Functional Asplund's metrics for pattern matching robust to variable lighting conditions

In this paper, we propose a complete framework to process images captured under uncontrolled lighting and especially under low lighting. By taking advantage of the Logarithmic Image Processing (LIP) context, we study two novel functional metrics: i) the LIP-multiplicative Asplund's metric which is robust to object absorption variations and ii) the LIP-additive Asplund's metric which is robust to variations of source intensity and exposure-time. We introduce robust to noise versions of these metrics. We demonstrate that the maps of their corresponding distances between an image and a reference template are linked to Mathematical Morphology. This facilitates their implementation. We assess them in various situations with different lightings and movements. Results show that those maps of distances are robust to lighting variations. Importantly, they are efficient to detect patterns in low-contrast images with a template acquired under a different lighting

Détection des conditions de visibilité et estimation de la distance de visibilité par vision embarquée

Dans cet article, nous présentons des méthodes de mesure de la visibilité atmosphérique à l'aide de caméras embarquées, dans le but de réaliser des aides à la conduite. Une analyse fonctionnelle des sources de perte de visibilité conduit à discerner différents types d'applications ainsi que des contraintes de choix et d'emplacement pour les capteurs. Une modélisation des effets du brouillard permet de définir différentes distances de visibilité et de construire les méthodes correspondantes de mesure en temps réel. Des résultats de mesure de visibilité sur images réelles permettent d'évaluer le travail réalisé

Trois approches multiéchelles pour l'analyse de surface 2D½

L'analyse d'une surface 2D½ (z=f(x,y)) à plusieurs échelles a pour objectif la hiérarchisation des structures qui la composent, de façon à éliminer celles qui ne sont pas significatives au sens d'une métrique. Une première approche basée sur la métrique L∞ utilise des lignes isovaleur, autorisant le choix sélectif de la précision en hauteur. Les triangulations adaptatives, par insertion et par décimation, permettent quant à elles une modélisation de la surface en triangles pilotée par la métrique de Hausdorff, généralisant ainsi à la 3D la notion de tube de vectorisation en 2D. La dernière approche exploite la structure de décomposition en « Quadtree » de pavés surfaciques. Les choix, du type de pavé d'une part, et de la métrique permettant d'évaluer la distance du pavé à l'image d'autre part, offrent une grande souplesse de modélisation. Des algorithmes de passage entre ces trois appoches sont donnés

REGION HOMOGENEITY IN THE LOGARITHMIC IMAGE PROCESSING FRAMEWORK: APPLICATION TO REGION GROWING ALGORITHMS

In order to create an image segmentation method robust to lighting changes, two novel homogeneity criteria of an image region were studied. Both were defined using the Logarithmic Image Processing (LIP) framework whose laws model lighting changes. The first criterion estimates the LIP-additive homogeneity and is based on the LIP-additive law. It is theoretically insensitive to lighting changes caused by variations of the camera exposure-time or source intensity. The second, the LIP-multiplicative homogeneity criterion, is based on the LIP-multiplicative law and is insensitive to changes due to variations of the object thickness or opacity. Each criterion is then applied in Revol and Jourlin’s (1997) region growing method which is based on the homogeneity of an image region. The region growing method becomes therefore robust to the lighting changes specific to each criterion. Experiments on simulated and on real images presenting lighting variations prove the robustness of the criteria to those variations. Compared to a state-of the art method based on the image component-tree, ours is more robust. These results open the way to numerous applications where the lighting is uncontrolled or partially controlled

Approche de la rugosité surfacique par analyse d'image

Pour caractériser le relief des matériaux, les techniques conventionnelles de profilométrie par contact ont été remplacées depuis une dizaine d'années par des instruments permettant d'acquérir le relief, généralement échantillonné, d'une surface. Les critères statistiques normalisés de rugosimétrie pour des profils de surface ne sont donc plus adaptés à la nature tridimensionnelle de l'information de surface. Nous proposons dans cet article de nouveaux outils d'évaluation des écarts de relief représentés par les images de topographie. Leurs avantages principaux sont : la proximité de leur définition par rapport aux critères de profils, leur facilité d'implémentation et d'utilisation en traitement d'images, et leur capacité à quantifier l'homogénéité de la rugosité des surfaces

Logarithmic Morphological Neural Nets robust to lighting variations

Morphological neural networks allow to learn the weights of a structuring function knowing the desired output image. However, those networks are not intrinsically robust to lighting variations in images with an optical cause, such as a change of light intensity. In this paper, we introduce a morphological neural network which possesses such a robustness to lighting variations. It is based on the recent framework of Logarithmic Mathematical Morphology (LMM), i.e. Mathematical Morphology defined with the Logarithmic Image Processing (LIP) model. This model has a LIP additive law which simulates in images a variation of the light intensity. We especially learn the structuring function of a LMM operator robust to those variations, namely : the map of LIP-additive Asplund distances. Results in images show that our neural network verifies the required property.Comment: Submitted to DGMM 2022 - Second International Conference on Discrete Geometry and Mathematical Morpholog

Logarithmic Image Processing for Color Images

43 pagesInternational audienceThe present paper is an extension to color images of the LIP (Logarithmic Image Processing) framework, initially dedicated to gray level image

Measurement of local contrast in images, Application to the measurement of visibility distance through use of an onboard camera

Starting from the definition of the meteorological visibility distance, we define the mobilized and mobilizable visibility distances. This leads to propose a generic method for estimating the atmospheric visibility distance using a camera mounted onboard a moving vehicle. It consists in estimating the most distant object on the road surface having at least a contrast of 5%. In this article, we detail how the contrast is estimated. With this intention, a precise, robust and fast method inspired from the binarization technique of Köhler is presented. We present how this technique was adapted to our needs. To justify our approach, our technique is compared with those of Gordon and Beghdadi. We apply the resulting technique to the measurement of visibility distance by merging our measurement of local contrast with a distance information obtained by stereovision. We finish by giving some examples of measurement of mobilized visibility distance under various meteorological conditions.À partir de la définition de la distance de visibilité météorologique, nous définissons les distances de visibilité mobilisée et mobilisable. Cela nous conduit à proposer une méthode générique de mesure de la distance de visibilité atmosphérique par caméra embarquée à bord d'un véhicule. Celle-ci consiste à rechercher l'objet le plus éloigné ayant un contraste d'au moins 5 %. Nous détaillons dans cet article comment estimer le contraste. Pour ce faire, nous présentons une méthode précise, robuste et rapide issue de la technique de segmentation d'images de Köhler. Nous montrons comment nous avons adapté cette méthode à nos besoins. Pour justifier nos propos, nous comparons notre approche aux techniques de Gordon et Beghdadi. Nous appliquons le résultat à la mesure de distance de visibilité en fusionnant notre mesure de contraste local avec une information de distance obtenue par stéréovision. Nous finissons par donner des exemples de mesure de distance de visibilité mobilisée sous différentes conditions météorologiques

Mise en correspondance de formes à niveaux de gris par palpage morphologique

Dans cette communication, nous présentons deux nouvelles transformées de mise en correspondance de formes (pattern matching) dans les images à niveaux de gris. Elles se basent sur le principe du palpage mécanique et sont définies dans le contexte de la morphologie mathématique. La première transformée permet de localiser dans une image toutes les instances d'un même motif et porte le nom de transformée SOMP (Single Object Matching using Probing). Elle possède toutes les propriétés d'une métrique et, par conséquent, elle retourne une mesure de similarité entre l'image et le modèle recherché. D'autres propriétés relatives au bruit et au temps de calculs sont abordées. La seconde transformée, appelée transformée MOMP (Multiple Objects Matching using Probing), offre la possibilité de localiser toutes les occurrences de plusieurs motifs de formes différentes. Elle est particulièrement adaptée à la détection d'objets de différentes tailles ou perturbés par le bruit. Des résultats sont présentés pour les deux transformées