Modélisation, évaluation et contrôle d'une chaîne de traitement d'images routières

·La mise au point d'une chaîne complète de traitement d'image (CTI) est toujours très délicate. Jusqu'à présent la communauté s'est intéressée à l'évaluation d'algorithmes isolés, sur un petit nombre d'image test et avec un réglage adhoc des paramètres indépendant des données d'entrée. Nous montrons ici comment en combinant la modélisation statistique par plans d'expérience, l'optimisation numérique et l'apprentissage neuronal, on peut élaborer une CTI adaptative performante. Il faut aussi pour cela disposer d'une base d'images conséquente, être capable de caractériser en entrée les images brutes et enfin évaluer les sorties de la CTI. Nous montrons comment, dans le cas d'une CTI dédiée à la détection d'obstacles routiers, cette méthodologie expérimentale et l'architecture logicielle associée, assurent en permanence l'efficacité des traitements. L'explication en est simple: la CTI est optimisée dans sa globalité, à partir d'un grand nombre d'images test réelles et en adaptant les traitements aux données d'entrée

Restauration adaptative des contours par une approche inspirée de la prédiction des performances

En télédétection, les cartes de contours peuvent servir, entre autres choses, à la restitution géométrique, à la recherche d'éléments linéaires, ainsi qu'à la segmentation. La création de ces cartes est faite relativement tôt dans la chaîne de traitements d'une image. Pour assurer la qualité des opérations subséquentes, il faut veiller à obtenir une carte de contours précise. Notre problématique est de savoir s'il est possible de diminuer la perte de temps liée au choix d'algorithme et de paramètre en corrigeant automatiquement la carte de contours. Nous concentrerons donc nos efforts sur le développement d'une méthode de détection/restauration de contours adaptative. Notre méthode s'inspire d'une technique de prédiction des performances d'algorithmes de bas niveau. Elle consiste à intégrer un traitement par réseau de neurones à une méthode"classique" de détection de contours. Plus précisément, nous proposons de combiner la carte de performances avec la carte de gradient pour permettre des décisions plus exactes. La présente étude a permis de développer un logiciel comprenant un réseau de neurones entraîné pour prédire la présence de contours. Ce réseau de neurones permet d'améliorer les décisions de détecteurs de contours, en réduisant le nombre de pixels de fausses alarmes et de contours manqués. La première étape de ce travail consiste en une méthode d'évaluation de performance pour les cartes de contours. Une fois ce choix effectué, il devient possible de comparer les cartes entre elles. Il est donc plus aisé de déterminer, pour chaque image, la meilleure détection de contours. La revue de la littérature réalisée simultanément a permis de faire un choix d'un groupe d'indicateurs prometteurs pour la restauration de contours. Ces derniers ont servi à la calibration et à l'entrainement d'un réseau de neurones pour modéliser les contours. Par la suite, l'information fournie par ce réseau a été combinée par multiplication arithmétique avec les cartes d'amplitudes de détecteurs"classiques" afin de fournir de nouvelles cartes d'amplitude du gradient. Le seuillage de ces contours donne des cartes de contours"optimisées". Sur les images aéroportées du jeu de données South Florida, la médiane des mesures-F de la pour l'algorithme de Sobel passe de 51,3 % avant la fusion à 56,4 % après. La médiane des mesures-F pour l'algorithme de Kirsch amélioré est de 56,3 % et celle de Frei-Chen amélioré est de 56,3 %. Pour l'algorithme de Sobel avec seuillage adaptatif, la mesure-F médiane est de 52,3 % avant fusion et de 57,2 % après fusion.En guise de comparaison, la mesure-F médiane pour le détecteur de Moon, mathématiquement optimal pour contours de type"rampe", est de 53,3 % et celle de l'algorithme de Canny, est de 61,1 %. L'applicabilité de notre algorithme se limite aux images qui, après filtrage, ont un rapport signal sur bruit supérieur ou égal à 20. Sur les photos au sol du jeu de données de South Florida, les résultats sont comparables à ceux obtenus sur les images aéroportées. Par contre, sur le jeu de données de Berkeley, les résultats n'ont pas été concluants. Sur une imagette IKONOS du campus de l'Université de Sherbrooke, pour l'algorithme de Sobel, la mesure-F est de 45,7 % «0,9 % avant la fusion et de 50,8 % après. Sur une imagette IKONOS de l'Agence Spatiale Canadienne, pour l'algorithme de Sobel avec seuillage adaptatif, la mesure-F est de 35,4 % «0,9 % avant la fusion et de 42,2 % après. Sur cette même image, l'algorithme de Argyle (Canny sans post-traitement) a une mesure-F de 35,1 % «0,9 % avant fusion et de 39,5 % après. Nos travaux ont permis d'améliorer la banque d'indicateurs de Chalmond, rendant possible le prétraitement avant le seuillage de la carte de gradient. À chaque étape, nous proposons un choix de paramètres permettant d'utiliser efficacement la méthode proposée. Les contours corrigés sont plus fins, plus complets et mieux localisés que les contours originaux. Une étude de sensibilité a été effectuée et permet de mieux comprendre la contribution de chaque indicateur. L'efficacité de l'outil développé est comparable à celle d'autres méthodes de détection de contours et en fait un choix intéressant pour la détection de contours. Les différences de qualité observées entre notre méthode et celle de Canny semble être dues à l'utilisation, ou non, de post-traitements. Grâce au logiciel développé, il est possible de réutiliser la méthodologie; cette dernière a permis d'opérationnaliser la méthode proposée. La possibilité de réutiliser le filtre, sans réentrainement est intéressante. La simplicité du paramétrage lors de l'utilisation est aussi un avantage. Ces deux facteurs répondent à un besoin de réduire le temps d'utilisation du logiciel

INPUT GUIDED PERFORMANCE EVALUATION

Performance evaluation is a difficult and very challenging task. In spite of many discussions in the literature, e.g., (Haralick et al., 1994), and well understood goals, e.g., (Christensen and Förstner, 1997; Haralick, 1994), there is a wide gap between what performance assessment using simple, synthetic data predicts and what is obtained when the same algorithms are applied to real data. The main factor for this discrepancy lies in the complexity of real images, where the variety of input configurations (even for a small, 5 × 5 gray-level neighborhood) largely exceeds what can be modeled and analyzed analytically. It was also shown several years ago that any performance evaluation protocol requires a prohibitively large number of input images to obtain statistically significant measures (Haralick, 1989). We do not know, however, how to establish equivalence classes over the space of real images relative to the task to be evaluated. To execute a task of practical use, a vision system must contain interacting modules. For example, even the simplest stereo system must have smoothing, edge detection, feature recovery, matching, disparity computations. The user is interested in the the overall performance of the syste