Application-Specific High Dynamic Range Imaging: Design, Improvements, and Evaluation for Cinematic Content and Automated Driving Systems

Promovendus/a
Stojkovikj, Ana
Faculteit
Faculteit Ingenieurswetenschappen en Architectuur
Vakgroep
Vakgroep Telecommunicatie en Informatieverwerking
Curriculum
Master of Science in Electrical Engineering and Information Technologies, Ss. Cyril and Methodius University (Noord-Macedonië), 2016
Academische graad
Doctor in de ingenieurswetenschappen: computerwetenschappen
Taal proefschrift
Engels
Vertaling titel
Toepassingsspecifieke beeldvorming met een hoog dynamisch bereik: ontwerp, verbeteringen en evaluatie voor cinematische inhoud en geautomatiseerde rijsystemen
Promotor(en)
prof. Wilfried Philips, vakgroep Telecommunicatie en Informatieverwerking - prof. Jan Aelterman, vakgroep Telecommunicatie en Informatieverwerking
Examencommissie
voorzitter prof. Hennie De Schepper (onderwijsdirecteur) - dr. ing. Andrés Frías Velázquez, European Patent Office (Duitsland) - prof. Hiep Luong, vakgroep Telecommunicatie en Informatieverwerking - dr. Gonzalo Raimundo Luzardo Morocho, vakgroep Telecommunicatie en Informatieverwerking - dr. ir. Benhur Ortiz-Jaramillo, ALTEN (Nederland) - prof. Aleksandra Pizurica, vakgroep Telecommunicatie en Informatieverwerking - promotor prof. Wilfried Philips, vakgroep Telecommunicatie en Informatieverwerking - promotor prof. Jan Aelterman, vakgroep Telecommunicatie en Informatieverwerking

Korte beschrijving

De dissertatie presenteert nieuwe methoden voor High Dynamic Range (Hoog dynamisch bereik, HDR) beeldvorming door het aanpakken van belangrijke uitdagingen in beeldacquisitie, -verwerking en dynamisch bereikconversie, met toepassingen in cinematografische HDR-videoproductie en autonoom rijden. Het onderzoek richt zich op drie hoofddoelen: 1. Onderzoek naar hoe het ontwerp van Color Filter Arrays(kleurfilterarrays,CFA's) de prestaties van demosaïcing beïnvloedt. Moderne deep learningmethoden verminderen de afhankelijkheid van CFA-patronen, wat meer flexibiliteit biedt bij sensorontwerp. 2. LDR-naar-HDR conversie van filmmateriaal: Een nieuwe methode wordt voorgesteld voor het detecteren van verdwenen highlights in bestaand Low Dynamic Range (Laag dynamisch bereik, LDR) filmmateriaal om die vervolgens te versterken en zo een realistisch HDR-effect te bereiken. De aanpak combineert globale en lokale highlightversterking en levert vergelijkbare of betere visuele kwaliteit dan klassieke en neuraal netwerkgebaseerde methoden. 3. HDR-naar-LDR conversie voor autonoom rijden: Twee deep learningmodellen worden ontwikkeld voor toonmapping van HDR-beelden en gezamenlijke demosaïcing vanaf ruwe HDR-sensordata. Binnen een LDR-beperking aan bitdiepte maximaliseren ze de kwaliteit van objectdetectie, wat bijdraagt aan veiligere rijsystemen. Samenvattend biedt dit proefschrift nieuwe inzichten en betere algoritmen die de state of the art in HDR-technologie verleggen in filmproductie en autonoom rijden.

Praktisch

Datum
Vrijdag 16 januari 2026, 16:30
Locatie
Auditorium P Jozef Plateau, Plateaustraat 22, 9000 Gent
Livestream
Volg online

Meer info

Contact
doctoraat.ea@ugent.be