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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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Lire l’articleAuteur(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
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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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2. Stéréovision
2.1 Principe de la mesure
L’imagerie de profondeur par stéréoscopie comprend quatre étapes :
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l’étalonnage géométrique du système stéréoscopique ;
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la rectification des images ;
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la mise en correspondance d’éléments images correspondant au même point 3D entre les deux vues, ce qui revient à estimer la parallaxe ;
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la triangulation 3D de la scène.
On s’intéresse ici à la stéréoscopie en configuration dite rectifiée dans laquelle les deux caméras sont identiques et placées à côté l’une de l’autre de sorte que leurs plans images sont confondus. Cette configuration, représentée figure 6 est globalement celle de nos deux yeux. Cependant, en pratique, on ne parvient pas toujours à positionner les caméras avec suffisamment de précision, d’où l’étape de rectification mentionnée ci-dessus, pour se ramener à la situation idéale.
Dans la suite, on appellera souvent points homologues les points image correspondant au même objet 3D vu par deux caméras différentes.
HAUT DE PAGE
Cette étape essentielle consiste à définir la relation géométrique entre le monde 3D observé, mesuré dans un repère monde et les mesures images en pixel. Cette relation est appelée équation de projection associée à la caméra. Globalement, on peut dire qu’il s’agit de pouvoir positionner dans le repère monde la demi-droite de l’espace correspondant au rayon lumineux qui se projette en un pixel donné de la caméra. L’étalonnage consiste à effectuer une série d’images d’un objet de géométrie connue, par exemple une mire plane avec un motif en damier, et à identifier les paramètres de l’équation de projection par un processus d’optimisation.
Ce procédé d’étalonnage a fait l’objet de plusieurs exposés dans des articles des Techniques de l’Ingénieur pour une caméra unique. Pour un système stéréoscopique, il faut identifier en plus les paramètres...
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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
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 : 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.
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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) : systèmes d’imagerie...
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