Dense stereovision by real-time adaptive processing (algorithms and implementation)

Les méthodes de stéréovision sont utilisées pour la reconstruction tridimensionnelle d'une scène. Le travail présenté dans ce mémoire concerne l'étude et le développement de méthodes de stéréovision pouvant être implantées sur des architectures spécialisées de calcul afin de traiter les images en temps-réel. Nous avons étudié plus spécifiquement les méthodes basées sur la corrélation entre des fenêtres extraites des deux images. Le principal problème posé par ces méthodes réside dans le choix de la taille et de la forme de la fenêtre de corrélation. Une petite fenêtre est nécessaire afin de traiter correctement les petits objets, mais elle ne fournit pas de résultats exploitables dans les zones homogènes des images. A l'inverse, une grande fenêtre permet de traiter les zones homogènes, mais les petits objets sont supprimés des images résultat. Pour pallier ce problème, nous proposons une nouvelle méthode adaptative qui peut être implantée sur une architecture dédiée de calcul. La corrélation est calculée sur une grande fenêtre, mais certains pixels sont exclus lors du traitement. Seuls les pixels "semblables" au pixel à apparier sont conservés dans l'expression de la corrélation, ce qui équivaut à changer la taille et la forme de la fenêtre. Plusieurs critères de similarité sont proposés et comparés. Nous avons montré que, même en utilisant de critères de similarité extrèmement simples, les résultats obtenus avec notre algorithme sont de meilleure qualité que ceux obtenus par les algorithmes similaires décrits dans la littérature. L'algorithme a été implanté dans une architecture intégrant un FPGA, le processeur STREAM. Nous présentons également une utilisation de notre algorithme dans le cadre de la détection d'obstacles en temps-réel à l'avant d'un véhicule.LILLE1-BU (590092102) / SudocSudocFranceF

FPGA-based smart camera for accurate chlorophyll estimations

International audienceIn this work, a new chlorophyll estimation approach based on the reflectance/trans-mittance from the leaf being analyzed is proposed. First, top/underside images from the leaf under analysis are captured, then, the base parameters (reflectance/trans-mittance) are extracted. Finally, a double-variable linear regression model estimates the chlorophyll content. In order to estimate the base parameters, a novel optical arrangement is presented. On the other hand, in order to provide a portable device, suitable for chlorophyll estimation under large scale food crops, we have implemented our optical arrangement and our algorithmic formulation inside an FPGA-based smart camera fabric. Experimental results demonstrated that the proposed approach outperforms (in terms of accuracy and processing speed) most previous vision-based approaches, reaching more than 97% accuracy and delivering fast chlorophyll estimations (near 5ms per estimation)

An FPGA Correlation-Edge Distance approach for disparity map

International audience—This paper describes an FPGA Correlation-Edge Distance approach for real time disparity map generation in stereo-vision. The proposed method calculates the disparity map for the input and disparity map for Edge Distance images of a stereopair. In both cases the approximation algorithm of disparity map SAD (Sum of Absolute Differences) is used. The final disparity map is determined from the previously generated maps, considering a homogeneity parameter defined for each point in the scene. Due to low complexity when implementing stereo-vision algorithms in FPGA devices, the proposed method was implemented in a Cyclone II EP2C35F672C6 FPGA assembled in an Altera DE2 breadboard. The developed module can process stereo-pairs of 1280×1024 pixel resolution at a rate of 75 frames/s and produces 8-bit dense disparity maps within a range of disparities up to 63 pixels. The presented architecture provides a significant improvement in regions with uniformed texture over correlation based stereo-vision algorithms in the reported literature and an accelerated processing rate