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Article

1 - IMAGERIE 3D

2 - STÉRÉOVISION

3 - FLOU DE DÉFOCALISATION

4 - CAMÉRA PLÉNOPTIQUE

5 - CONCLUSION

6 - GLOSSAIRE

7 - SIGLES ET SYMBOLES

Article de référence | Réf : E6285 v1

Flou de défocalisation
Capteurs et traitements pour l’imagerie 3D passive

Auteur(s) : Guy LE BESNERAIS, Pauline TROUVÉ-PELOUX, Frédéric CHAMPAGNAT, Aurélien PLYER

Date de publication : 10 avr. 2017

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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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ABSTRACT

Sensors and processing for 3D passive imaging

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)

  • Guy LE BESNERAIS : Directeur de Recherches - ONERA, Chemin de la Hunière, BP 80100, Palaiseau, France

  • Pauline TROUVÉ-PELOUX : Ingénieure de Recherches - ONERA, Chemin de la Hunière, BP 80100, Palaiseau, France

  • 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

DOI (Digital Object Identifier)

https://doi.org/10.51257/a-v1-e6285


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3. Flou de défocalisation

3.1 Introduction

En dehors de la zone de netteté, les objets vus par un imageur apparaissent avec un flou de défocalisation (DFD) qui augmente avec la distance entre l’objet et le plan de mise au point (figure 12). Dans ce schéma, le plan de mise au point passe par le point de convergence des rayons verts : les objets situés dans ce plan apparaissent nets dans l’image. Au contraire, un objet situé au-delà du plan de netteté donne une image floue, car les rayons rouges ne convergent pas en un point sur le plan image. La largeur du flou, notée ε dans la figure 12, peut être estimée en fonction de la profondeur Z par des considérations géométriques et en utilisant la relation de conjugaison des lentilles minces :

avec :

D
 : 
ouverture de l’objectif principal,
s
 : 
distance entre la lentille et le plan image,
f
 : 
focale.

La courbe de variation de la largeur du flou avec la profondeur qui résulte de cette relation, dont la forme générale est présentée en bas à droite de la figure 12, permet d’imaginer une technique d’imagerie de profondeur par l’estimation du flou, mais souligne aussi ses limitations. D’une part, il y a une grande incertitude sur l’estimation dans la zone de netteté, située à proximité du plan de mise au point car le niveau de flou y est très faible et ne peut être mesuré. D’autre part, une même largeur de flou correspond à deux points de profondeurs différentes situés à gauche et à droite du plan de mise au point.

La relation entre l’objet net O et l’image floue I est couramment modélisée par la relation de convolution suivante :

où l’opérateur * représente...

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BIBLIOGRAPHIE

  • (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

  • Vision pour la robotique,

  • Mesures dimensionnelles par vision,

1 Brevets

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

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2 Annuaire

Constructeurs – Fournisseurs – Distributeurs (liste non exhaustive)

  • Gom ( http://www.gom.com/) : systèmes de mesure 3D par stéréo--scopie, dont le système Aramis, applications industrielles et recherche.

  • 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.

  • 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.

  • Infineon ( http://www.infineon.com) : capteur 3D actif TOF pour applications industrielles et grand public, dont le capteur Real3.

  • 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.

  • LaVision ( http://www.lavision.de/en) :...

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