Reconstruction 3D de scènes sous-marines à partir de séquences d images acquises par des caméras acoustiques

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Viviane St-Jacques
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1 (1) (2) Reconstruction 3D de scènes sous-marines à partir de séquences d images acquises par des caméras acoustiques Introduction Méthodologie Reconstruction 3D Conclusion Naouraz BRAHIM (1,2), Didier GUERIOT (2), Sylvie DANIEL (1), Basel SOLAIMAN (2) (1) Image & Information Processing Dpt., Brest, France (2) Centre de Recherche en Géomatique, Département des sciences géomatiques, Québec, CANADA

2 Observation du milieu marin Des signes de vulnérabilité dus aux changements climatiques sont observés dans le milieu marin: l érosion des fonds le vieillissement des structures marines La recherche de solutions permettant: l observation l exploitation durable des ressources la maintenance des infrastructures maritimes Une nécessité primordiale pour assurer la viabilité et la préservation du milieu marin 2

3 Outils d observation Capteurs imageurs : Caméras optiques Champ de vue restreint Non fonctionnels dans les grandes profondeurs et les milieux turbides Inconvénients pour une observation fiable Capteurs imageurs novateurs : Caméras acoustiques Fonctionnels dans les grandes profondeurs et les milieux turbides Produisent des séquences d images (2D) Avantages pour une observation fiable 3

4 Outils d observation Caméras acoustiques Camera acoustique installée sur le fond d une lagune Camera acoustique installée sur un ROV Banc de saumons Pied de pont Camera acoustique manipulée par un plongeur Les images acoustiques 2D ne sont pas en mesure de représenter fidèlement le milieu où le phénomène est observé Manque d information sur la 3 ème dimension du milieu 4

5 Objectif de la thèse Développer une approche permettant la reconstruction 3D des scènes sous-marines à partir de séquences d images acquises par des caméras acoustiques 5

6 Caractéristiques des caméras acoustiques : la camera DIDSON Séquences d images multi-vues de haute qualité Deux modes d acquisition: BF 1.0 MHz, HF 1.8 MHz Des images à haute résolution: Azimut: 0.3, Portée: ~ cm Cadence d images élevée 4 to 21 images/s Séquences d images riches d informations Redondance d informations 6

Images acoustiques X: portée(r) Y: azimut(θ) Élévation inconnue (ϕ) Modèle de la

7 Azimut 1- Introduction Caractéristiques des caméras acoustiques : la camera DIDSON Géométrie de formation Images optiques X: azimut Y: élévation Portée inconnue Images acoustiques X: portée(r) Y: azimut(θ) Élévation inconnue (ϕ) Modèle de la caméra Portée Modèle géométrique sténopé Géométrie spécifique aux caméras acoustiques 7

Méthodologie de la reconstruction 3D Étape 1: Extraction de primitives pertinentes Image i Image i+1 Extraction des points saillants Image j Image j+1 Extraction de points saillants Points saillants

8 Méthodologie de la reconstruction 3D Étape 1: Extraction de primitives pertinentes Image i Image i+1 Extraction des points saillants Image j Image j+1 Extraction de points saillants Points saillants Points saillants Étape 2: Mise en correspondance des points saillants Mise en correspondance Ensemble de points appariés Étape 3: Reconstruction 3D de la scène observée Estimation du mouvement de la caméra Mouvement de la caméra Reconstruction 3D de la scène 8

9 Reconstruction 3D de la scène observée L étape de la reconstruction 3D consiste à déterminer 1. Les paramètres du déplacement de la caméra Rotation Translation 2. Les coordonnées 3D Proposition de deux approches de reconstruction 1. Approche curviligne 2. Approche volumique 9

10 Reconstruction 3D de la scène observée L application du modèle de la caméra acoustique : Système d équations complexe et non-linéaire Nombre élevé d inconnues L utilisation d un algorithme d optimisation Stratégie d Évolution avec Adaptation de la Matrice de Covariance (CMA-ES) CMA-ES : Robuste pour la résolution de problèmes complexes d optimisation Recherche d'une solution optimale par un algorithme d optimisation 10

11 Reconstruction 3D de la scène observée 1. Approche curviligne 2. Approche volumique Utilise un modèle simplifié Associe à chaque pixel dans l image un arc de cercle dans la scène Utilise le modèle idéal Associe à chaque pixel dans l image un ruban volumique dans la scène N utilise pas la résolution des images Utilise la résolution des images La fonction objective de CMA-ES minimise la distance entre les arcs de cercle Détermine le point d intersection entre les arcs de cercle La fonction objective de CMA-ES minimise la distance entre les rubans volumiques Détermine le volume d intersection entre les rubans volumiques Produit une solution d élévation unique 11 Produit un intervalle de solutions d élévation possibles

12 Expérimentations Acquisition de séquences d images dans la piscine de l Université Laval DIDSON installée sur un trépieds y x Installation des objets sur le fond de la piscine Grille Boite Position de la caméra DIDSON Coordonnées de la scène connues Enregistrement des données 12

13 Z[m] 1- Introduction Expérimentations Position des points saillants extraits des images 4 points saillants de la boite (3) (2) Positions de la caméra 20 points saillants de la grille (4) Coordonnées 3D dans la scène Y[m] (1) X[m 13

14 z z 1- Introduction à partir de deux images 0 Reconstruction avec 2 jeux Résultats: Approche curviligne à partir de trois images Reconstruction avec 3 jeux Image y 1 Image x Une marge d erreur importante entre les coordonnées x calculées (points bleus) et les coordonnées réelles (points noirs) 14 y

15 z z 1- Introduction à partir de deux images Reconstruction avec 2 jeux Résultats : Approche volumique à partir de trois images Reconstruction avec 3 jeux x 15 9 Image 1 Image 2 8 y 7 Intervalles des hauteurs possibles 6 5 La majorité des intervalles des élévations calculés inclut les élévations réelles des points y x

16 Résultats (comparaison avec les hauteurs réelles des points) Approche curviligne Deux images Trois images Z moyenne (m) Erreur moyenne (m) Z moyenne (m) Erreur moyenne (m) Boite Grille L augmentation du nombre d images améliore légèrement les solutions Approche volumique Deux images Intervalle des Z possibles (m) Trois images Intervalle des Z possibles (m) Boite [-1.73, -1.11] [-1.07, -0.57] Grille [-1.90, -1.32] [-1.76, -0.90] On retrouve les hauteurs réelles des points dans la majorité des intervalles 16

17 Conclusion La reconstruction 3D curviligne et volumique produisent deux résultats différents. L approche volumique s est avérée plus performante et a donné des résultats plus satisfaisants que l approche curviligne. Cette performance est observée au niveau de trois points : l intégration de la résolution du capteur la proposition d un intervalle de solutions possibles et non pas une solution unique telle que le cas de l approche curviligne la convergence vers des solutions pertinentes et proches de la réalité 17

18 Conclusion La reconstruction volumique 3D à partir des données des caméras acoustiques offre un moyen innovant et prometteur pour: L observation du milieu marin en ses trois dimensions La production d information 3D exploitable pour la production de MNT, MNE, L alimentation des systèmes d information géographique 3D 18

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