Le journalisme informatique au Québec : Expansion du journalisme ou nouveau territoire professionnel?

Le journalisme informatique est une pratique émergente qui consiste en l’emploi de méthodes et d’outils empruntés au domaine de l’informatique dans la cueillette, le traitement, l’analyse ou la présentation en ligne de l’information, dans le respect des valeurs fondamentales du journalisme (Diakopoulos, 2010). Cette recherche caractérise le journalisme informatique tel qu’il se pratique au Québec en 2015 au moyen d’une série d’entrevues semi-dirigées avec 30 participants : des praticiens, bien sûr, mais aussi des responsables des principales entreprises de presse où le journalisme informatique est pratiqué ou a été pratiqué, ainsi que des professionnels de l’informatique afin d’avoir un point de vue extérieur. Elle met notamment en relief deux attitudes à l’égard de cette pratique, attitudes qui s’expriment par un travail-frontière. Il y a, d’une part, les tenants d’une ségrégation entre le journalisme et l’informatique, et, d’autre part, les partisans d’une hybridation entre les deux disciplines. Pour ces derniers, le journalisme informatique occupe un territoire professionnel distinct, à la frontière du journalisme et de l’informatique. Cette recherche décrit de façon détaillée les motivations, les compétences et les activités des journalistes informatiques québécois et fait valoir qu’ils participent à une certaine « re-professionnalisation » du journalisme. Mots-clés : journalisme; informatique; technologie; journalisme informatique; journalisme de données; datajournalisme; journalisme assisté par ordinateur; professionnalisme; identité professionnelle; compétences professionnelles; travail-frontière; innovation en journalisme; Canada; Québec

Infrared image enhancement based on hybrid-domain consideration and data fusion methods

Au cours des dernières décennies, l’effort sur les applications de capteurs infrarouges a largement progressé dans le monde. Mais, une certaine difficulté demeure, en ce qui concerne le fait que les objets ne sont pas assez clairs ou ne peuvent pas toujours être distingués facilement dans l’image obtenue pour la scène observée. L’amélioration de l’image infrarouge a joué un rôle important dans le développement de technologies de la vision infrarouge de l’ordinateur, le traitement de l’image et les essais non destructifs, etc. Cette thèse traite de la question des techniques d’amélioration de l’image infrarouge en deux aspects, y compris le traitement d’une seule image infrarouge dans le domaine hybride espacefréquence, et la fusion d’images infrarouges et visibles employant la technique du nonsubsampled Contourlet transformer (NSCT). La fusion d’images peut être considérée comme étant la poursuite de l’exploration du modèle d’amélioration de l’image unique infrarouge, alors qu’il combine les images infrarouges et visibles en une seule image pour représenter et améliorer toutes les informations utiles et les caractéristiques des images sources, car une seule image ne pouvait contenir tous les renseignements pertinents ou disponibles en raison de restrictions découlant de tout capteur unique de l’imagerie. Nous examinons et faisons une enquête concernant le développement de techniques d’amélioration d’images infrarouges, et ensuite nous nous consacrons à l’amélioration de l’image unique infrarouge, et nous proposons un schéma d’amélioration de domaine hybride avec une méthode d’évaluation floue de seuil amélioré, qui permet d’obtenir une qualité d’image supérieure et améliore la perception visuelle humaine. Les techniques de fusion d’images infrarouges et visibles sont établies à l’aide de la mise en oeuvre d’une mise en registre précise des images sources acquises par différents capteurs. L’algorithme SURF-RANSAC est appliqué pour la mise en registre tout au long des travaux de recherche, ce qui conduit à des images mises en registre de façon très précise et des bénéfices accrus pour le traitement de fusion. Pour les questions de fusion d’images infrarouges et visibles, une série d’approches avancées et efficaces sont proposés. Une méthode standard de fusion à base de NSCT multi-canal est présente comme référence pour les approches de fusion proposées suivantes. Une approche conjointe de fusion, impliquant l’Adaptive-Gaussian NSCT et la transformée en ondelettes (Wavelet Transform, WT) est propose, ce qui conduit à des résultats de fusion qui sont meilleurs que ceux obtenus avec les méthodes non-adaptatives générales. Une approche de fusion basée sur le NSCT employant la détection comprime (CS, compressed sensing) et de la variation totale (TV) à des coefficients d’échantillons clairsemés et effectuant la reconstruction de coefficients fusionnés de façon précise est proposée, qui obtient de bien meilleurs résultats de fusion par le biais d’une pré-amélioration de l’image infrarouge et en diminuant les informations redondantes des coefficients de fusion. Une procédure de fusion basée sur le NSCT utilisant une technique de détection rapide de rétrécissement itératif comprimé (fast iterative-shrinking compressed sensing, FISCS) est proposée pour compresser les coefficients décomposés et reconstruire les coefficients fusionnés dans le processus de fusion, qui conduit à de meilleurs résultats plus rapidement et d’une manière efficace.