Photometric reconstruction of a dynamic textured surface from just one color image acquisition

http://www.opticsinfobase.org/josaa/abstract.cfm?msid=85528 This article has been selected for inclusion in the Virtual Journal for Biomedical Optics (Vol. 3, Iss. 4)International audienceTextured surface analysis is essential for many applications. We present a three-dimensional recovery approach for real textured surfaces based on photometric stereo. The aim is to be able to measure the textured surfaces with a high degree of accuracy. For this, we use a color digital sensor and principles of color photometric stereo. This method uses a single color image, instead of a sequence of gray-scale images, to recover the surface of the three dimensions. It can thus be integrated into dynamic systems where there is significant relative motion between the object and the camera. To evaluate the performances of our method, we compare it on real textured surfaces to traditional photometric stereo using three images. We show thus that it is possible to have similar results with just one color image

Identification sans contrainte de stationnarité d'un modèle AR d'une texture

Un problème classique en analyse d'image est d'obtenir une modélisation caractéristique d'images texturées. L'utilisation d'un modèle AR-2D fournit souvent des solutions efficaces. Cependant, l'identification des coefficients d'un tel modèle est assujettie à l'hypothèse de stationnarité du signal. Pour résoudre ce problème, nous considérons la distribution spatiale du signal générateur utilisé avec le modèle AR-2D. L'originalité de ce travail vient d'une identification simultanée des paramètres du modèle et des échantillons du générateur, ceci par un processus neuronal. Ainsi, comme résultats nouveaux, nous proposons une méthode permettant de représenter une texture par un couple d'attributs, un modèle AR-2D et une distribution spatiale du signal générateur

Apport du modèle de lambert généralisé à l'extraction de relief de surfaces rugueuses par stéréovision photométrique : Application aux revêtements routiers

Dans le cadre de l'analyse d'environnement 3D texturés par traitement d'images, nous abordons ici le cas des surfaces rugueuses pour l'analyse des variations locales de leur relief à une échelle fine. En général, l'interaction entre la lumière et ces variations locales du relief se traduit par un aspect texturé des images de ces surfaces. L'objectif recherché ici est la caractérisation de leur degré de rugosité après extraction de leurs reliefs. L'approche proposée est une adaptation originale de la technique de stéréovision photométrique au cas de surfaces à forte rugosité et au comportement photométrique de type Lambertien. En effet, l'approche usuelle traite uniquement le cas de surfaces à faible rugosité sans prise en compte des phénomènes tels que les inter-reflexions, les ombrages ou encore les masquages entre facettes de surface élémentaires. Nous proposons ici la prise en compte de ces phénomènes au travers de l'adaptation du modèle de Lambert généralisé pour la stéréovision photométrique. Ainsi nous explicitons l'incidence de ces phénomènes sur le niveau de gris de l'image puis sur l'extraction du relief. Une étude est ensuite menée pour mettre en évidence de l'apport de notre approche dans le cas de surfaces à forte rugosité est menée. Les résultats obtenus sont alors exploités pour l'analyse de l'usure de la micro texture de revêtements routiers

Extraction de relief de surface texturée rugueuse à comportement photométrique hétérogène

Cette thèse est consacrée à l'analyse et à l'extraction de relief de surfaces à comportement photométrique hétérogène par exploitation et développement de technique de stéréovision photométrique. Ce type de surface, généralement partiellement réfléchissante, est une surface à comportement photométrique mixte : diffuse et spéculaire. Le comportement photométrique de la surface se traduit par des modèles d'interactions lumière-matière différents. Ainsi, la reconstruction du relief de la surface par stéréovision photométrique peut être en théorie obtenue par l'exploitation de ces diffe rents modèles. Néanmoins, la mise en oeuvre de ces modèles peut s'avérer délicate (difficulté d'inversibilité du modèle photométrique, méconnaissance des paramètres intrinsèques liés aux matériaux utilisés...). Dans ces travaux, nous présentons dans un premier temps les différents modèles utilisés en stéréovision photométrique ainsi que leurs sensibilités éventuelles aux paramètres intrinsèques des matériaux et les limites de leurs utilisations dans le cas de matériaux hétérogènes. Nous proposons ensuite deux approches différentes pour l'extraction du relief d'une surface partiellement réfléchissante. Notre première approche repose sur l'exploitation conjointe d'un modèle photométrique adapté au comportement diffus de la lumière et des principes d'optique géométrique pour déterminer le champ des gradients de la surface. Cette approche nécessitant au préalable de séparer dans l'image les zones caractérisées par un comportement spéculaire de la lumière et les zones caractérisées par un comportement diffus de la lumière. Cette approche est testée sur différents types de surfaces synthétiques et réelles et les résultats obtenus sont présentés. En ce qui concerne notre deuxième approche, elle repose sur le fait qu'une facette ou microfacette du relief local de la surface réfléchira la lumière dans une direction déterminée dans le cas de spécularité. Ainsi, une facette spéculaire sous un angle d'éclairage donné peut ne pas l'être sous un autre angle d'éclairage. Donc nous proposons d'augmenter le nombre des images acquises afin de pouvoir ensuite en extraire un jeu minimal des images les moins spéculaires pour l'extraction de relief. La méthode que nous adoptons est donc un système de stéréovision photométrique avec six sources. Nous avons déterminé dans ce cas le champ de gradient pixel par pixel avec trois images non spéculaires parmi les six images acquises. Puis nous avons mis en oeuvre l'extraction de relief sur les images synthétiques et sur les images réelles avec chaque méthode. Nous avons évalué et comparé ensuite les résultats obtenus avec ces différentes méthodes. Les approches développées ont ensuite été appliquées pour l'extraction de relief dans le cadre d'applications à finalité industrielle.This thesis analyzed the partially reflecting surface and developed the relief extraction method for this surface. The partially reflecting surface is a surface with photometric behavior: diffuse and specular. The photometric behavior of surface is translated by modeling the different interaction of light and material. So the surface relief reconstruction by photometric stereo can be in theory obtained by the exploitation of these different models. However, the implementation of these models can be proved delicately (reversibility of model, parameters dependent on materials ). Thus after the presentations on the photometric models of reflection and the relief extraction methods by the exploitation of these models, we proposed two relief extraction methods for the partially reflecting surface. The first method is to detect the specular area on acquired images and to decompose the acquired images in two parts: diffuse area and specular area. We obtained therefore the gradient field on diffuse area by Lambert s model and the gradient field on specular area by geometric optics. With regard to the second method, we know that a specular facet in a direction can not be specular in other direction. So we proposed an idea that is to augment the number of acquired images to avoid using the specular image for relief extraction. This method is a photometric stereo system with six light sources. We determined the gradient field pixel by pixel with three non specular images among six acquired images. After that we carried out the relief extraction on the synthesized images and on the real images by each method. Then we evaluated and compared the results obtained by these different methods. Finally, we made a mass of applications on diverse surfaces by two proposed methodsPOITIERS-BU Sciences (861942102) / SudocSudocFranceF

3D Extraction of the Relief of Road Surface through Image Analysis

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3D extraction of the relief of road surface through image analysis

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Localization of free 3D surfaces by the mean of photometric stereovision

International audienceWithin the framework of the analysis of 3D textured surface through imageanalysis, we approach here the case of the 3D interfaces (fluid-solid) surfaces for the analysisof the local variations of their relief. Generally, the interaction between the light and these localvariations of the relief leads to a textured images of these surfaces. Our aim here is to achievethe feasibility of this measurement through a local relief extraction based on photometricstereovision. The proposed approach is an original adaptation stereovision based onphotometric model to the case of free surfaces with a high degree of variation and withLambertian photometric behaviour .The suggested method is presented and the relevance ofthis approach for that kind of surface is tested on particular shape. The results obtained are thefirst step of a global study of the displacement of the local variation of this 3D free surface

Histogram Characterization of Colored Textures Using One-Dimensional Moments and Chromaticity Diagram

We develop a new histogram characterization method of colored textures, in order to recognize and classify them. This approach is simultaneously based on the use of the chromaticity diagram and the one-dimensional geometric moments. In the chromaticity diagram, we calculate the 1D distribution of wavelengths and purity factors. Then, color signature of image is done by means of 1D geometric moments computed on these two histograms and on gray-level one. Texture classification with images of database "marbleandgranite.com" is performed and confirms the validity of this approach

Sur-quantification d'images par variation de lumière pour la reconstruction 3D de surfaces rugueuses

International audienceL'analyse de la macro et la micro rugosité d'une surface par traitement d'images n'est pas aisée. Nous proposons dans cet article une nouvelle méthode d'acquisition d'images sur-quantifiées adaptée à la stéréo-photométrie pour retrouver la géométrie 3D d'une surface. Elle permet d'analyser en même temps des faibles et des fortes variations d'irradiance. Pour ce faire, nous reprenons les principes des images hautes dynamiques (HDR) et utilisons un principe d'acquisition par variation d'intensité lumineuse. Nos résultats montrent que pour un temps d'acquisition relativement faible, cette méthode permet d'obtenir une grande précision d'analyse

Métrologie optique rapide par projection de grilles pour le contrôle qualité du positionnement de rivets

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