Bibliographie & annexes
Présentation
En anglais
RÉSUMÉ
L’imagerie 3D trouve de très nombreuses applications dans les domaines de la vision industrielle et des applications grand public. Cet article se focalise sur les techniques exploitant des capteurs passifs et décrit plus précisément la stéréoscopie ou stéréovision, la mesure de profondeur par exploitation du flou de défocalisation et l’utilisation de caméras plénoptiques. Le principe, la mise en œuvre, les traitements numériques associés, et des notions de modélisation et d’évaluation de performance sont présentés pour chaque filière, avant de discuter des éléments de comparaisons disponibles. L’exposé technique est illustré par de nombreux résultats de traitement de données expérimentales représentatives.
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Lire l’articleABSTRACT
3D imaging has numerous applications today, ranging from industrial vision to the consumer market. This article focuses on depth estimation from passive sensors and presents in some detail three approaches: stereovision, depth from defocus and plenoptic cameras. For each approach we review the principles, hardware and software implementation, discuss performance modeling and evaluation, and make some comparisons. The technical presentation is illustrated by several results obtained on representative experimental data.
Auteur(s)
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Guy LE BESNERAIS : Directeur de Recherches - ONERA, Chemin de la Hunière, BP 80100, Palaiseau, France
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Pauline TROUVÉ-PELOUX : Ingénieure de Recherches - ONERA, Chemin de la Hunière, BP 80100, Palaiseau, France
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Frédéric CHAMPAGNAT : Maître de Recherches - ONERA, Chemin de la Hunière, BP 80100, Palaiseau, France
-
Aurélien PLYER : Ingénieur de Recherches - ONERA, Chemin de la Hunière, BP 80100, Palaiseau, France
INTRODUCTION
L’imagerie 3D a de très nombreuses applications pratiques dans les domaines professionnels, tels que la cartographie aérienne, la mesure industrielle ou la robotique, ainsi que dans les technologies grand public (video 3D, jeu).
Lorsque l’on utilise des capteurs passifs, la méthode de mesure de profondeur traditionnelle utilise un système stéréoscopique, l’appariement d’images et la méthode de triangulation. Depuis le milieu des années 2000, de nouvelles techniques sont apparues sous l’impulsion du rapprochement entre calcul embarqué et capteurs numériques. Cette évolution, associée aux termes de co-conception ou d’imagerie computationnelle, consiste à concevoir des systèmes d’imagerie hybride, associant capteurs et traitement, optimisés globalement pour l’information finale délivrée à l’utilisateur. L’objectif de cet article est de présenter les deux principales techniques d’estimation de profondeur par capteur passif issues de cette approche, l’exploitation du flou de défocalisation (on utilisera souvent l’acronyme DFD pour Depth from Defocus) et l’utilisation de capteurs plénoptiques, et de les mettre en regard de la stéréovision.
Il convient de remarquer que les trois techniques reposent sur une mesure indirecte, dans laquelle la profondeur est estimée par une méthode numérique à partir d’une quantité observable dans le plan image. La relation entre l’observable et la profondeur comprend des paramètres qui doivent être identifiés au cours d’une opération d’étalonnage préalable. La modélisation de performance est donc assez complexe, puisqu’elle dépend de la configuration capteur, de l’étalonnage, du type de traitement utilisé et de son paramétrage.
Pour chaque technique, on présente sa mise en œuvre, la quantité observable dans les images et sa relation avec la profondeur, les principales voies algorithmiques pour l’estimation, enfin les éléments disponibles sur le modèle de performance. Des illustrations sur des données réelles sont proposées tout au long du texte, notamment des résultats d’évaluation expérimentale de l’incertitude d’estimation de profondeur, comparés aux prédictions des modèles de performance.
La partie finale fait une synthèse sur l’estimation passive de la profondeur et ébauche des éléments de comparaison entre les trois approches étudiées.
Le lecteur trouvera en fin d’article un glossaire des termes et expressions importants de l’article, ainsi qu’un tableau des sigles et symboles utilisés.
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KEYWORDS
3D vision | stereovision | depth from defocus | plenoptic camera
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5. Conclusion
Trois types de systèmes permettant l’estimation passive de la profondeur ont été décrits : la stéréovision, l’utilisation du flou de défocalisation (DFD) et les caméras plénoptiques. Ce paragraphe vise à faire la synthèse de ces approches et à donner quelques éléments de comparaison entre les trois.
Les éléments communs à ces trois filières sont les suivants. D’abord, il s’agit d’approches passives, qui exploitent les contrastes d’intensités émis ou renvoyés par la scène et qui, toutes trois, échouent lorsque ces contrastes sont trop faibles, du fait de la scène elle-même (murs homogènes par exemple), des conditions de propagation de la lumière (fumées par exemple) et bien entendu de l’illumination. Toutes trois associent un dispositif de mesure comportant des paramètres fixés à la conception (ligne de base ou géométrie de l’appareil plénoptique, caractéristiques de l’optique en DFD), des paramètres de réglage (focale, ouverture, mise au point) et des étapes de traitement numérique avec des choix algorithmiques variés et des coûts en termes de calcul ou de stockage différents. Enfin, les trois « consomment du pixel » pour faire l’estimation de profondeur, soit en observant le même point sous plusieurs angles (stéréovision, plénoptique), soit en acceptant un certain niveau de flou (DFD). Cela signifie que, pour une taille de détecteur donnée, on transige soit sur la résolution spatiale, soit sur le champ observé, pour assurer la fonction d’estimation de profondeur, par rapport à un imageur qui ne ferait que de la mesure d’intensité. Cette tendance est favorisée par les dimensions toujours croissantes des nouvelles matrices de détecteurs, et aussi par le recours à des techniques de traitement pour améliorer la qualité des images acquises, mais cela génère un coût, technologique ou calculatoire.
L’évaluation de performance doit prendre en compte les deux composantes, optique et traitement, de ces systèmes. Le plus simple, et le plus répandu dans les publications sur le sujet, est de considérer uniquement la composante optique. Elle conduit globalement, pour les trois approches, à des modèles géométriques dans lesquels l’incertitude croît selon le carré de la distance à l’objet, avec un facteur qui diminue avec la focale. Ce facteur diminue aussi avec l’ouverture dans le cas de la DFD et de la...
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Conclusion
BIBLIOGRAPHIE
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(1) - LEVIN (A.), FERGUS (R.), DURAND (F.), et al - Image and depth from a conventional camera with a coded aperture. - ACM transactions on graphics (TOG), vol. 26, no 3, p. 70 (2007).
-
(2) - TROUVÉ (P.) - Conception conjointe optique/traitement pour un imageur compact à capacité 3D. - Traitement du signal et de l’image, ONERA/DTIM et École Centrale de Nantes (2012).
-
(3) - SCHARSTEIN (D.), SZELISKI (R.) - À taxonomy and evaluation of dense two-frame stereo correspondence algorithms. - International journal of computer vision, vol. 47, no 1-3, p. 7-42 (2002).
-
(4) - CHAMPAGNAT (F.), PLYER (A.), LE BESNERAIS (G.), et al - Fast and accurate PIV computation using highly parallel iterative correlation maximization. - Experiments in fluids, vol. 50, no 4, p. 1169-1182 (2011).
-
(5) - LE BESNERAIS (G.), LE SANT (Y.), -LEVEQUE (D.) - Fast and dense 2D and 3D displacement field estimation by a highly parallel image correlation algorithm, - Strain, in press (2016).
- ...
DANS NOS BASES DOCUMENTAIRES
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Vision pour la robotique,
-
Mesures dimensionnelles par vision,
ANNEXES
Procédé de conception d’un imageur monovoie passif capable d’estimer la profondeur de champ, Pauline TROUVE, Frédéric CHAMPAGNAT, BESNERAIS Guy LE, Guillaume Druart, EP 2909671 A1, WO2014060657A1, 2013
HAUT DE PAGEConstructeurs – Fournisseurs – Distributeurs (liste non exhaustive)
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Gom ( http://www.gom.com/) : systèmes de mesure 3D par stéréo--scopie, dont le système Aramis, applications industrielles et recherche.
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Google Tango ( http://get.google.com/tango/) : projet d’intégration de fonctionnalités 3D sur des plate formes mobiles type smartphone, utilisant des combinaisons de capteurs (stéréoscopie et/ou capteurs actifs). Le Lenovo Phab 2 pro ( http://www.lenovo.com) est le premier smartphone grand public équipé de Tango.
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Heptagon ( http://www.heptagon.com) : capteurs 3D actifs par technologie time-of-flight pour applications grand public et industrielles, dont la série des capteurs SwissRanger.
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Infineon ( http://www.infineon.com) : capteur 3D actif TOF pour applications industrielles et grand public, dont le capteur Real3.
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Intel RealSense ( https://software.intel.com/en-us/realsense/home) : capteurs 3D stéréoscopiques infrarouge pour applications grand public et industrielles, dont les caméras SR30 et R200.
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LaVision ( http://www.lavision.de/en) :...
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