Chapitre 1 - Cours VA-M2 - ESE (2018-2019) [PDF]

Zitiervorschau

Chapitre 1 : Concepts de base de la Vision Artificielle

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CONCEPTS DE BASE

DE LA VISION ARTIFICIELLE (V.A.) 1.1 1.2 1.3 1.4 1.5 1.6

Introduction Domaines d’utilisation de la V.A. Structure matérielle d’un système de V.A. Structure fonctionnelle d’un système de V.A. Différents types d’images numériques Propriétés d’une image numérique

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Pour mettre en évidence un comparatif des disciplines très proches et parfois confuses, qui sont : « la vision artificielle », « le traitement d’images », « le graphisme par ordinateur appelé aussi publication assistée par ordinateur ou PAO» et « le traitement de données », nous présentons ci-dessous un organigramme (voir figure 1.1) qui explique, selon les entrées (produit brut) et les sorties (produit traité), le rôle de chacune d’elles.

Figure 1.1 : Le rôle de chacune des 4 disciplines selon les données en entrée et en sortie.

Pour définir ce qu’est la vision artificielle, il serait plus judicieux de commencer par énoncer la définition du traitement d’images:  Le traitement d’images – T.I. (en anglais « Image Processing ») est une branche du traitement du signal dédiée aux images et aux données dérivées comme la vidéo. Mettant en œuvre l'informatique ainsi que les mathématiques appliquées, elle étudie les images numériques et leurs transformations, dans le but d'améliorer leur qualité (débruitage et rehaussement) ou d'en extraire de l'information utile. 

La vision artificielle – V.A. (en anglais « Computer Vision ; Machine Vision ; ou Artificial Vision ») regroupe l’ensemble des techniques permettant à une machine de traiter, d'analyser et de comprendre le contenu d’une ou de plusieurs images. Elle peut être perçue comme étant le traitement des données visuelles par le biais de modèles basés sur le traitement du signal, la physique, la géométrie et l’intelligence artificielle.

Aujourd’hui, l’utilisation de la vision artificielle s’est généralisée à presque tous les domaines. Sans vouloir chercher l’exhaustivité, nous pouvons citer: 

L’aide au diagnostic médical par traitement de l’imagerie biomédicale - Comptage biologique (nombre de cellules, de globules, …) ; - Suivi de formes anatomiques ; - Restauration – chirurgie réparatrice et esthétique ; - Détection de tumeurs ;

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

La vision robotique - Navigation autonomes des robots mobiles ; - Systèmes d’aide à la conduite des véhicules et véhicules intelligents ; - La Stéréovision pour robots humanoïdes ; - Téléopération et Réalité augmentée.



L’inspection industrielle et le contrôle de qualité (Vision industrielle) - Assemblage automatique de pièces; - Contrôle de qualité dans une chaine de production; - Reconnaissance et tri ; - Comptage de pièces ; lecture automatique des étiquettes ; .



La télédétection (Observation de la terre et de l’espace) - Systèmes d’information géographique (SIG) ; - Météorologie ; - Analyse des ressources terrestres ; - Astronomie.



Les applications militaires - Reconnaissance (aérienne, sous-marine, etc ...) ; - Guidage de missile ; - Détection de mouvement.



Autres - Compression d’images ; - Tatouage (watermarking) - Indexation et archivage des images ; - Reconnaissance automatique d’écriture (OCR) ; - Biométrie (reconnaissance d’empreintes digitales, d’iris, …) ; - Vidéosurveillance Intelligente ; - Retouchage d’images ; - Coloration d’anciens films et photos ; - Inpainting d’images, mosaïcage, Morphing ; - Super-résolution ; - Etc…

a) b) c) d)

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Un système de vision artificielle comporte en général (voir figure 1.2) : une source lumineuse pour éclairer la scène (soleil, lampe, …) ; un ou plusieurs capteurs d’images (caméra, radiomètre, …) ; une carte d'acquisition entre le capteur et l’ordinateur qui convertit l’information analogique en information numérique (actuellement, elle est intégrée dans le capteur lui-même) ; une unité de traitement et de visualisation ainsi que des logiciels de traitement d’images.

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Capteur d’images (Caméra)

Carte d’acquisition

Source lumineuse (Eclairage)

Scène à filmer Unité de traitement et de visualisation

Figure 1.2 : Structure matérielle d’un système de V.A.

Un système de vision artificielle comporte les fonctionnalités suivantes (voir figure 1.3) : Acquisition (image ou vidéo)

a. L’acquisition d’images (capteurs): • Caméra ou Barrette CCD, • Scanner informatique, • Radiomètre satellitaire, FLIR • Echographe, Doppler, IRM,…

Prétraitement

b. Le Prétraitement (rehaussement et débruitage) • Egalisation, Normalisation, • Filtrage spatial, Filtrage fréquentiel, …

Segmentation

c. La Segmentation • Extraction de contours ou régions, • Séparation Background / Foreground • Morphologie mathématique,… d. L’Extraction de caractéristiques – Description • Moments invariants • Coefficients de Fourrier, DCT, … • Coefficients d’ondelettes, …

Extraction de caractéristiques / Description B.D. modèles Classification / comparaison avec modèles

e. La Classification / Comparaison avec modèles • PPV, Réseaux de neurones, SVM, ACP, … f.

La Décision – Application • Biométrie, • Reconnaissance de formes (visages, pièces, …); • Tri, Contrôle dimensionnel;…

Décision / Application (Biométrie, RDF, …) Figure 1.3 : Structure fonctionnelle d’un système de V.A.

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Une image numérique est la fonction qui à chaque point (appelé pixel – contraction anglaise de « picture element ») I(i,j) du plan image associe l’intensité lumineuse en ce point. Selon les valeurs pouvant être prises par la fonction I, nous distinguons 3 différents types d’images :

1.5.1 IMAGE BINAIRE: Les valeurs prises par cette fonction sont binaires (voir figure 1.4) : I (i,j)  { 0, 1}

Figure 1.4 : Une image binaire

1.5.2 IMAGE EN NIVEAUX DE GRIS : Généralement, la fonction I peut prendre 256 valeurs entières allant de 0 à 255 appelées niveaux de gris (voir figure 1.5) : I(i,j)  [ 0, 255 ].

Figure 1.5 : Une image en niveaux de gris

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1.5.3 IMAGE RVB 24 BITS (3 X 8 BITS) Dans ce cas, à chaque pixel est associé un vecteur de 3 éléments entiers (Ir,Iv,Ib) pour coder les 3 canaux de couleur ‘canal rouge’, ‘canal vert’ et ‘canal bleu’. Les valeurs possibles prises par chaque canal est de 0 à 255 (voir figure 1.6). Ir(i,j)  [ 0, 255 ] ; Iv(i,j)  [ 0, 255 ] ; Ib(i,j)  [ 0, 255 ] ;

Composante rouge

Composante verte

Composante bleue

Figure 1.6 : Une image couleur RVB

D’autres espaces de couleurs, différents du système RVB, existent tels que :

   

Le système YCbCr ; Le système HSV (Hue / Saturation / Value) ; Le système CMJN (Cyan / Magenta / Jaune / Noir); Et bien d’autres encore …

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1.6.1 LA "DEFINITION" D’UNE IMAGE On appelle définition le nombre de pixels constituant l'image, c'est-à-dire sa "dimension informatique" (le nombre de colonnes de l'image que multiplie son nombre de lignes). Une image possédant 640 pixels en largeur et 480 en hauteur aura une définition de 640 par 480 pixels, notée « 640480 ».

1.6.2 LA "RESOLUTION" D’UNE IMAGE La résolution, terme souvent confondu avec la "définition", détermine par contre le nombre de points par unité de surface, exprimé en points par pouce (PPP, en anglais DPI pour Dots Per Inch); un pouce représentant 2.54 cm. La résolution permet ainsi d'établir le rapport entre le nombre de pixels d'une image et la taille réelle de sa représentation sur un support physique. Une résolution de 300 dpi signifie donc 300 colonnes et 300 rangées de pixels sur un pouce carré ce qui donne donc 90 000 pixels sur un pouce carré. En imagerie satellitaire, la résolution est exprimée en pixels/m. Par exemple un satellite ayant une résolution de 12m signifie que un (01) pixel de l’image représente 12 mètres au sol (de la terre).

1.6.3 LA DYNAMIQUE D’UNE IMAGE Pour une image en niveaux de gris, la dynamique représente le nombre de niveaux de gris présents dans celle-ci. Pour une image couleur, nous parlons de dynamique par canal. Nous pouvons aussi exprimer la dynamique par le nombre de bits utilisé pour coder le niveau de gris.

1.6.4 LA LUMINANCE D’UNE IMAGE (BRILLANCE) Etant donnée une image en niveau de gris I(M lignes N colonnes), la luminance représente la moyenne statistique de tous les pixels formant l’image et est exprimée par : ∑∑

-

I(x,y) représente le niveau de gris du pixel (x , y). Pour une image couleur, nous avons une moyenne par canal.

1.6.5 LE CONTRASTE D’UNE IMAGE Plusieurs formules existent en littérature. Nous choisissons la plus utilisée qui représente l’écart-type des variations des niveaux de gris sur toute l’image: √

∑∑

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1.6.6 L’HISTOGRAMME SIMPLE D’UNE IMAGE On appelle histogramme de l’image I, la fonction H définie sur l’ensemble des entiers naturels par : H (k) = Card { P / I (P) = k } C’est à dire que H(k) traduit le nombre d’apparitions du niveau de gris k dans l’image I (voir figure 1.7). L’histogramme est un outil privilégié en analyse d’images car il représente un résumé simple, mais souvent suffisant du contenu de l’image. Histogramme des niveaux de gris

5000

Histogramme des niveaux de gris

Cheikh Ibn-Badis.jpg 5000

4500

Cheikh Ibn-Badis.jpg 4500

4000 4000

3500 3500

3000 3000

2500

2500 2000

2000 1500

1500 1000

500 1000

0

500 0

50

100

150

200

250

Figure 1.7 : Une image en niveaux de gris (à gauche) et son histogramme (à droite) 0

0

50

100

150

200

250

Dans le cas où l’image est en couleurs (RGB, CMJN, HSV, …), nous traçons un histogramme pour chaque canal (pour le codage RVB, nous avons Hr, Hv, Hb).

1.6.7 L’HISTOGRAMME CUMULE D’UNE IMAGE Noté Hc(k) et représente la somme des valeurs de l’histogramme des pixels ayant un niveau de gris inférieur ou égal à k. Il est généralement normalisé en divisant par le nombre total des pixels de l’image (M pixels par ligne x N pixels par colonne). ∑

1.6.8 L’ENTROPIE D’ORDRE ‘0’ D’UNE IMAGE Soit H[i] la valeur de l’histogramme pour le niveau de gris i. L’estimateur de la probabilité d’apparition du niveau de gris i dans l’image (variable aléatoire de dimension 2) est donnée par :

M : nombre de pixels par ligne N : nombre de pixels par colonne Alors, l’entropie E d’ordre ‘0’ de l’image est donnée par: ∑ L’entropie représente le fondement de tous les algorithmes d’amélioration des images. On cherche toujours à maximiser la valeur de l’entropie d’ordre 0 (énergie).

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1.6.9 LE PROFIL D’UNE IMAGE Le profil d’une image représente la courbe de variation des niveaux de gris suivant une ligne ou une colonne ou bien une direction donnée dans l’mage (voir figure 1.8) 250

200

150

100

50

0

0

50

100

150 200 Distance along profile

250

300

350

Figure 1.8 : Le tracé du profil de l’image « Ibn_Badis » suivant la ligne 350

1.6.10 AUTRES DEFINITIONS 

La distance entre pixels dans une image Tout pixel d’une image est caractérisé par un couple de coordonnées (x, y) qui représentent la position de ce pixel dans l’image. Les distances les plus courantes sont (pour deux pixels P(x p,yp) et Q(xq,yq) de la figure 1.9 ): o distance de Manhattan :

d1(P,Q) = |xp – xq| + |yp – yq|

o distance Euclidienne :

d2(P,Q) =

o distance de l’Echiquier :

d3(P,Q) = Max ( |xp – xq| , |yp – yq| )

(x p  x q ) 2  (y p  y q ) 2

P Q

Figure 1.9 : Illustration de la distance entre deux pixels P et Q

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

Voisinage d’un pixel On appelle voisinage d’ordre k du pixel P et l’on note V k(P) l’ensemble des pixels Q défini par : Vk(Q) = {pixels Q tels que 0< d(P,Q)  k }  Ordre de connexité Il existe principalement deux ordres de connexité : 4 et 8. Ce nombre correspond à la taille du plus petit voisinage non vide d’un pixel. Un pixel a 4 voisins directes si l’on choisit la distance d1 (Manhattan) , il en a 8 avec la distance d3 (Echiquier).

4 voisins directs à une distance d1

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8 voisins directs à une distance d3

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