ECLAIRAGE Environnement Mémorisation .Acquisition Numérisation : Modèle de vision artificielle

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  • AcquisitionNumrisation : Modle de vision artificielle

    Prtraitements Segmentation InterprtationNumrisationMmorisation

    Systmedacquisition Dcisionq Dcision

    ProduitProduit Objet -

    Cible

    Informations ECLAIRAGE Environnement

    Informations Extraites= Objectif

    CAPTEUR

    Montaged'observation

    Jeudi 10 Septembre 2015 Vincent Bombardier 89

    j

    AcquisitionNumrisation : Modle de vision artificielle

    Intgre au systme dacquisition ou au systme de traitement.g y q y Numrisation : Echantillonnage et Quantification Mmorisation : dpend de la cible, avec ou sans compression

    NumrisationNumrisation

    MmorisationImage Analogique Image NumriqueMmorisationImage Analogique Image Numrique

    Jeudi 10 Septembre 2015 Vincent Bombardier 90

    AcquisitionNumrisation : Image Numrique

    Pixel est labrviation de picture elements .Un pixel correspond lunit indivisible permettant de stocker linformation relative une l i it t i iti luminosit en une certaine position.

    Jeudi 10 Septembre 2015 Vincent Bombardier 91

    AcquisitionNumrisation : Pixels et Niveaux de gris

    Jeudi 10 Septembre 2015 Vincent Bombardier 92

  • AcquisitionNumrisation : Reprsentation dune image

    (0,0)ou

    (1,1)

    (0,0)infographie

    Pour numriser des images deux oprations : Pour numriser des images, deux oprations : Echantillonnage Quantification

    Jeudi 10 Septembre 2015 Vincent Bombardier 93

    Quantification

    AcquisitionNumrisation : Connexit - Notion de voisinage

    Jeudi 10 Septembre 2015 Vincent Bombardier 94

    AcquisitionNumrisation : Echantillonnage

    Un tableau dont la taille est synonyme de prcision

    Jeudi 10 Septembre 2015 Vincent Bombardier 95

    AcquisitionNumrisation : Echantillonnage et quantification

    Jeudi 10 Septembre 2015 Vincent Bombardier 96

  • AcquisitionNumrisation : Quantification

    Jeudi 10 Septembre 2015 Vincent Bombardier 97

    AcquisitionNumrisation : Quantification

    Discrtisation de lespace des couleurs ou niveaux de des couleurs ou niveaux de

    gris

    Une quantification trop faible peut causer des problmes

    de faux contours

    Jeudi 10 Septembre 2015 Vincent Bombardier 98

    AcquisitionNumrisation : Quantification

    Jeudi 10 Septembre 2015 Vincent Bombardier 99

    AcquisitionNumrisation : Echantillonnage et information

    Jeudi 10 Septembre 2015 Vincent Bombardier 100

  • AcquisitionNumrisation : Echantillonnage et information

    Jeudi 10 Septembre 2015 Vincent Bombardier 101

    AcquisitionNumrisation : Aliasing - Crnelage

    Jeudi 10 Septembre 2015 Vincent Bombardier 102

    AcquisitionNumrisation : Sous-chantillonnage - Moir

    Jeudi 10 Septembre 2015 Vincent Bombardier 103

    AcquisitionNumrisation : Aliasing - Crnelage

    Une rsolution trop faible peut p pcauser des problmes daliasing

    Est-ce un triangle?

    Est-ce un rectan le ?

    On reconnat le singe lorsquon passe dune

    l i d 128 128 32

    rectangle ?Est-ce une onde basse frquence?

    Jeudi 10 Septembre 2015 Vincent Bombardier 104

    rsolution de 128 x 128 32 x 32 mais est-ce toujours

    ainsi?

  • AcquisitionNumrisation : Anticrnelage (ou antialiasing) c

    Utilis dans plusieurs autres contextes (animation, rendu etc.).)

    Anticrenlage Pour diminuer l'effet d'escalier

    16 x 16 Si on augmente la256 x 256

    Si on augmente la rsolution dun facteur

    16 (tout en paissisant le trait dun facteur 16)trait d un facteur 16) avec la mme taille

    daffichage

    Solution matrielle: augmenter la rsolution $$$ Solution logicielle?

    Jeudi 10 Septembre 2015 Vincent Bombardier 105

    Solution logicielle?

    AcquisitionNumrisation : Anticrnelage (ou antialiasing)

    16 x 1616 x 16

    256 256256 x 256

    Jeudi 10 Septembre 2015 Vincent Bombardier 106

    AcquisitionNumrisation : Sur chantillonnage (supersampling)

    Sur-chantillonnage = chantillonner lobjet une plus forte rsolution et utiliser les rsultats pour reconstruire forte rsolution et utiliser les rsultats pour reconstruire lobjet une rsolution plus basse

    Ex avec une ligne trace par Bresenham : 1 1 1 Ex avec une ligne trace par Bresenham :Chaque pixel est divis en 9 sous pixelsLigne Bresenham 4 niveaux de gris

    1 1 1

    1 1 1

    2 3 2

    1

    2

    2 3

    3 2

    1

    2

    0 3 1 0

    1

    Jeudi 10 Septembre 2015 Vincent Bombardier 107

    0 1 2 3 4 0 1 2 3 4

    AcquisitionNumrisation :Sur chantillonnage (supersampling)

    Exemple sur images relles

    Super-rsolution Rsolution normale

    Jeudi 10 Septembre 2015 Vincent Bombardier 108

    Super-rsolution (image virtuelle en mmoire)

    Rsolution normale(affichage)

  • AcquisitionNumrisation : Mmoire vido

    Mmoire vido mmoire servant stocker les images avant affichage

    Une mmoire vido (frame buffer) est divise en plans de bits Un plan contribue dun bit pour la couleur de chaque pixel

    4 plans 4 bits par pixel 24 = 16 couleurs 8 plans 8 bits par pixel 28 = 256 niveaux de gris8 plans 8 bits par pixel 2 = 256 niveaux de gris

    On peut ajouter d'autres bits pour diffrents usages : tampon Z (Z buffer) tampon de profondeur pour affichage de scne 3D tampon a (Alpha buffer) stockage d'information de transparence tampon a (Alpha buffer) stockage d information de transparence jusqu 96 plans de bits !

    Une machine 24 bits/pixel, avec un cran de 1024x1024 demande combien despace?n mach n ts/p , a c un cran man com n spac ? 3 Mo par image car : 24 * 1024 * 1024 / 8 bits par octet

    Mode graphique : Mode d'affichage des informations l'cran capacit d'une carte graphique grer des

    dtails ou celle d'un cran les afficher dtails ou celle d un cran les afficher Norme VGA (Video Graphics Array ) 640 x 480 pixels

    Ex : Standard daffichage pour ordinateur Norme QVGA (Quarter VGA ) image de 320 x 240 pixels

    Ex : Ecran de tlphone portable

    Jeudi 10 Septembre 2015 Vincent Bombardier 109

    Ex : Ecran de tlphone portable

    AcquisitionNumrisation : Mmoire vido

    Utilisation possible d'une table de couleurs indexe (palette de couleur -colormap)

    R G B index

    Index associ chacune des couleurs

    MmoireVido R

    GB

    Vido6 6 6 8 bits

    Avec la table, possibilit daffichage de combien de couleurs ? 28 =256 couleurs simultanes

    Parmi combien de couleurs peut on choisir les couleurs indexes ? Parmi combien de couleurs peut on choisir les couleurs indexes ? 26 *26 *26 = 218 = 262144 couleurs

    Combien de niveaux de gris possible ? 26 = 64

    Jeudi 10 Septembre 2015 Vincent Bombardier 110

    26 = 64

    AcquisitionNumrisation : Compression

    But : faciliter le stockage des images faciliter le stockage des images faciliter la transmission des images

    Compression sans perte Compression avec perte

    Exemples Compression delta Compression JPEGpCompression RLECompression de HuffmanC i ith ti

    pCompression fractaleCompression des couleurs

    Compression arithmtiqueCompression LZW

    Remarques Taux de compression limit Meilleurs taux de compressionRemarques Taux de compression limitAucune perte dinformation

    Meilleurs taux de compressionPerte dinformation

    Jeudi 10 Septembre 2015 Vincent Bombardier 111

    AcquisitionNumrisation : Caractristiques intrinsques un format

    Le statut par rapport aux brevets : La plupart des formats sont libres maiscertains sont propritaires, comme le format GIF.

    Le nombre de couleurs supportes Le nombre de couleurs supportes La compression des donnes :

    Utiliser les redondances : Les redondances de code, quand des niveaux de couleur sont cods dune faon qui utilise plus de symboles que

    , q q p y q

    strictement ncessaire. Les redondances inter-pixels, quand des niveaux de couleurs se rptent de faon priodique. Les redondances psychovisuelles.

    On distinguera les compressions sans pertes, qui compactent linformation des intensitssans changer leur valeurs et les compressions avec pertes comme JPEG o`u le contenusans changer leur valeurs, et les compressions avec pertes, comme JPEG, o u le contenuest altr.

    Transparence : La caractristique de transparence permet de spcifier que lunedes couleurs de la palette peut tre ignore lors de laffichage de limage sur lemoniteur (Par extension : alpha chanel)moniteur (Par extension : alpha chanel).

    Entrelaage : Cest un mcanisme qui permet de faire apparatre plus rapidementles images lcran, en affichant une version basse rsolution raffine au fur et mesure du chargement.g

    Animation : Certains formats permettent de stocker dans le mme fichierplusieurs images qui reprsentent une animation. Cest le cas du format GIF. Desnavigateurs, comme Netscape, sont alors capables dafficher ces fichiers commeune squence joue

    Jeudi 10 Septembre 2015 Vincent Bombardier 112

    une squence joue. Les usages ! ! internet ? archivage ? calcul scientifique ?

  • AcquisitionNumrisation : Format de fichiers

    Format BMP (BitMaP de Microsoft) Format brut (raw) ou binaire Image NON compresse gros fichiersImage NON compresse gros fichiers De 2 16 millions de couleurs Papiers peints, icnes de Windows (rapide mais gros)

    Format TIFF (Tagged Image File Format) Trs ouvert, permet diffrents formats, diffrentes options et

    compressions (diffrenciable par des tags) donc pas trs standardcompr ss ons ( ff r nc a par s tags ) onc pas tr s stan ar Pixel 24 bits (16,7 millions de couleurs) Difficile pour un logiciel de supporter TOUS les TIFF

    Format GIF (Graphics Interchange Format ) Image compresse avec algorithme LZW (Lempel-Ziv & Welch) sous licence

    Unisys (gratuit depuis