Une méthode rapide d'appariement d'images stéréoscopiques (application à la perception de l'environnement d'un véhicule routier)

La stéréovision passive est une approche très utilisée pour la reconstruction 3-D à partir d'images prises sous des angles de vue différents. Le problème clé de cette approche est celui de la mise en correspondance de primitives extraites d'images stéréoscopiques. Ce problème a une nature combinatoire et la complexité des algorithmes de mise en correspondance constitue souvent un handicape face à des applications temps réel, telles que la détection d'obstacles à l'avant d'un véhicule routier. Dans cette thèse, nous proposons une nouvelle méthode, à la fois robuste et rapide, pour mettre en correspondance les points de contour extraits d'images stéréoscopiques. À l'issue de leur extraction par dérivation d'une image brute, les points de contour sont caractérisés par 3 attributs : la position dans l'image, le signe et l'amplitude du gradient. Basée sur une approche de recherche globale, notre méthode de mise en correspondance consiste à attribuer un score à chaque couple de points de contour vérifiant deux contraintes locales : les contraintes de position et de signe du gradient. Ce score, qui représente une mesure de qualité de l'appariement d'un couple de points de contour, est calculé en utilisant une technique de vote qui exploite 3 contraintes globales : les contraintes d'unicité, d'ordre et de continuité de la disparité. Nous présentons ensuite une technique de pondération des scores des couples en exploitant l'attribut de l'amplitude du gradient des points de contour. Le coefficient de pondération associé à chaque couple est calculé en comparant les amplitudes du gradient des points de contour. Cette comparaison s'effectue de telle sorte que plus les amplitudes des points de contour d'un couple sont proches, plus le poids affecté à ce couple est important (et inversement). Enfin, nous proposons une autre façon pour exploiter l'amplitude du gradient des points de contour dans notre procédure de mise en correspondance. Il s'agit de mettre en correspondance les points de contour hiérarchiquement et à plusieurs niveaux de recherche, en partant des points de contour les plus significatifs (ayant des fortes amplitudes) vers les points de contour les moins significatifs (ayant des faibles amplitudes). À partir d'un niveau de recherche donné, les points de contour les plus significatifs sont sélectionnés et mis en correspondance. Les couples de points de contour appariés sont ensuite utilisés comme couples de référence pour mettre en correspondance les points de contour restants au niveau de recherche suivant, en réappliquant la même stratégie. Les performances de notre méthode de mise en correspondance sont évaluées et comparées avec les performances d'autres méthodes récentes, dans le cadre de la détection d'obstacles à l'avant d'un véhicule en utilisant la stéréovision linéaire.Passive stereo vision is a well known approach for recovering 3-D information from two or more images of a scene observed from different viewpoints. The key problem in this approach is the matching process, which is difficult to solve and computationally expensive. In the robot vision domain, this problem is generally simplified by making hypotheses about the type of objects being observed and their visual environment so that structural features, such as corners or vertical straight lines, can be more or less easily extracted. Unfortunately, setting-up a conventional stereo vision system on board a moving vehicle for real-time obstacle detection is difficult because, in the road environment, the features are too numerous to allow a reliable matching within an acceptable computer time.In this thesis, we propose a new method to achieve real-time edge stereo matching. A procedure is first applied to extract edges from the left and right linear images. Each edge is characterized by its position in the image, the magnitude and the sign of the gradient. Based on a global searching approach, the stereo matching method consists in affecting a score to each pair of edges, which respects the position and slope constraints. This score represents the matching quality of a pair of edges. It is calculated thanks to a voting process, which is based on three global constraints : uniqueness, ordering and smoothness constraints. We present afterwards a procedure for weighting the scores of the possible matches by using the gradient magnitudes of the edges. The weight affected to each pair of edges is calculated by comparing their gradient magnitude. This comparison supposes that important weights are affected to the pairs of edges for which the gradient magnitudes are close (and vice-versa). Finally, we propose another way for making use of the gradient magnitudes of the edges to perform stereo matching. It consists in matching edges at different levels, from significant edges to less significant ones. At each level, the process starts by selecting significant edges with respect to their gradient magnitude. The selected edges are then matched and the obtained pairs are used as reference pairs for matching less significant edges in the next level. [...]BELFORT-BU L. FEBVRE (900102102) / SudocBELFORT-UTBM-SEVENANS (900942101) / SudocLENS-CRIL (624982203) / SudocSudocFranceF

A voting strategy for high speed stereo matching - Application for real-time obstacle detection using linear stereo vision

International audienceIn this paper we propose a new stereo matching algorithm for real-time obstacle detection in front of a moving vehicle. The stereo matching problem is viewed as a constraint satisfaction problem where the objective is to highlight a solution for which the matches are as compatible as possible with respect to specific constraints. These constraints are of two types: local constraints, namely position, slope and gradient magnitude constraints, and global ones, namely uniqueness, ordering and smoothness constraints. The position and slope constraints are first used to discard impossible matches. Based on the global constraints, a voting stereo matching procedure is then achieved to calculate the scores of the possible matches. These scores are then weighted by means of the gradient magnitude constraint. The correct matches are finally obtained by selecting the pairs for which the weighted scores are maximum. The performance of the voting stereo matching algorithm is evaluated for real-time obstacle detection using linear cameras

Compression d'images hyperspectrales: un codeur par arbres de zéros bien adapté aux transformations à base d'ACI ?

Pour traiter et stocker le volume croissant de données issues de capteurs d'images multispectrales et hyperspectrales embarqués dans les satellites de nouvelle génération, le développement d'algorithmes de compression capables d'exploiter les redondances spectrale et spatiale de ces données est nécessaire. Une précédente étude a montré que, pour des schémas de compression associant des décompositions en ondelettes 2D (pour réduire la redondance spatiale) à des transformations linéaires adaptables (pour réduire la redondance spectrale), la transformation spectrale optimale, à hauts débits, peut être calculée par des algorithmes d'Analyse en Composantes Indépendantes (ACI) modifiés. Dans le cadre de nos travaux de recherche, nous avons poursuivi cette étude en nous focalisant sur deux points essentiels. Le premier a consisté à rechercher une matrice à base d'ACI à coefficients fixes qui ne s'adapte plus à l'image, dans le but de réduire la complexité de codeurs utilisant des transformations optimales. Pour y parvenir, nous avons calculé une transformation quasioptimale exogène sur une base d'apprentissage constituée d'images issues d'un même capteur, puis testé cette transformation sur une base de test différente de la base d'apprentissage. Les performances en compression des transformations exogènes à base d'ACI ont été évaluées et comparées à celles obtenues par la KLT en utilisant comme codeur le VM9 (Verification Model version 9), qui est compatible avec la Partie 2 du standard JPEG2000. Les premiers résultats obtenus ont été complétés par une autre étude portant sur des images Hyperion (voir l'exposé de I. P. Akam Bita et al.) Le second point a consisté à rechercher un codeur par construction d'arbres de zéros 3D bien adapté aux transformations à base d'ACI. Nous avons commencé par développer un codeur n'utilisant que des arbres de zéros 2D, de type SPIHT, qui gère des images 3D avec une allocation quasioptimale entre composantes. Ce SPIHT modifié, que nous appellerons SPIHT2D dans la suite a été conçu pour gérer des images 3D avec le meilleur compromis que nous avons obtenu entre complexité de l'algorithme et performances. Disposant de ce codeur SPIHT2D de référence, nous avons cherché des structures par arbres de zéros 3D et comparé les performances de codeurs utilisant ces structures (ezw3d, spiht_3D, spihtN_3D et spihtN_3D2, la valeur de N est un paramètre) associés ou non à un codeur arithmétique avec modélisation de contextes

Low-Complexity Hyperspectral Image Coding Using Exogenous Orthogonal Optimal Spectral Transform (OrthOST) and Degree-2 Zerotrees

We introduce a low-complexity codec for lossy compression of hyperspectral images. These images have two kinds of redundancies: 1) spatial; and 2) spectral. Our coder is based on a compression scheme consisting in applying a 2-D discrete wavelet transform (DWT) to each component and a linear transform between components to reduce, respectively, spatial and spectral redundancies. The DWT used is the Daubechies 9/7. However, the spectral transform depends on the spectrometer sensor and the kind of images to be encoded. It is calculated once and for all on a set of images (the learning basis) from (only) one sensor, thanks to Akam Bita et al. 's OrthOST algorithm that returns an orthogonal spectral transform, whose optimality in high-rate coding has been recently proved under mild conditions. The spectral transform obtained in this way is applied to encode other images from the same sensor. Quantization and entropy coding are then achieved with a well-suited extension to hyperspectral images of the Said and Pearlman's SPIHT algorithm. Comparisons with a JPEG2000 codec using the Karhunen-Loève transform (KLT) to reduce spectral redundancy show good performance for our codec

Cosimulation of Power and Temperature Models at the SystemC/TLM for a Soft-Core Processor

Nowadays, modern embedded applications are becoming more and more complex and resource demanding. Fortunately, Systems on Chip (SoC) are one of the keys used to follow their requirements that stand in need of high performance while maintaining a low-power profile. On one hand, today, due to the limited power budget imposed by the batteries, power is the limiting factor of the logic CMOS. On the other hand, the downscaling of the technology node for 65 nm and beyond, based on the International Technology Roadmap for Semiconductors (ITRS) as a reference, has not only resulted in huge energy consumption but also increased the temperature chip. To address this challenge, designing at the system level is the suitable measure to tackle with the complexity of the Systems on Chip, aiming at having better adjustment between timing and accuracy for power and temperature estimations. We present in this paper, at the first stage, two models describing the static and dynamic power at the physical level. These models are implemented on an open virtual platform Model Power-Consumption and Temperature in SystemC/TLM (LIBTLMPWT) based on a representative SoC architecture. At the second stage, we focus on power, especially the thermal behaviour of the chip while running three benchmarks set on the game of life application for two different technology nodes

A Review of the Different Levels of Abstraction for Systems-on-Chip (SoC)

Simulating systems on a chip (SoC) even before starting its productivity makes it possible to validate the correct functioning of the systems, also avoiding the manufacture of defective chips. However, low-level design and system complexity makes verification and simulation more complicated and time consuming. The classification of the different levels of abstraction from lowest to highest generally depends on the estimation accuracy of the system performance and the speed of simulation. The RTL (Register Transfer Level) abstraction level allows efficient description at gate level with good precision. Therefore, RTL program are slowly simulated. Simulation speed usually depends on the size of the platform used, which is not the case for transaction level modeling (TLM) to achieve simulation speed based on the exchange of transactions between system modules. This work aims to give a detailed description of the different levels of abstraction with the main advantages, and disadvantages on the performances estimation side such as, energy consumption, precision, and speed. Furthermore, an overview of the most adequate memory architectures and interconnection networks, to aim the most suitable virtual platforms of simulation for SoC

Extension du codeur SPIHT au codage d'images hyperspectrales

National audienceLe codage par transformée et décomposition en ondelettes (DO) est efficace pour coder les images hyperspectrales en suivant le standard JPEG2000 (partie 2). Toutefois la complexité du codeur EBCOT et de l'algorithme d'allocation optimale entre composantes ne permet pas son utilisation à bord d'un satellite aujourd'hui. Nous présentons une extension de l'algorithme SPIHT qui permet un codage progressif en qualité d'images hyperspectrales ayant subi une DO 2D par composantes et une transformation linéaire entre elles. Les performances obtenues (PSNR versus débits) sont légèrement inférieures à celles de JPEG2000, pour une complexité significativement plus faible