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IFP Energies nouvelles - Sciences et Technologies du Numérique

Estimation d'un champ de vitesse issu de déformations d'analogues géologiques par analyse d'images 4D (3D+temps)

Rueil-Malmaison, Île-de-France À partir du 01/03/22 5 mois Bac + 5
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Estimation d’un champ de vitesse issu de déformations d’analogues géologiques par analyse d’images 4D (3D+temps)


Contexte


Depuis de nombreuses années, IFPEN dispose d’une expertise dans la production de modèles analogiques permettant de reproduire à petites échelles de temps et d’espace des déformations géologiques (déformations kilométriques sur plusieurs millions d’années) (Geoanalog). Ces modèles permettent d’obtenir une séquence temporelle d’images 3D qui miment et décrivent précisément la cinématique d’évolution des déformations dans des contextes géologiques particuliers.


On obtient pour chaque âge dans le passé, une image de la géométrie des structures géologiques (acquise par un scanner médical). Sur la base de ces images, IFPEN met au point une méthodologie permettant de suivre certaines de ces structures (surfaces, points) au cours du temps. Si, en première approximation, on envisage la déformation comme une advection de matière, il est nécessaire de pouvoir estimer entre deux instants successifs le champ de vitesse induisant ces mouvements.


Objectif


L’objectif sera d’implémenter, tester et comparer les différentes méthodes d’estimation d’un champ de vitesse 3D entre deux instants successifs sur la base d’une suite 4D (3D + t) d’images. A terme, ce champ de vitesse, brique essentielle pour le suivi d’interface 3D au cours du temps, sera intégré au sein d’un filtre particulaire.


Missions


Durant son stage, le (la) candidat(e) devra :



  • Se familiariser avec le travail exploratoire déjà réalisé pour augmenter la qualité des images. Le(la) candidat(e) interviendra sur le mode opératoire des modèlisations par ajout de marqueurs passifs dans les matériaux utilisés.

  • Réaliser une étude comparée d’algorithmes et d’outils disponibles (Flux optique de type Horn Schunck, Pyramidaux, Digital Image Correlation) adaptés et paramétrés pour nos images.

  • Développer, optimiser et intégrer au moins une des méthodes comme équation d’évolution au sein d’un filtre particulaire.


Profil


Stage de master 2 / Projet de fin d’étude d’un étudiant en traitement d’image avec des connaissances en C++ et Python.