La stéréovision

La stéréovision

La mise en correspondance

L’objectif est de retrouver sur les deux images les paires de pixels qui correspondent à la projection d’une même entité.
De nombreuses techniques ont été proposées pour tenter de résoudre les problèmes résultants de la mise en correspondance, sachant qu’il est diﬃcile de les prendre tous en compte en même temps, mais qu’il est possible de trouver des compromis. La figure ci-dessous présente un exemple d’images stéréo et leur anaglyphe.

Principales difficultés de la mise en correspondance

Les méthodes de mise en correspondance de pixels s’appuient généralement sur l’hypothèse que les voisinages de deux correspondants se ressemblent. Les principales diﬃcultés rencontrées lors d’une mise en correspondance sont dues essentiellement à deux raisons :
 Information manquante – L’information qui permettrait de réaliser une mise en correspondance de façon certaine n’est pas présente dans l’image. Il est donc diﬃcile de réaliser la mise en correspondance sans caractéristique discriminante complémentaire. C’est le cas notamment dans les zones occultées, les zones homogènes, les zones de discontinuité de profondeur et de raccourcissement.
 Zones occultées – Il s’agit des zones dans lesquelles les éléments de la scène visibles sur une image n’apparaissent pas sur l’autre image car, vus depuis un autre angle, ces éléments sont cachés par d’autres.
 Zones de discontinuité de profondeur – Il s’agit des zones situées aux frontières des objets ayant des profondeurs diﬀérentes. Cela peut se traduire par des voisinages de deux correspondants qui ne se ressemblent pas nécessairement.
 Zones de raccourcissement – Diﬀérents points de la scène se projettent en plusieurs pixels d’une image mais sur un même pixel de l’autre image. Cela peut se produire lorsqu’une surface de la scène est très inclinée par rapport au plan image.
Parmi les principales contraintes de la mise en correspondance on trouve : épipolaires, unicité, ordre et seuil.

Méthodes de mise en correspondance

Méthode ponctuelle Avant l’apparition de la méthode locale, on utilisait la méthode ponctuelle qui consistait à comparer les pixels à part.
Méthode locale La méthode locale base son analyse sur une fenêtre de comparaison autour des pixels à mettre en correspondance. Dans la zone de recherche, un coût d’appariement est obtenu par corrélation entre les deux fenêtres. Les méthodes les plus couramment employées sont la somme des écarts quadratiques (SSD), la somme des écarts absolus (SAD) ou l’intercorrélation normalisée centrée(ZNCC). Par la suite, la disparité pour laquelle on obtient le meilleur score d’appariement est retenue (approche WTA). Ces méthodes simples présentent l’avantage de nécessiter le moins de ressources et de générer des images de disparité dense, mais elles présentent un fort taux d’erreurs, notamment dans les zones d’occlusion et dans les zones peu texturées.
La méthode locale vient remédier au problème de la méthode ponctuelle en utilisant une fenêtre de correspondance autour du pixel d’intérêt.Dans le but d’éliminer les erreurs de cette méthode, il est possible de faire une vérification bidirectionnelle qui correspond à l’utilisation de la contrainte de symétrie. On cherche les correspondants de l’image de gauche vers l’image de droite puis de l’image de droite vers l’image de gauche. Les couples qui apparaissent dans les deux résultats sont alors validés. Dans le cas contraire, où on ne retrouve pas le même correspondant, on considère que les pixels concernés se trouvent dans une zone occultée.
Fonction mise en correspondance locale (gauche: Image, droite: Image) : Carte de disparité Pour chaque pixel pi,jg de gauche faire Pour chaque pixel pk,ld candidat de droite faire [Calcul des scores de corrélation entre le pixel étudié et les correspondants possibles] score ← score de corrélation calculé sur les voisinages de pi,jg et de pk,ld Fin Pour Associer à pi,jg le candidat ˆpk,ld ayant obtenu le meilleur score ; [Calcul de la disparité entre pi,jg et le correspondant que l’on vient de trouver] (dl dc)T = ˆpk,ld − pi,jg
Parmi les difficultés rencontrées lors de la mise en correspondance par fenêtre de corrélation on cite :
 Discontinuité de surface  Surfaces non-plane  Structure répétitive  Surface uniforme
Cependant, malgré les inconvénients de la méthode locale, la corrélation croisée est toujours utilisée en pratique car elle est simple, rapide et requiert une faible mémoire (car on a besoin que de la disparité de chaque pixel seulement).

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Table des matières

Dédicace
Remerciements
Résumé
Abstract
Liste des abréviations
Liste des figures
Liste des tableaux
Introduction générale
Chapitre 1 Contexte général du projet
1 Contexte général du projet
1.1 Organisme d’accueil
1.1.1 MAScIR
1.1.2 MAScIR MicroElectronics
1.1.3 MAScIR Biotechnologie
1.1.4 Nanomatériaux et Nanotechnologies
1.2 Contexte et objectifs du projet
1.2.1 Contexte du projet
1.2.2 Objectifs du projet
1.2.3 Conduite du projet
1.3 Conclusion
Chapitre 2 La stéréovision
2 La stéréovision
2.1 Définition
2.1 Chaîne de traitement
2.2 La mise en correspondance
2.2.1 Définition
2.2.2 Principales difficultés de la mise en correspondance
2.3 Méthodes de mise en correspondance
2.3.1 Méthode ponctuelle
2.3.2 Méthode locale
2.3.3 Méthode globale
2.3.4 Méthode semi-globale
2.4 Formule d’estimation de distance par stéréoscopie
2.5 Architecture de la plateforme radar
2.5.1 Présentation de la plateforme
2.5.2 Vue globale
2.5.3 Description du matériel
2.6 Conclusion
Chapitre 3 Architecture globale de l’algorithme
3 Architecture de l’algorithme
3.1 Architecture globale
3.2 Description
3.2.1 Images Bayer
3.2.2 Détection et soustraction du Background
3.2.3 Filtrage
3.2.4 Binarisation
3.2.5 Opérations morphologiques
3.2.6 Détection de Blobs
3.2.7 Calcul de la cross-corrélation
3.2.8 Calcul de la distance de l’objet au système de vision stéréoscopique
3.2.9 Calcul de la distance sur la route
3.2.10 Calcul de la vitesse
3.3 Travail réalisé
3.4 Conclusion
Chapitre 4 Tests et résultats
4.1 Mode d’enregistrement
4.1.1 Configuration
4.1.2 Calibration
4.1.3 Les vitesses enregistrées
4.2 Réalisations
4.2.1 Algorithme pour calcul de la disparité
4.2.2 Calcul de la distance sur route
4.2.3 Calcul de la vitesse
4.3 Problèmes rencontrés
4.4 Solutions
4.5 Résultats obtenus
4.6 Conclusion
Conclusion générale
Bibliographies
Annexe A
Liste du matériel
PC MXC-6000
Caméra Dalsa HC-1400
FPGA MicroEnable IV
SISO ME IV-TRIGGER I/O .