Omnidirectional image processing
Traitements d'Images Omnidirectionnelles
Résumé
This manuscript presents new approaches to process omnidirectional images. These methods differ from classical approaches related to image processing because they are adapted to the omnidirectional image geometry and applied directly in the image space to avoid interpolated data. One of the main originality of this work is related to the use of fuzzy sets theory to represent the imprecisions of the luminance measure due to the image sampling. This modeling associates to each pixel of the image, a fuzzy domain. To process omnidirectional catadioptric images, a projective space, constituted by the unified projection model and the surrounding cylinder, is defined. The cylinder space is locally equivalent to the space of all perspective images acquired by a rotating camera. The operators are geometrically defined on the cylinder and projected on the omnidirectional image. First, we have adapted the convolution masks by taking into account the imprecision on the grey level localization. Next, we have studied edge detection and developed a new non-additive gradient based approach. The gradient value in each pixel is estimated by an interval which provide a natural threshold. The validity of our approach is illustrated with experimentations on synthetic and real omnidirectional images. The synthetic images are first used to test the sensibility of our detectors to noise and then to study the good detection and good localization of the obtained edges. The real images allow to test the method's robustness towards classical disruptions in image processing such as brightness variation and acquisition noise.
Ce manuscrit présente une approche novatrice au problème du traitement d'images omnidirectionnelles. Elle se démarque des autres approches par le fait que les traitements sont adaptés à la géométrie de l'image et effectués directement dans l'espace de l'image afin d'interpoler le moins possible les données originales de l'image. L'originalité de ce travail repose sur l'utilisation d'un ensemble de techniques de représentation de l'imprécision de la mesure de luminance induite par l'échantillonnage spatial de l'image. Ces techniques s'appuient sur une représentation par partition floue de l'image. Afin de traiter les images issues de capteurs omnidirectionnels catadioptriques, nous proposons une approche basée sur l'utilisation d'un espace projectif virtuel appelé le cylindre englobant. Ce cylindre nous permet de définir les différents opérateurs de convolution dans un espace quasi identique à celui de l'image perspective. Les opérateurs ainsi définis sont ensuite projetés sur l'image omnidirectionnelle pour tenir compte de la géométrie du capteur. Dans un premier temps, nous avons proposé une adaptation des masques de convolution aux images omnidirectionnelles prenant en compte les imprécisions sur la localisation du niveau de gris des pixels. Dans un second temps, nous nous sommes intéressés plus précisément aux détecteurs de contours. Nous avons développé une nouvelle approche d'estimation de gradient utilisant des noyaux possibilistes. L'estimation du gradient est fournie sous la forme d'un intervalle de valeurs. Cet intervalle permet de seuiller naturellement les valeurs de gradient obtenues. La validité de nos approches est établie par des expérimentations sur des images omnidirectionnelles synthétiques et réelles. Les images synthétiques sont utilisées afin de tester la robustesse de nos détecteurs de contours en présence de bruit et d'étudier la bonne détection, bonne localisation et réponse unique du contour. Les images réelles permettent d'observer le comportement de nos méthodes vis à vis des variations d'illumination et des bruits d'acquisition.
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