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EDP et analyse multiéchelle

Participants : Laurence Lucido, Rachid Deriche, Zhengyou Zhang

Mots-clés : traitement d'image, vision 3D

Ces travaux font l'objet d'une thèse effectuée dans le cadre d'une collaboration avec le Laboratoire de Robotique et d'Intelligence Artificielle (DITI - SM - RIA) d'IFREMER (centre de Toulon). Ils concernent la mise en correspondance de cartes multiéchelles pour la navigation autonome des engins sous-marins. Il s'agit de recaler une bathymétrie de forte résolution prise localement par un engin autonome ou remorqué et une carte de référence connue a priori mais de faible résolution.

Nous utilisons des données bathymétriques, préférées à l'imagerie sonar et l'algorithme de recalage qui a commencé à être développé se décompose ainsi :

• extraction de primitives bathymétriques de fortes pentes (cliffs maps, i.e. contours de falaises) et de points critiques (ou de forte courbure) sur ces cliffs;
• appariement et estimation de la position et de l'orientation du véhicule;
• analyse multiéchelle, approche issue des travaux du Ceremad pour son adéquation à notre problème en terme d'invariance morphologique et euclidienne.

À ce jour, les outils généraux de mise en correspondance ont été développés : analyse des profils bathymétriques, extraction d'attributs invariants à la rotation et à la position, appariement. Des tests statistiques réalisés en ajoutant à la carte locale un bruit gaussien de 10m sur la profondeur (ce qui est considérable par rapport à la qualité physique des sondeurs multifaisceaux utilisés) montrent que, sur 500 réalisations de ce bruit, la qualité du positionnement est de 1.1 pixels en x et 1.5 pixels en y.

Nous nous orientons désormais sur une analyse multiéchelle de ces profils afin que la mise en correspondance soit aussi invariante à l'échelle de ces profils. Un point important sera l'application de notre algorithme à des séquences d'images réelles issues du sonar panoramique installé sur le robot VORTEX du laboratoire RIA (Robotique et Intelligence Artificielle) de l'Ifremer, ainsi que l'intégration des informations provenant des capteurs d'estime (vitesse, etc.).

Pour plus d'information, on trouvera dans les références [30, 32, 29, 31], les détails sur les différentes parties de ce travail.

  
Figure 24: Application de l'EMSS à une image bathymétrique réelle

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