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Tracking and co-location of global point clouds for large-area indoor environments
No full textExtended reality (XR) experiences are on the verge of becoming widely adopted in diverse application domains. An essential part of the technology is accurate tracking and localization of the headset to create an immersive experience. A subset of the applications require perfect co-location between the real and the virtual world, where virtual objects are aligned with real-world counterparts. Current headsets support co-location for small areas, but suffer from drift when scaling up to larger ones such as buildings or factories. This paper proposes tools and solutions for this challenge by splitting up the simultaneous localization and mapping (SLAM) into separate mapping and localization stages. In the pre-processing stage, a feature map is built for the entire tracking area. A global optimizer is applied to correct the deformations caused by drift, guided by a sparse set of ground truth markers in the point cloud of a laser scan. Optionally, further refinement is applied by matching features between the ground truth keyframe images and their rendered-out SLAM estimates of the point cloud. In the second, real-time stage, the rectified feature map is used to perform localization and sensor fusion between the global tracking and the headset. The results show that the approach achieves robust co-location between the virtual and the real 3D environment for large and complex tracking environments.This research was funded by the European Union (HORIZON MAX-R, Mixed Augmented and Extended Reality Media Pipeline, 101070072) and the Flanders Make’s XRTwin SBO project (R-12528)
Combating H3N2 influenza viruses of humans and swine by heterologous prime-boost vaccination strategies : studies in the pig model
No full textTexture analysis of bone marrow in knee MRI for classification of subjects with bone marrow lesion — Data from the Osteoarthritis Initiative
No full textInternational audienc
The Effect of Sample Age and Prediction Resolution on Myocardial Infarction Risk Prediction
No full textInternational audienc
Advanced system for spatial and temporal interpolation of HD television signals for a super-resolution LCD display
No full textL'arrivée massive d'écrans LCD dits de haute-définition sur le marché, entraîne un besoin acru d'algorithmes d'augmentation de résolution pour l'affichage d'images ou de vidéos dont la résolution est inférieure à celle de l'écran. Nous proposons un schéma novateur d'interpolation d'images, basée sur une analyse multirésolution de la direction des contours. Le but de cette approche est de corriger les artefacts classiques d'interpolation qui apparaissent lorsque des méthodes habituelles sont utilisées (bilinéaire, bicubique), tout en évitant l'apparition des artefacts engendrés par la plupart des méthodes d'interpolation directionnelle. Notre estimation d'orientation de contours, basée sur une division de l'image originale en quadtree et une étude fréquentielle des contours est comparée à deux méthodes faisant référence dans l'état de l'art (transformée de Radon et algorithme de projection utilisé pour la création des bandelettes). Cette comparaison permet d'étudier les comportements de chaque méthode en vue d'une application à des images naturelles. Par la suite, l'interpolation en elle-même est introduite. Elle est basée sur l'utilisation d'un noyau d'interpolation isotrope (cubic-spline), qui est corrigée grâce à un filtrage Gaussien localement orienté dans la direction des contours. Les régions ne contenant pas de contour sont préservées grâce à la création d'un masque construit à partir de filtres de Gabor. Enfin, les résultats de notre interpolation sont comparés à des méthodes d'interpolation directionnelle récentes, afin d'illustrer les bonnes performances de notre algorithme sur des images naturelles de natures variées.The recent success of high definition screens has increased the need of interpolation algorithms, to display images or videos which resolution is smaller than the screen resolution. We propose a new image interpolation process, based on a multiresolution edge orientation analysis. The goal of this technique is to correct usual artifacts that appear on edges when classical interpolation methods are used (bilinear, bicubic), without introducing new artifacts that are often produced by directional interpolations. Our orientation estimation, based on a quadtree division and a multiresolution approach is evaluated and compared to two other state-of-the-art methods (Radon transform, and the projection method used in the Bandlet transform algorithm), to study its advantages in the context of an application to natural images. Then, we introduce our interpolation technique, based on an isotropic reference interpolation (cubic-spline) that is corrected by a two-dimension Gaussian filter, locally oriented in the direction of the edge. Edge-free regions are preserved with a Gabor mask that is built to protect pixels which do not need any correction. Finally, our results are compared to recent state-of-the-art directional interpolations to illustrate the good performance of our algorithm on various contents of natural images
Système avancé d'interpolation spatiale de signaux de télévision pour affichage sur écrans Haute-Définition
No full textThe recent success of high definition screens has increased the need of interpolation algorithms, to display images or videos which resolution is smaller than the screen resolution. We propose a new image interpolation process, based on a multiresolution edge orientation analysis. The goal of this technique is to correct usual artifacts that appear on edges when classical interpolation methods are used (bilinear, bicubic), without introducing new artifacts that are often produced by directional interpolations. Our orientation estimation, based on a quadtree division and a multiresolution approach is evaluated and compared to two other state-of-the-art methods (Radon transform, and the projection method used in the Bandlet transform algorithm), to study its advantages in the context of an application to natural images. Then, we introduce our interpolation technique, based on an isotropic reference interpolation (cubic-spline) that is corrected by a two-dimension Gaussian filter, locally oriented in the direction of the edge. Edge-free regions are preserved with a Gabor mask that is built to protect pixels which do not need any correction. Finally, our results are compared to recent state-of-the-art directional interpolations to illustrate the good performance of our algorithm on various contents of natural images.L'arrivée massive d'écrans LCD dits de haute-définition sur le marché, entraîne un besoin acru d'algorithmes d'augmentation de résolution pour l'affichage d'images ou de vidéos dont la résolution est inférieure à celle de l'écran. Nous proposons un schéma novateur d'interpolation d'images, basée sur une analyse multirésolution de la direction des contours. Le but de cette approche est de corriger les artefacts classiques d'interpolation qui apparaissent lorsque des méthodes habituelles sont utilisées (bilinéaire, bicubique), tout en évitant l'apparition des artefacts engendrés par la plupart des méthodes d'interpolation directionnelle. Notre estimation d'orientation de contours, basée sur une division de l'image originale en quadtree et une étude fréquentielle des contours est comparée à deux méthodes faisant référence dans l'état de l'art (transformée de Radon et algorithme de projection utilisé pour la création des bandelettes). Cette comparaison permet d'étudier les comportements de chaque méthode en vue d'une application à des images naturelles. Par la suite, l'interpolation en elle-même est introduite. Elle est basée sur l'utilisation d'un noyau d'interpolation isotrope (cubic-spline), qui est corrigée grâce à un filtrage Gaussien localement orienté dans la direction des contours. Les régions ne contenant pas de contour sont préservées grâce à la création d'un masque construit à partir de filtres de Gabor. Enfin, les résultats de notre interpolation sont comparés à des méthodes d'interpolation directionnelle récentes, afin d'illustrer les bonnes performances de notre algorithme sur des images naturelles de natures variées
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