur le thème : Détection automatique et en ligne de la falsification d'images et de vidéos, qui est également le titre de sa future thèse de doctorat.

Des résultats encourageants déjà publiés et une méthode originale entièrement automatique basée sur l'analyse statistique et les traces de compression Jpeg.

T. Nikoukhah, R. Grompone, M. Colom, JM. Morel (2018). Automatic JPEG Grid Detection with Controlled False Alarms, and Its Image Forensic Applications. IEEE 1st International Workshop on Fake Multimedia (FakeMM'18).


Le CMLA Images remporte le concours IARPA 2016

Trois chercheurs du CMLA : Enric Meinhardt-Llopis, Carlo de Franchis, et Gabriele Facciolo, ont développé un modèle 3D de reconstruction du relief terrestre à haute résolution à partir des grandes collections d'images prises par satellites. En savoir plus...

Historique

Fondé par Yves Meyer, Jean-Michel Morel et Robert Azencott en 1994, le pôle Images du CMLA, avait  pour objectif de formaliser le très large corpus de travaux dédiés au traitement d'images à l'aide d'EDP (équations aux dérivées partielles), de méthodes stochastiques et d'analyse harmonique, dans la continuité de l'invention des ondelettes par Yves Meyer.




Contacts

Jean-Michel MOREL
Médaille CNRS de l'Innovation en 2015






Grand Prix INRIA
Académie des sciences 2013

L'interview sur le site de l'INRIA...
la Vidéo...

Prix IEEE Longuet-Higgings 2015]Retour sur l'article qui a inspiré une décennie de recherche en vision par ordinateur et une application de traitement des images numériques qui équipe aujourd'hui la plupart des smartphones de la planète...

Image Processing On Line

IPOL est un journal international en ligne et en accès ouvert de recherche reproductible en traitement d'images et aujourd'hui, de Machine Learning, développé et maintenu par le CMLA Images.


Projet Twelve Labours

"Twelve Labours in Image Processing" est soutenu par l'ERC (European Research Council), qui récompense les projets innovants sous forme de prix et de financements sur 5 ans : les ERC Grants et Advanced Grants.

The project will conceive, revise or accelerate the dozen highly accurate algorithms necessary to establish a universal image processing chain, applicable to all raw digital image obtained from DSLR or compact off-the-shelf cameras, and to all more specialized image generation systems, including digital photon capture array...
Key words : Raw image denoising ; Demosaicking ; Mathematical camera calibration ; Subpixel accuracy ; False alarm control ; 3D Reconstruction