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1 - VUE D’ENSEMBLE

2 - RESTAURATION ET VISUALISATION

3 - SEGMENTATION

4 - ANALYSE ET INTERPRÉTATION

5 - CONCLUSION ET PERSPECTIVES

| Réf : E4085 v1

Analyse et interprétation
Traitements d’images optroniques

Auteur(s) : Thierry FERRÉ

Date de publication : 10 juin 1996

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  • Thierry FERRÉ : Ingénieur civil des télécommunications - Ingénieur à Thomson-CSF Optronique, responsable du domaine Systèmes terre-mer

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INTRODUCTION

La vision artificielle et, à travers elle, le traitement d’images ont connu ces dernières années une très forte expansion dans des domaines et pour des applications aussi diversifiées que l’industrie, la robotique, l’espace, le médical et les systèmes de défense. Cela peut s’expliquer par la part prépondérante que représente la vision dans l’activité humaine et par le besoin d’améliorer cette perception dans des conditions d’observation délicates, voire de l’automatiser pour permettre l’exécution autonome de certaines tâches.

Les premières bases du traitement d’images sont directement issues du traitement du signal, phénomène normal puisque toute image, qu’elle soit continue ou numérique, peut être considérée comme un signal à 2 dimensions. Aussi les techniques de filtrage, d’estimation et de prise de décision ont-elles été appliquées avec succès à partir des années 50. Cependant, le contenu informationnel d’une image échappe quelque peu aux démarches de modélisation qui sous-tendent la définition d’opérateurs de traitement du signal. En effet, ces derniers font largement appel à des modèles statistiques (d’ordres plus ou moins élevés) et linéaires, ce qui facilite grandement la manipulation et le développement mathématiques. Certes, le traitement d’images peut être abordé en suivant cette même voie, mais l’insuffisance des modèles vis‐à‐vis de la nature intrinsèque des images apparaît rapidement à tout ingénieur ayant à définir et développer une fonction bien précise de vision par ordinateur.

En tentant d’analyser le processus de formation d’une image, on constate que celui‐ci est extraordinairement complexe et fait intervenir, en interaction étroite, un grand nombre de caractéristiques et de phénomènes physiques : la forme et la radiométrie des objets présents (albédo, couleur, émissivité en infrarouge), les sources d’éclairement (directes ou diffuses), la propagation dans l’atmosphère (en lui‐même un milieu très complexe qui est le siège de nombreux processus physiques) et enfin le capteur (œil ou senseur optronique) qui reçoit les signaux lumineux, forme, traite et interprète l’image.

Les scènes représentent des objets dont la composition et l’agencement déterminent des relations structurelles entre les parties de l’image et dont l’aspect de surface détermine des propriétés statistiques. En généralisant, on peut interpréter toute l’image en utilisant deux types d’analyse : l’analyse statistique et l’analyse structurelle. La richesse des cas de figure que l’on pourra rencontrer rendra fréquemment utopique l’espérance d’une solution algorithmique unique et homogène pour remplir une tâche un tant soit peu « intelligente ». Le concepteur d’un algorithme de traitement d’images devra certes s’appuyer sur la panoplie des techniques offertes par les théories du signal et de la décision, mais il devra pour finir être capable de les assembler pour constituer un système répondant le plus complètement possible aux exigences initiales. C’est peut-être dans cette dernière étape que réside la spécificité du traitement d’images ; une discipline qui repose pour une part non négligeable sur un savoir-faire et des heuristiques dont la formalisation se poursuit. Un modèle particulièrement performant nous est offert par le système visuel humain. Aussi les recherches physiologiques dans le domaine sont-elles importantes pour alimenter notre compréhension des mécanismes impliqués et nous suggérer de nouveaux modes d’association des techniques de base, voire de nouveaux modèles.

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VERSIONS

Il existe d'autres versions de cet article :

DOI (Digital Object Identifier)

https://doi.org/10.51257/a-v1-e4085


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4. Analyse et interprétation

4.1 Acquisition

Acquérir un objet signifie détecter sa présence dans le champ d’analyse de la caméra et le caractériser en termes de position (dans le plan focal de la caméra ou en repassant dans un autre système de coordonnées, si les matrices de transformation sont à peu près connues), de taille et de vitesse. L’acquisition repose sur deux catégories de traitements :

  • les traitements intra-image qui vont exploiter une image seule pour procéder à une détection élémentaire instantanée et qui permettront d’accéder à la position de l’objet d’intérêt (ou tout au plus un couple d’images si l’on applique un algorithme de détection de mouvement) ;

  • les traitements inter-images qui vont, eux, exploiter au maximum la dimension temporelle et permettront l’estimation d’attributs cinématiques, comme la vitesse ou l’accélération de l’objet.

Pratiquement les traitements d’images ne sont utilisés que pour la première étape (intra). Ils servent à extraire les objets potentiels et à estimer, en plus de leur position dans le repère image, quelques-uns de leurs attributs morphologiques et photométriques (par exemple taille et élongation pour les premiers, luminances moyennes ou extrémales pour les seconds). Enfin, les algorithmes de détection de contraste et de détection de mouvement décrits au paragraphe 3 seront mis en œuvre.

La seconde étape (inter) se déroulera la plupart du temps hors image, c’est‐à‐dire sur des données qui ne sont pas des images, mais les ensembles de régions détectées lors de la première étape et renseignées par leurs attributs. Il s’agira de retrouver la trace ou la trajectoire d’un même objet, au cours de plusieurs trames consécutives (figure 20). Ce type de traitement s’appelle pistage et il est bien connu des radaristes qui l’utilisent depuis de nombreuses années.

En reprenant la terminologie radariste, un algorithme de pistage manipule des plots et des pistes ; les plots sont les régions détectées ; elles correspondent aux objets observés sur une seule image (cf. intra-image). Les pistes représentent l’évolution temporelle de ces objets en termes de trajectoire et de signature ; elles nécessitent plusieurs images pour pouvoir être élaborées (cf. inter-images). Parce que les pistes sont porteuses...

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BIBLIOGRAPHIE

  • (1) - PRATT (W.K.) -   Digital image processing.  -  Wiley Interscience (1991).

  • (2) - ROSENFELD (A.), KAK (A.C.) -   Digital picture processing.  -  Academic Press (1982).

  • (3) - BALLARD (D.H.), BROWN (C.M.) -   Computer vision.  -  Prentice Hall (1982).

  • (4) - BIRAUD (Y.G.) -   Les méthodes de déconvolution et leurs limitations fondamentales.  -  Revue de Physique Appl., 11, 203-214 (mars 1976).

  • (5) - NEVATIA (R.), BABU (K.R.) -   Linear feature extraction and description.  -  Computer Graphics and Image Processing, 13, 257-269 (1980).

  • (6) - BASSEVILLE (M.) -   Détection de contours : méthodes et étude comparative.  -  Ann. des Télécomm., 34, 559-579 (1979).

  • ...

1 Organismes

Centre d’électronique de l’armement (CELAR) http://www.hyper-rf.com http://www.defense.gouv.fr

Office national d’études et de recherches aérospatiales (Onera) http://www.onera.fr

Centre technique d’Arcueil (CTA) http://www.ecta.fr

HAUT DE PAGE

2 Fabricants, constructeurs

Cette liste n’est pas exhaustive.

EADS http://www.eads.net

Thales Optronic Systems http://www.thalesgroup-optronics.com

Sagem http://www.sagem.com

Bertin Technologies http://www.bertin.fr

BAE Systems http://www.baesystem.com

Matra BAE Dynamics (MBDA) http://www.mbda.net

Dassault http://www.dassault.fr

Logic Sistemi Avionici http://www.logic-spa.com

Zodiac Aircraft Systems http://www.intertechnique.fr

Loral Space & Communications http://www.loral.com

Lockheed Martin http://www.lockheedmartin.com

Thales Corporate http://www.thalesgroup.com

Sagem Avionics...

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