Introductionà la vision numérique

Présentation du plan de coursLectures supplémentaires:

Sonka et al: chap. 1

Patrick Hébert & Denis Laurendeau (dernière révision mai 2016)

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Qu'est-ce que la vision artificielle?

• source:

• simple ou multiple

• ponctuelle ou non

• contrôlable ou non

milieu de

propagation

action

• traitement

• représentation

• raisonnement

• décision

• caméra:

• 1 ou plusieurs

• fixe ou mobile

• couleur, N&B, IR, X, TeraHz

Processus d’interprétation!

• Objets

• statiques ou dynamiques

• rigides ou déformables

• mats, transparents ou brillants

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D’où part-on?Une image numérique

*tirée de Trucco et Verri

matrice des valeurs de

l'image noir et blanc

de l'oeil

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Plan du cours –Une introduction plus 3 parties

1. Introduction et mise à jour en mathématiques

2. Formation des images

3. Traitement de base d’une image

4. Traitement multivue et reconstruction

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1- La formation des images: géométrie et radiométrie

• Projection, modèles de caméras et systèmes d’acquisition

• Radiométrie: lumière, sources, réflectance de surface, définition et application de concepts

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2- Traitement de base d’une image

• Bruit

• Filtrage

• Extraction et description élémentaire de caractéristiques basées sur les pixels: points, régions, contours

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3- La vision 3D: traitement multivue et la reconstruction 3D

• Objectif:

• Décrire la structure et l'organisation des objets dans l'espace

• Comment?

• la stéréoscopie

• la vision active (survol rapide)

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Des applications de la vision artificielle• Assemblage/inspection/métrologie

• Guidage

• Surveillance

• Communications homme-machine

• …

En général, on imposera des contraintes pour simplifier le processus de vision.

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Un exemple de ce que vous pourrez faire …

• Segmentation

• Suivi (tracking)

• Homographie

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Deux autres exemples!

Suivi de trajectoire Projet de vision: la table interactive

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Vision vs traitement des images

• Le traitement des images vise à :• Améliorer une image pour visualisation (imagerie médicale,

astronomie)

• Restaurer une image: corriger des dégradations (ex: le flou) à partir de modèles

• Compresser une image pour transmission sur réseau

**En traitement d’images, l’interprétation demeure essentiellement au niveau du pixel. L’humain interprète le contenu de l’image.

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Exemple de traitement d’image

Tirées de restoreinpaint.sourceforge.net

avant après

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Autres domaines connexes

• Infographie (synthèse vs analyse)

• Photogrammétrie (cartographie, mesure)

• Reconnaissance de formes

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Le modèle humain : vision biologique et psychophysique

• Une source d'inspiration mais … non exempt d’erreurs

• Voici quelques exemples parmi des centaines!

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image tirée de Nalwa

Que voyez-vous?

En êtes-vous sûrs?(faites un suivi avec votre

doigt)

La spirale de Fraser

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• Comme nous le verrons dans le cours, une image est une projectiond'une scène réelle. Une même image peut donc être le résultat de plusieurs scènes (en théorie).

• Il faut donc plusieurs images ou des connaissances a priori sur la scène si on veut établir un lien entre les images et le monde réel 3D.

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Un exemple!

Que voyez-vous?

images tirée de Nalwa

Et maintenant?

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Il s'agit du même fichier d'image avec une rotation à 180 degrés!

images tirée de Nalwa

Explication de notre interprétation : on supposerait que l'éclairage provient du dessus

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Références utiles en vision artificielle

• sites web• CVonline:

http://www.dai.ed.ac.uk/CVonline

• computer vision homepage:http://www-2.cs.cmu.edu/afs/cs/project/cil/ftp/html/vision.html

• computer vision bibliography: http://iris.usc.edu/Vision-Notes/bibliography/contents.html

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Quelques revues scientifiques

• International Journal of Computer Vision (IJCV)

• IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence (PAMI)

• Computer Vision and Image Understanding (CVIU)

• Machine Vision and Applications (MVA)

• Image and vision Computing Journal (IVC)

• Journal of the Optical Society of America A

• Pattern Recognition

• Journal of Photogrammetry and Remote Sensing

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Magazines (abonnement gratuit)

• Advanced Imaging

• Vision and System Design

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Conférences• International Conference on Computer Vision (ICCV)

• International Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)

• European Conference on Computer Vision (ECCV)

• International Conference on Image Processing (ICIP)

• International Conference on Pattern Recognition (ICPR)

• International Conference on 3-D Vision (3DV)

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Outils mathématiques et librairie utiles

Outils:

• Numerical Recipes

• Matlab

• Mathematica

Librairie de vision

• OpenCV http://opencvlibrary.sourceforge.net/