Brevet FR2776459A1 — publié le 19990924

La présente invention concerne un procédé de détection des objets en mouvement dans une séquence d'images vidéo. On connaît déjà des procédés de détection de mouvement et on citera, aà titre d'exemples, ceux qui sont décrits dans un article intitulé "Determining optical flow: a retrospective" au nom de B.K.P. Horn et B.G. Schunck paru dans Artificial Intelligence (1993) p. 81 à 87 et dans un livre intitulé "Video Coding" au nom de L. Torres et Murat Kunt paru aux éditions "KLUWER ACADEMIC PUBLISHERS". Les procédés de l'art antérieur sont par exemple basés sur le flux optique, sur les appariements de blocs, de contours, etc. Ces méthodes ont l'inconvénient d'être très gourmandes en temps de calcul et donc peu utilisables pour la détection en temps réel d'objets en mouvement. Par contre, un procédé plus simple et plus rapide consiste à calculer l'image de différence en chaque pixel entre deux images consécutives de la séquence vidéo. Cette différence est généralement calculée en utilisant uniquement l'information de luminance. Ainsi, pour chaque pixel de coordonnées (x, y), on détermine la différence des valeurs prises par le signal de luminance respectivement des images d'ordre i et i + 1: Vi AL(x,y) = Li 1(x,y) - Li(x,y) o Li(x,y) et Li, 1(x,y) représentent respectivement les signaux de luminance du pixel de coordonnées (x,y) des images d'ordre i et d'ordre i 4 1. Du fait du bruit qui est induit par l'électronique et les capteurs de la caméra, on applique généralement un seuil si bien que le signal de différence est quantifié de la manière suivante: Vx,Vy l(x, y) = 0 si AL(x,y) seuil o I(x,y) représente le signal de différence quantifié pour le pixel de coordonnées (xy). La valeur d'un signal quantifié associé à un pixel de coordonnées (x,y) est une première valeur (ici, zéro) si le signal de différence de luminance est inférieur à une valeur seuil et est une seconde valeur (ici, 1) si le signal de différence est supérieur aà ladite valeur seuil. Pour une caméra standard du commerce, les seuils à appliquer sont de l'ordre de % de l'excursion possible des valeurs de luminance (typiquement si la luminance varie entre 0 et 255, le seuil sera de l'ordre de 12). Selon ce procédé, ce sont surtout les contours des objets en mouvement qui sont détectés. Pour obtenir l'ensemble des zones composant un objet en mouvement, ce procédé nécessite d'autres étapes longues en temps de calcul. Par ailleurs, la sensibilité de la détection est liée au niveau du seuil utilisé pour le calcul de l'image de différence et donc au niveau du bruit de la caméra utilisée. Le but de l'invention est donc de proposer un procédé de détermination du mouvement qui ne présente pas les inconvénients mentionnés ci-dessus. Selon un premier mode de réalisation, un procédé selon l'invention consiste à effectuer les différences des valeurs respectivement prises en chaque pixel déterminé par ses coordonnées (x,y) des valeurs des signaux de luminance Li+l(x,y) et Li(x,v) de deux images i et i + 1 consécutives. Le signal de différence résultant est donc: Vi AL(x, y) = L i+ l(x,y) Li(x,y) ou, comme précédemment, Li(x,y) et L i, i(x, y) représentent respectivement les signaux de luminance du pixel de coordonnées (x,y) des images d'ordre i et d'ordre i /4. On notera que l'on pourrait utiliser tous signaux représentatifs d'au moins une caractéristique de l'image. Par exemple, on pourra utiliser à la place des signaux de luminance, les signaux de chrominance On pourra également utiliser une combinaison particulière des signaux de chrominance et des signaux de luminance. Une image de différence est formée de l'ensemble des pixels prenant respectivement les valeurs de différence AL(x,y) que l'on aura quantifiées par quantification en signaux n-aires avec n impair, (n-l)/2 niveaux de quantification pour les valeurs de différence AL(x,y) positives, (n-1)/2 niveaux de quantification pour les valeurs de différence AL(x,y) négatives et un niveau pour les valeurs nulles. Par exemple, pour n = 3, on quantifiera de la manière suivante: Vx, Vy 1(x,y) = 0 si AL(x,y) = 0 I(x,y) = 1 si AL(x,y) > 0 I(x,y) = - I si AL(x, y) de coordonnées (x,y) de l'image sont appelés ci-dessous image de différence. Lorsque l'on construit de la sorte une image de différence et qu'on la visualise, on voit apparaître, d'une part, de larges zones aux valeurs I(x,y) essentiellement positives ou négatives et, d'autre part, des zones en damiers. Chacune des larges plages correspond à une zone o le gradient de luminosité est grossièrement constant en direction. Statistiquement, malgré le bruit de la caméra, une telle zone présentera donc une valeur de différence positive ou négative si la projection du vecteur mouvement sur le vecteur gradient de luminosité est non nul. Quant aux zones en damiers du reste de l'image, elles mettent en évidence le bruit dû au capteur et à l'électronique Pour exploiter cette image de différence ternaire, on doit donc supprimer les petites zones correspondant au bruit et regrouper les grandes zones connexes. Si on examine attentivement les zones en damiers correspondant au bruit, on s'aperçoit que celles-ci sont corrélées localement à leurs voisins, produisant des zones de forme "filamenteuse". Cela peut produire des phénomènes dits dans le domaine de la technique de "percolation" intempestive sur toute l'image en cas d'utilisation d'algorithmes de croissance de région. On propose, pour éviter ce phénomène de percolation, de mettre en oeuvre une étape de filtrage qui doit être appliquée à cette image de différence pour supprimer les zones "filamenteuses". Cette étape de filtrage va, par exemple, consister à annuler la valeur quantifiée I(x,y) d'un pixel de coordonnées (x,y) s'il se trouve entre deux pixels horizontaux de coordonnées (x - 1, y) et (x + 1. y) ou verticaux de coordonnées (x, y - 1) et (x, y + 1) présentant des valeurs quantifiées différentes de la sienne. A partir de cette image de différence filtrée, on va mettre en oeuvre une étape de croissance de région pour segmenter les objets en mouvement Une telle étape est par exemple décrite dans un livre intitulé "Vision par Ordinateurs" aux éditions Hermès écrit par R. Horand et O. Monga. Une réalisation particulière de cette segmentation peut être effectuée, par exemple. en utilisant une connexité d'ordre 4 par agrégation des pixels qui sont à 1 ou à - 1. Pour supprimer les petites régions dues au bruit on peut, soit fixer un seuil sur la taille des objets que l'on recherche a priori, soit, si l'objet possède des contours, imposer qu'au moins un des pixels qui le compose présente sur l'image de différence, une valeur supérieure à un seuil fixe au-dessus du bruit. Le procédé selon l'invention apporte une segmentation beaucoup plus pertinente que la méthode par différence classique de l'état de la technique. En effet, au lieu d'obtenir uniquement les contours, I'ensemble des zones composant un objet en mouvement est facilement mis en évidence. Au point du vue temps de calcul, seul un filtrage simple supplémentaire est nécessaire, ce qui est peu pénalisant. Les domaines d'application de la présente invention sont variés. On peut citer à titre d'exemples non exhaustifs: des interfaces "homme-machine", le codage et la compression d'images, la robotique, la télévision. Elle peut être utilisée dans des rétines artificielles, intégration "en dur" dans des caméras ou des moniteurs, dans l'écoulement des fluides (turbulences, météo) et dans la surveillance d'intrusion et la détection de fumées, REVENDICATIONS 1) Procédé de détection d'objets en mouvement dans une séquence d'images vidéo, caractérisé en ce qu'il consiste à effectuer les différences des valeurs respectivement prises en chaque pixel par des signaux représentatifs d'une caractéristique desdites images pour deux images consécutives afin d'obtenir un signal de différence qui est ensuite quantifié en signaux n-aires avec n impair, (n-1)/2 niveaux de quantification pour les valeurs de différence positives, (n-1)/2 niveaux de quantification pour les valeurs de différence négatives et un niveau pour les valeurs de différence nulles, puis effectuer une étape de croissance de région et ainsi segmenter les objets en mouvement. 2) Procédé selon la revendication 1, caractérisé en ce que le signal de différence est quantifié en signaux ternaires, un niveau pour les valeurs positives du signal de différence, un niveau pour les valeurs négatives du signal de différence et un niveau pour la valeur nulle du signal de différence. 3) Procédé selon la revendication 1 ou 2, caractérisé en ce qu'avant l'étape de croissance de région, on effectue une étape de filtrage de l'image formée de l'ensemble des pixels prenant respectivement lesdites valeurs de différence quantifiées afin d'en éliminer les zones filamenteuses qui y apparaissent. 4) Procédé selon la revendication 3, caractérisé en ce que ladite étape de filtrage consiste à annuler la valeur quantifiée d'un pixel si ledit pixel se trouve entre deux pixels horizontaux ou verticaux présentant des valeurs quantifiées différentes de la sienne. ) Procédé selon une des revendications précédentes, caractérisé en ce que lesdits signaux représentatifs d'une caractéristique desdites images sont les signaux de luminance 6) Procédé selon une des revendications 1 à 4, caractérisé en ce que lesdits signaux représentatifs d'une caractéristique desdites images sont des signaux de chrominance. 7) Procédé selon une des revendications 1 à 4, caractérisé en ce que lesdits signaux représentatifs d'une caractéristique desdites images sont des signaux résultant de la combinaison des signaux de luminance et des signaux de chrominance.