Images de profondeur Traité IC2, série Signal et image

Nous entendons par images de profondeur des images dont l'information correspond aux coordonnées 3D (x, y, z) de chaque point de la surface de l'objet observé. Plus exactement, en chaque point de coordonnées (x, y) du plan image, nous avons l'information de profondeur notée Z (x, y) : représentation analytique de la surface dans un repère lié au capteur. On peut également y associer l'information de luminance et de chrominance. C'est essentiellement ce type d'images qui nous préoccupe dans cet ouvrage. Ces dix dernières années, des progrès technologiques considérables ont été réalisés dans le domaine de la mesure tridimensionnelle sans contact. Dans le même temps, les méthodes et les outils pour le traitement et l'exploitation de ces données ont rapidement évolué, permettant de rendre accessible ce type d'information et d'envisager sérieusement le développement d'applications nouvelles dans de nombreux domaines. Citons comme exemples : acquérir, modéliser et reproduire à l'identique un objet aussi complexe qu'une pièce de musée ou une pièce manufacturière , acquérir et modéliser un environnement afin de se déplacer virtuellement dans une centrale nucléaire, dans une usine ou un musée , acquérir, modéliser, identifier, classifier des terrains puis détecter, localiser les obstacles pour la navigation terrestre autonome ou l'observation des fonds marins , contrôler, caractériser des défauts de surface. L'objectif de cet ouvrage est de donner un éclairage sur les possibilités offertes par ce nouveau type de capteurs 3D qui permettent d'obtenir, à des cadences élevées (plus de 200 000 points 3D par seconde), des images denses de points 3D de la surface d'un objet. Le lecteur y trouvera, dans le premier chapitre, des informations sur le principe des capteurs, les performances et les résolutions associées. La segmentation, prétraitement des données brutes qui permet de fournir une information sémantiquement plus riche est traitée dans le second chapitre. Un objet complexe ne pouvant être entièrement contenu dans le champ de vision du capteur, il est nécessaire d'acquérir plusieurs vues pour sa reconstruction. Se pose alors le problème du recalage des vues. Ce point est développé au chapitre 3. Le chapitre 4 montre l'intérêt de l'utilisation simultanée des images de profondeur et de luminance pour résoudre des problèmes de modélisation et de reconnaissance de formes 3D. Les chapitres 5 et 6 traitent plus spécifiquement de l'utilisation des capteurs 3D pour des applications ciblées : perception des robots pour la navigation autonome en environnement naturel , navigation sous-marine à des fins de cartographie des fonds marins. Le dernier chapitre montre les développements récents dans le domaine de la microscopie confocale et de son utilisation pour l'inspection et la caractérisation fine de l'état de surface de différents matériaux, la reconnaissance de formes 3D à l'échelle du micron.

Introduction -Jean GALLICE (Université Blaise Pascal, Clermont-Ferrand). Capteurs et numérisation 3D -François GOULETTE et Claude LAURGEAU (ENSM, Paris). Segmentation -Paul CHECCHIN, Laurent TRASSOUDAINE, Joseph ALIZON (Université Blaise Pascal, Clermont-Ferrand). Recalage 3D -Raouf BEN-JEMAA et Francis SCHMITT (ENST, Paris). Coopération d'images de profondeur et d'images vidéo -Marie-José ALDON (LIRMM-CNRS, Montpellier). Navigation autonome en environnements naturels -Simon LACROIX, Anthony MALLET, Raja CHATILA (LAAS-CNRS, Toulouse). Navigation sous-marine -Jan OPDERBECKE, Marc SISTIAGA, Olivier STRAUSS (IFREMER, La Seyne-sur-Mer). Microscopie confocale -Michel JOURLIN (Université Jean Monnet, Saint-Etienne) et Sandrine MARTINEZ (ESCPE, Lyon).