Brevet FR2696029A1 — publié le 19940325

"Processeur adaptatif de régénération dtimaqe" La présente invention concerne le domaine des appareils de régénération d'image et, plus particulièrement, un processeur pour retirer le flou d'images optiques. Chaque fois qu'un milieu déformant est placé entre un objet et un récepteur, cela peut donner une image résultante floue au niveau du récepteur. Les régénérateurs d'images traitent l'image floue en essayant' de retirer les effets de dégradation provoqués par le milieu déformant. En terminologie mathématique, ces effets de dégradation sont provoqués par la fonction d'élargissement des points (PSF) du milieu. La détermination de cette fonction PSF pour un milieu déformant particulier est le facteur critique dans le domaine de la régénération des images. Traditionnellement, on utilise une approche appelée technique du bord coupant pour obtenir une fonction d'élargissement des points composite qui provoque la dégradation d'une image. Dans la technique du bord coupe, une fine tranche d'image floue, d'ordinaire de l'ordre de quelques pixels seulement, est examinée pour déterminer la fonction d'élargissement des points pour l'image entière. Les résultats obtenus avec la technique de bord coupant sont souvent décevants à cause de la présence d'un bruit d'image et du fait que l'on rencontre fréquemment des difficultés d'instru mentation pour mesurer un "flou" qui augmente la distance de l'ordre de quelques pixels seulement. Pour que la technique du bord coupant fonctionne correctement, il est nécessaire d'avoir un opérateur humain bien familiarisé avec les facteurs de bruit et la fonction d'élargissement des points du milieu déformant. La figure 1 montre une représentation schématique d'un processeur de régénération d'image. Comme représenté à la figure 1, un objet 10 apparaît en une extrémité d'un système de formation d'image 12 ayant une fonction d'élargissement de point composite ou systémique. Une image déformée ou de convolution 14 apparaît sur le côté opposé du système de formation d'image 12. Idéalement, le processeur 16 de régénération d'image génère une image restaurée 18, obtenue à partir de l'image de convolution 14, qui s'approche étroitement de l'objet 10. Les principes qui sous-tendent la formation de l'image 14 peuvent être représentés par l'équation suivante IMAGE (x, y) = OBJET (x, y) * PSF (x, y) (1) dans laquelle le symbole * représente un produit de convolution. L'équation 1 représente une formation d'image se produisant dans le domaine spatial. Vue dans le domaine spatial, la fonction PSF est analogue à une fonction d'impulsion et inclut les propriétés systémique d'élargissement de la lumière (formation de flou) des lentilles optiques impliquées ainsi que du milieu environnant. Le milieu environnant peut être par exemple de l'eau et des particules en suspension, comme c'est le cas en photographie sousmarine. L'image 14 dans le domaine spatial bidimensionnel est formée par le produit de convolution de l'objet 10 et de la fonction PSF. Toutefois, de nombreuses techniques de régénération de l'image de l'art antérieur reposent sur une relation de multiplication qui se produit dans le domaine spatio-fréquentiel.La formation d'image au moyen d'une multiplication dans le domaine spatio-fréquentiel peut être représentée par l'équation suivante IMAGE (u, v) = [OBJET (u, v) ] [ PSF (u, v) ] (2) Si on utilise la relation de multiplication de l'équation 2, la détermination de l'objet dans le domaine fréquentiel peut être obtenue en utilisant l'équation suivante OBJET (u, v) = IMAGE (u, v)/PSF (u, v) (3) Bien que l'on puisse retrouver l'objet 10 à partir de l'image 14 au moyen de l'équation 3, l'utilisation de l'équation 3 nécessite une transformation du domaine spatial au domaine spatio-fréquentiel, suivie d'un retour au domaine spatial. Il s'agit là d'une procédure lourde et prenant beaucoup de temps. En outre, l'expression analytique de la fonction PSF (u, v) peut s'annuler en certains points, auquel cas la reconstruction de l'objet 10 dans le domaine fréquentiel est impossible à calculer.Par conséquent, il existe un besoin pour un processeur de régénération d'image qui fonctionne uniquement dans le domaine spatial. Un processeur de régénération d'image est proposé, dans lequel l'image est segmentée en une pluralité de cellules, balayée par le processeur, et ensuite numérisée. L'image numérisée de chaque cellule est convertie en un signal représentatif de l'image de cette cellule. Le traitement de l'image se produit sur une base cellule par cellule et l'image régénérée est formée par synthèse des images de cellules traitées. Une pluralité de filtres de convolution possibles sont utilisés dans le traitement de chaque cellule. Ces filtres de convolution possibles correspondent à des fonctions d'élargissement de points présélectionnées et sont mémorisés dans une mémoire du processeur. Lorsque chaque cellule a été déconvolutée au moyen de chaque filtre de convolution, on sélectionne et mémorise l'image de chaque cellule ayant le spectre basse fréquence le plus faible. On obtient alors l'image régénérée en faisant la synthèse de chaque cellule conservée pour former l'objet restauré. La présélection de la fonction d'élargissement des points donne un démarrage plus rapide, une implication moindre de l'opérateur et fournit de meilleurs résultats de régénération d'image. Le présent processeur de régénération d'image régénère l'image floue de façon adaptative, sans connaissance spécifique de la fonction d'élargissement des points qui a provoqué ce flou. les modes préférés de réalisation de l'invention vont maintenant être décrits au moyen d'un exemple, en référence aux dessins annexés, dans lesquels la figure 1 est une représentation schématique qui montre la création d'une image floue et la régénération de celle-ci ; la figure 2 est un organigramme qui représente le procédé présentement préféré pour former des filtres de convolution possibles utilisés dans le mode préféré de réalisation du processeur d'image de la présente invention la figure 3 est une représentation schématique de l'image rendue floue que l'on veut régénérer grâce au processeur préféré d'image de la présente invention la figure 4 est un organigramme qui montre un mode préféré de réalisation du traitement utilisé par le processeur de régénération image de la présente invention. Comme représenté à la figure 1, le but du processeur d'image 16 est de produire une image régénérée 18 qui s'approche le plus possible de l'objet 10. L'équation 1 décrit la formation d'une image 14 à partir de l'objet 10 par produit de convolution dans le domaine spatial. Si on inverse l'équation 1, on obtient une relation pour produire une image régénérée 18 qui s'approche de l'objet 10 à partir de l'image de convolution 14 au moyen d'un calcul de déconvolution réalisé dans le domaine spatial. Si le calcul se produit uniquement dans le domaine spatial, l'obtention de l'image régénérée 18 est plus simple et plus rapide.La relation de régénération d'un objet dans le domaine spatial au moyen d'un produit de déconvolution est représentée par OBJET(x,y) = IMAGE(x,y) * INVERSE DFT de 1/PSF(u,v) (4) dans laquelle * représente un produit de convolution, et DFT représente une transformation de Fourier discrète. Les effets de dégradation de la fonction PSF peuvent être envisagés comme une courbe générale du type de Gausse. L'utilisation d'une fonction PSF de forme gaussienne comporte l'avantage de ne pas être spatialement limitée. Au contraire, quand on forme la réciproque de la fonction PSF dans le domaine fréquentiel, il ne se produit jamais de division par zéro. Donc, l'aspect gaussien de la fonction PSF permet de réaliser la régénération de l'image 14 totalement dans le domaine spatial, conformément à l'équation 4. La technique du bord coupant de l'art antérieur est spatialement limitée et ne peut par conséquent pas être effectuée conformément à la relation de l'équation 4. Même si l'on suppose que la fonction PSF a une forme du type gaussien, la détermination de l'élargissement (sigma) de la courbe gaussienne reste incertaine. Une détermination précise de l'élargissement reste toutefois nécessaire pour régénérer avec précision l'objet 10 à partir de l'image 14. Si la détermination de la valeur d'élargissement peut être appréhendée de façon adaptative, un défaut de connaissance de l'élargissement, et donc le défaut de connaissance de la fonction d'élargissement des points, peut être surmonté. Dans la présente invention, une pluralité de filtres de convolution possibles sont produits pour des valeurs d'élargissement variables. La figure 2 montre la procédure 20 permettant de produire un filtre de convolution possible. La première étape 22 pour former un filtre de convolution possible est de présélectionner un groupe de valeurs possibles de sigma pour la relation gaussienne. On a constaté que pour des données sous-marines et de très bonnes lentilles, les valeurs de sigma peuvent varier de 0,1 pixel à 1 pixel en fonction des particules en suspension dans l'eau et de leur effet sur l'éclairage. Des lentilles très médiocres nécessitent des valeurs supposées de sigma plus élevées et un milieu clair donne une tendance vers le bas.Les exigences d'encadrement varient entre des applications très différentes, comme par exemple des plate-formes spatiales ou des plates-formes sous-marines et des systèmes coûteux non agrandis sables avec de très bonnes lentilles par rapport à des systèmes agrandis sables bon marché qui peuvent utiliser des optiques de faible qualité. Une fois que le groupe de valeurs de sigma possibles est présélectionné, la prochaine étape 24 de la procédure 20 est de calculer les valeurs gaussiennes pour chaque valeur donnée de sigma. Un nombre impair de points, typiquement 3,5 ou 7, est requis. Le nombre de ces points ne doit pas être trop faible par rapport au flou impliqué, ni trop grand par rapport aux séparations spatiales significatives dans l'image 14. L'étape suivante 26 de la procédure 20 est de calculer la transformée de Fourier discrète de la fonction PSF dans le domaine spatio-fréquentiel de la fonction PSF dans le domaine spatial. Comme la transformée de Fourier d'une fonction gaussienne est également gaussienne, la transformée de Fourier discrète de la fonction PSF dans le domaine spatio-fréquentiel est gaussienne. La prochaine étape 28 de la procédure 20 est de calculer la réciproque de la fonction PSF dans le domaine spatio-fréquentiel en utilisant les résultats obtenus à l'étape 26. Finalement, on calcule et mémorise, à l'étape 30, la transformée de Fourier discrète inverse de la réciproque de la fonction PSF dans le domaine spatio-fréquentiel.Cette transformée de Fourier discrète inverse de la réciproque de la fonction PSF dans le domaine spatio-fréquentiel est un filtre de convolution possible pour une valeur donnée de sigma. Si toutes les valeurs possibles de sigma n'ont pas été traitées, la procédure 20 retourne à l'étape 32 pour déterminer le filtre de convolution possible pour la prochaine valeur de sigma. La fonction PSF et la fréquence d'éclairage de l'image 14 varient sur l'étendue de l'image 14. Pour régénérer de façon précise l'image 14, l'image 14 doit être segmentée en une pluralité de cellules 34 sur lesquelles cette variation est suffisamment faible. La figure 3 montre la segmentation de l'image 14 en une pluralité de cellules 34. Chaque cellule 34 est alors balayée par le processeur et numérisée pour former un signal représentatif d'une cellule 34. On peut estimer à l'avance la taille des cellules à partir de l'image 14 en regardant le flou et l'éclairage. La justesse de la segmentation estimée peut être évaluée si on utilise les résultats après production de l'image régénérée 18.L'évaluation de la fonction PSF sur la base d'une cellule 34 fournit une régénération de l'image 14 plus précise que lorsqu'elle est effectuée avec des techniques de bord coupant de l'art antérieur qui utilisent une seule fonction PSF pour toute l'image 14. La figure 4 montre la procédure 40 par laquelle chaque cellule 34 est régénérée. Dans la procédure 40, l'étape 42 permet d'obtenir une cellule 34 de l'image numérisée brute. A l'étape 44, un premier filtre de convolution correspondant au premier choix de sigma est obtenu. A l'étape 46, l'image brute numérisée actuelle de la cellule 34 est filtrée, grâce au premier filtre de convolution possible et les résultats sont mémorisés. La luminosité du résultat mémorisé est déterminée à l'étape 48. Si la luminosité n'est pas satisfaisante, la procédure 40 augmente le facteur d'échelle du filtre à l'étape 50. L'image brute numérisée de la cellule 34 est filtrée de nouveau à l'étape 52 et les résultats sont mémorisés. La luminosité de ce résultat nouvellement mémorisé est alors examinée. Une fois que la luminosité d'un résultat est satisfaisante, la procédure 40 détermine, à l'étape 54, si tous les filtres de convolution possibles ont été essayés. Si tous les filtres de convolution possibles n'ont pas été essayés pour la cellule 34, le filtre de convolution possible suivant est fourni à l'étape 56. L'image brute actuelle de la cellule 34 est alors filtrée par utilisation de ce filtre de convolution possible suivant. Une fois que tous les filtres de convolution possibles ont été essayés pour une cellule 34 particulière de l'image brute numérisée, une transformation de Fourier discrète est réalisée sur chaque image possible pour cette cellule, à l'étape 58. A l'étape 60, l'image la plus nette, c'est-à-dire celle ayant le spectre basse fréquence le plus bas, est sélectionnée pour chaque cellule 34. L'image possible sélectionnée pour la cellule 34 de l'image brute est alors synthétisée à l'étape 62 et ajoutée à l'image 18. La procédure 40 détermine à l'étape 64 si toutes les cellules 34 de l'image brute numérisée ont subi une déconvolution. Si toutes les cellules 34 de l'image brute numérisée n'ont pas été essayées, l'image brute numérisée de cellule 34 suivante est obtenue à l'étape 66 et le traitement revient à l'étape 44. Une fois que toutes les cellules de l'image brute numérisée ont été essayées, la procédure 40 est terminée et une image régénérée 18 est synthétisée. De cette manière, on peut utiliser différents filtres de convolution possibles ayant différentes fonctions PSF pour synthétiser l'image 18. La procédure de la figure 4 est une procédure adaptative qui évite l'effort classique, long et généralement décevant, consistant à réaliser des mesures pour atteindre une fonction PSF à utiliser dans le traitement d'inversion de régénération qui suit. Grâce à l'utilisation de la procédure adaptative de la figure 4, on obtient un démarrage plus rapide nécessitant moins de temps d'opérateur et donnant des résultats meilleurs. Dans la discussion de la présente invention, il a été discuté l'utilisation d'une relation gaussienne pour la fonction PSF. Toutefois, des fonctions irrégulières peuvent également être utilisées à la place de la fonction gaussienne. La fonction gaussienne a été décrite parce que la fonction gaussienne s'est avérée être la meilleure pour une utilisation dans les applications sous-marines. Mise à part la réorganisation de la procédure 20 pour la génération des filtres de convolution possibles, la procédure 40 pour générer une image régénérée 18 reste le même, quelle que soit la relation choisie pour la fonction PSF. Dans la description précédentes, certains modes préférés de réalisation de la présente invention ont été exposés, mais on comprendra toutefois que l'on peut y apporter des variantes ou des modifications sans quitter le champ d'application de la présente invention. REVENDIC.#TIO#S 1. Procédé pour régénérer une image déformée (lo) d'un objet (10), caractérisé en ce qu'il comprend les étapes consistant à : z) diviser ladite image déformée (14) en une pluralité de cellules (34) b) convertir (42) l'image de chacune de ladite pluralité de cellules (34) en un signal représentatif de ladite image c) générer (20) une pluralité de filtres de convolution possibles destinés être utilisés sur claque cellule, chacun des filtres de convolution possibles de ladite pluralité correspondant à une fonction d'élargissement des points présélectionnée d) mémoriser (30) ladite pluralité de filtres de convolu tion possibles dans un moyen formant mémoire e) traiter (-0) chaque cellule (34) de ladite pluralité avec chaque filtre de convolution possible de ladite pluralité pour produire une pluralité d'images possibles pour chaque cellule (3~) de ladite pluralité f) conserver (60) l'une de ladite pluralité d'images possibles pour chaque cellule (3') de ladite pluralité et g) faire la synthèse (62) de ladite pluralité d'images possibles conservées pour former ladite image régénérée (18). 2. Procédé selon la revendication 1, caractérisé en ce que chaque filtre de convolution possible de ladite pluralité correspond une valeur de sigma différente pour une fonction gaussienne (24, 32). 3. Procédé selon la revendication 1, caractérisé en ce que l'image possible sélectionnée pour chaque cellule de ladite pluralité a le spectre basse fréquence (60) le plus bas parmi la pluralité d'images possibles pour chaque cellule (34) de ladite pluralité. 4. Traitement de régénération d'une image déformée (14) d'un objet (10) utilisant une pluralité de filtres de convolution possibles mémorisés dans un moyen formant mémoire (30), chaque filtre de convolution possible de ladite pluralité correspondant à une fonction d'élargissement des points présélectionnés, caractérisé en ce qu'il comprend les étapes consistant à a) diviser ladite image déformée (14) en une pluralité de cellules (34) b) convertir (42) l'image de chaque cellule (34) de ladite pluralité en un signal représentatif de ladite image c) traiter (40) chaque cellule (3^) de ladite pluralité avec chaque filtre de convolution possible de ladite pluralité pour produire une pluralité d'images possibles pour chaque cellule (3t) de ladite pluralité d) conserver (60) l'une des images possibles de ladite pluralité pour chaque cellule (34) de ladite pluralité ; et e) faire la synthèse (62) de ladite pluralité d'images possibles conservées pour former ladite image régénérée (18). 5.Traitement selon la revendication 5, caractérisé en ce que chaque filtre de convolution possible de ladite pluralité correspond à une valeur de sigma différente pour une fonction gaUssienne #24, 32). 6.Traitement selon la revendication 4, caractérisé en ce que l'image possible sélectionnée pour chaque cellule de ladite pluralité a le spectre basse fréquence (60) le plus bas parmi la pluralité d'images possibles pour chaque cellule (34) de ladite pluralité. 7. Processeur (16) de signal pour régénérer une image déformée (lo) d'un objet (10), caractérisé en ce qu'il comprend a) un moyen pour diviser ladite image déformée (14) en une pluralité de cellules (34) ; b) un moyen pour convertir (42) l'image de chacune de ladite pluralité de cellules (34) en un signal représen tatif de ladite image ; c) un moyen pour générer (20) une pluralité de filtres de convolution possibles destinés à être utilisés sur chaque cellule, chacun des filtres de convolution possibles de ladite pluralité correspondant à une fonction d'élargissement des points présélectionnée ; d) un moyen pour mémoriser (30) ladite pluralité de filtres de convolution possibles dans un moyen formant mémoire e) un moyen pour traiter (40) chaque cellule (34) de ladite pluralité avec chaque filtre de convolution possible de ladite pluralité pour produire une pluralité d'images possibles pour chaque cellule (34) de ladite pluralité ; f) un moyen pour conserver (60) l'une de ladite pluralité d'images possibles pour chaque cellule (34) de ladite pluralité ; et g) un moyen pour faire la synthèse (62) de ladite pluralité d'images possibles conservées pour former ladite image régénérée (18). 8. Processeur de signal (16) selon la revendication 7, caractérisé en ce que chaque filtre de convolution possible de ladite pluralité correspond à une valeur de sigma différente pour une fonction gaussienne (24, 32). 9. Processeur de signal (16) selon la revendication 7, caractérisé en ce que l'image possible sélectionnée pour chaque cellule de ladite pluralité a le spectre basse fréquence (60) le plus bas parmi la pluralité d'images possibles pour chaque cellule (34) de ladite pluralité. 10. Processeur de signal (16) pour régénérer une image déformée (14) d'un objet (10), caractérisé en ce qu'il utilise une pluralité de filtres de convolution possibles mémorisés dans un moyen formant mémoire (30), chaque filtre de convolution possible de ladite pluralité correspondant à une fonction d'élargissement des points présélectionnée, et en ce qu'il comprend a) un moyen pour diviser ladite image déformée (14) en une pluralité de cellules (34) b) un moyen pour convertir (42) l'image de chaque cellule (34) de ladite pluralité en un signal représentatif de ladite image ; c) un moyen pour traiter (40) chaque cellule (34) de ladite pluralité avec chaque filtre de convolution possible de ladite pluralité pour produire une pluralité d'images possibles pour chaque cellule (34) de ladite pluralité d) un moyen pour conserver (60) l'une des images possibles de ladite pluralité pour chaque cellule (34) de ladite pluralité ; et e) un moyen pour faire la synthèse (62) de ladite pluralité d'images possibles conservées pour former ladite image régénérée (18). 11. Processeur de signal (16) selon la revendication 10, caractérisé en ce que chaque filtre de convolution possible de ladite pluralité correspond à une valeur de sigma différente pour une fonction gaussienne (24, 32). 12. Processeur de signal (16) selon la revendication 10, caractérisé en ce que l'image possible sélectionnée pour chaque cellule de ladite pluralité a le spectre basse fréquence (60) le plus bas parmi la pluralité d'images possibles pour chaque cellule (34) de ladite pluralité.