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Ce cours intitul Introduction aux Diffrents Types de Segmentations est le troisime d’une srie de six articles intitule Les Bases du Traitement d’Image et de la Vision Industrielle et Robotique.

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Il prsente succinctement des notions de segmentation: en contours, en rgions, en mouvement, en profondeur et en couleur. Ces segmentations, plus complexes, ne font pas partie des bases que nous prsentons niveau bachelor ou BAC + 3. Elles seront prsentes lors d’une seconde srie d’articles.

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xd. La disparit d = xg – xd est positive, et inversement proportionnelle la distance z du point 3D de la scne P(x,y,z), au banc stroscopique. Le coefficient de proportionnalit dpend des paramtres du banc de vision stroscopique binoculaire et des deux camras identiques.

La figure n21 prsente les divers repres d’un tel banc: lis au banc, et lis aux camras.

Des bancs de vision stroscopique binoculaire ( deux camras) gomtrie quelconque, ainsi que triloculaire ( trois camras) double gomtrie rectifie (en forme de L) et gomtrie quelconque ont t ensuite proposs dans la littrature.

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M.Hermann, et T. Kanade ont effectu en 1984 la Reconstruction 3D de scnes urbaines composes essentiellement de btiments avec toits en terrasse, partir d’images ariennes. Pour ce faire, ils utilisent comme primitives images les jonctions de segments supposes tre les projections dans les images des sommets de btiments, cf. figure n22(24). Bien videmment, une seule camra, monte sur avion, est utilise. Elle prend deux images un intervalle de temps connu, la vitesse et l’altitude de l’avion tant constantes et connues au cours de la prise de vues.

Depuis, les techniques ont volu. On parle de Vues Multiples, d’Odomtrie Visuelle: le robot quantifie son dplacement grce la vision, et mme de SLAM(25) Visuel o le robot cartographie son environnement tout en se localisant l’intrieur de celui-ci.

Le monde est en couleur, nous le voyons comme tel avec nos yeux et nos camras. Il est donc logique d’effectuer des traitements sur des images couleur (cf. figures n23 et 24).

Le principe de l’adaptation d’une segmentation d’image en N&B une segmentation d’image en couleurs est simple. En effet pour une segmentation statique, on recherche les proprits suivantes:

Le principe de l’adaptation des proprits du niveau de gris la couleur consiste effectuer:

Ce principe est trs simple mettre en œuvre pour l’imagerie RVB o les trois plans spectraux sont parfaitement similaires, mais plus complexe dans les espaces couleurs YUV et Perceptifs o les divers plans reprsentent des grandeurs physiquement diffrentes. Il en est de mme en imagerie multispectrale.

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Bien que nos yeux dtectent les couleurs partir de rcepteurs en forme de cnes sensibles diffrentes longueurs d’onde

notre cerveau fait que nous percevons les couleurs plutt sous la forme de:

Les chercheurs se sont inspirs de notre perception pour proposer un certain nombre d’espaces colorimtriques dits Perceptuels, c’est–dire des espaces dans lesquels la distance(26) entre les couleurs est plus proche de notre ressenti visuel que dans les espaces RVB et YUV.

Thomas Costis(27) a montr que la reconnaissance automatique des couleurs est nettement moins sensible aux conditions d’illumination, c’est–dire aux variations d’intensit lumineuse dans les espaces perceptifs que dans les espaces RVB et YUV.

Un tel rsultat est important. En effet, supposons que l’on cherche dtecter et identifier les panneaux de signalisation routire. La forme ne suffit pas. Les panneaux signalant une autoroute sont sur fond bleu, ceux signalant un itinraire bis sur fond vert, et ceux signalant des travaux sur fond orange… La distinction des couleurs (notamment vert/bleu) doit s’effectuer quelle que soit l’intensit lumineuse: d’un temps gris et pluvieux au soleil radieux.

Pour des applications, notamment du domaine militaire, l’imagerie couleur ne suffit pas. En effet, en le peignant aux couleurs de son environnement un vhicule blind devient camoufl et difficilement dtectable. Si celui-ci se dplace, propuls par un moteur thermique, il chauffe et devient alors plus chaud que son environnement(28), et de ce fait dtectable en imagerie IR. D’o l’ide de combiner les informations complmentaires venant des deux imageries: visible et infrarouge thermique.

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Dans le cadre d’applications ariennes plus haute altitude, le visible comme l’infrarouge sont mis en dfaut par la couverture nuageuse, alors que le radar, passant travers les nuages, permet toujours de rcuprer de l’information: d’o l’ide de fusionner l’information provenant de multiples sources colocalises ou non: Visible/IR/Radar.

Nous avons ralis une tude en matire de segmentation multispectrale: Visible/IR/Radar, dans le cas d’imageurs colocaliss, avec des images Registres, c’est–dire recales et mme rsolution: chaque pixel voit la mme portion de la scne dans les diverses bandes spectrales.

Nous avons prsent succinctement dans cet article les diffrentes segmentations: en contours, en rgions, en mouvement, en profondeur et en couleur qui permettent d’extraire les informations d’une image ou d’une squence d’images. Les rsultats prsents sont extraits d’applications que nous avons ralises.

Dans le prochain article, le quatrime de la srie, intitul Premire Chane Complte de Segmentation nous prsenterons en dtail les algorithmes de seuillage, de traitements morphologiques sur images binaires, et enfin de segmentation en composantes connexes, et proposerons une application au contrle qualit.

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En complment sur Media 1 : IntroductionPartie 2 : Visualisation des Images et Oprateurs SimplesPartie 4 : Premire Chane Complte de SegmentationPartie 5 : Segmentation en ContoursPartie 6 : L’Environnement EdEnviTI et son utilisation(1)encadrement en collaboration avec le Pr Edwige Pissaloux, thse ralise au Laboratoire IEF de l’Universit Paris XI Orsay.(2)thse ralise au Laboratoire de Traitement et Transport de l’Information: L2TI de l’Universit Paris XIII, dans le cadre du Projet RNTL CLEOPATRE.(3) cotutelle avec l’Universit de Ballamand, au Liban, thse soutenue au LISV de l’Universit de Versailles Saint-Quentin.(4) bourse CIFRE, convention entre la Socit EFFIDENCE et LISV de l’Universit de Versailles Saint-Quentin, thse en codirection avec Dr C. Tessier, PDG d’EFFIDENCE.(5) plus haut que numrique.(6)Sous forme de points, de segments de droite, sous forme de portion de cercles, d’ellipses, etc.(7) objet des paragraphes suivants.(8) lorsque les rayonnements sont de mme nature et les images recalibres.(9) au sens gnral de Slection de Pixels, car plusieurs oprateurs sont proposs.(10) Voir les applications proposes par D. Lowe des points SIFT sur sa page personnelle: http://www.cs.ubc.ca/~lowe/home.html.(11) mme si ceci est un plonasme.(12) Ces rsultats ont t obtenus l’aide de nos propres oprateurs, qui seront dcrits lors d’une seconde srie d’articles. Merci C. Simonis et O. Scavezzoni, graduats (i.e. Bachelor: BAC + 3) de la Haute cole de la Province de Lige HEPL en Belgique, pour leur participation ces travaux lors de leur stage Erasmus.(13) tude ralise galement pour le projet RNTL CLEOPATRE.(14) Discours emprunt B. Zavidovique.(15) Aquarium du Village du Dpart du Vende Globe 2012 aux Sables-d’Olonne.(16) Rsultat d’un travaux pratiques, ralis en 4h.(17) Rsultats obtenus par Mathieu Pouzet dans le cadre de son doctorat.(18) Toujours emprunt Bertrand Zavidovique.(19) Rsultats obtenus par Aymeric de Cabrol qui a ralis l’implantation pendant son stage de DEA.(20) Plan d’tudes Amont de la DGA, Technologies essentielles d’Autonomie pour les RObots Terrestres ayant THALES pour Matre d’œuvre.(21) L’Homme reste dans la boucle de contrle du robot: il ne le tlopre plus, il le supervise, c’est–dire qu’il lui assigne une tche, et contrle sa ralisation.(22) pour les personnes ayant un œil bien plus faible que l’autre, un autre principe bas sur le flou de dfocalisation permet la perception du relief.(23)vrifiez-vous mme, en fixant un point de la scne devant vous, fermez l’œil droit, puis le gauche… pas les deux!(24) Rsultats obtenus pendant mon stage en DEA en 1986.(25) SLAM: Simultaneous Localization And Mapping.(26) au sens mathmatique du terme.(27) Doctorant de notre quipe RoboCup des Trois Mousquetaires sous la direction de Pierre Blazevic et Vincent Hugel.(28) du moins dans un contexte europen.

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