Brevet FR3058248A1 — publié le 20180504

Procédé de mesure de la direction d'éléments linéaires et parallèles entre eux L'invention concerne les procédés de mesure à partir d'une image de la direction d'éléments linéaires et parallèles entre eux. On connaît un procédé permettant de mesurer l'orientation de droites, par exemple un ensemble de rues et d'avenues dans un réseau organisé tel qu'une grille tridimensionnelle dite de Manhattan, c'est-à-dire qu'un ensemble d'axes parallèles entre eux sont perpendiculaires à un ensemble d'autres axes également parallèles entre eux. Un tel procédé permet par exemple le vol autonome de drones. Ce procédé consiste à prendre une photographie d'un espace à analyser avec un appareil placé horizontalement puis à déterminer l'orientation de l'image obtenue par rapport à un repère orthonormé naturel formé par la structure de la grille. Une série d'analyses statistiques est ensuite réalisée, série comprenant tout d'abord un calcul de probabilités de localisation des bords de l'image (probabilités de réponse d'un filtre de détection de contours) puis l'obtention de la répartition de l'amplitude et de la direction d'un gradient d'intensité et enfin la réalisation d'une hypothèse de factorisation. Les données obtenues à partir de la grille tridimensionnelle dite de Manhattan et à partir de l'analyse statistique sont ensuite combinées dans un réseau Bayésien afin de déterminer l'orientation du ou des motifs présents dans l'image. Ce procédé présente plusieurs inconvénients. Il inclut premièrement énormément d'étapes entre la prise d'images et la détermination de l'orientation des motifs, ce qui implique un coût de calcul important. En d'autres termes, la complexité de l'algorithme exige une puissance de calcul élevée. De plus, il s'agit d'un procédé comportant des contraintes comme par exemple la nécessité de capturer une image grâce à un appareil disposé horizontalement. Enfin, la quasi-totalité des étapes introduit une incertitude du fait du calcul de probabilités et d'hypothèses ainsi que l'estimation empirique de certains paramètres. Le taux d'erreur en résultant n'en est que plus important. Un but de l'invention est de proposer un procédé de mesure de la direction de motifs d'éléments linéaires et parallèles entre eux plus robuste, plus rapide, ne nécessitant 30 qu'un bas coût de calcul et engendrant un faible taux d'erreur. A cet effet, on prévoit selon l'invention un procédé de mesure de la direction de motifs d'éléments linéaires et parallèles entre eux, qui comprend l'exécution, au moins trois fois à la suite, de la série d'étapes suivantes : - délimiter une portion d'une image comprenant les motifs, 35 - appliquer au moins un filtre à la portion de l'image, - déterminer une valeur d'un paramètre de la portion filtrée, le paramètre constituant une estimation d'un alignement entre les différents motifs, et 3058248 2 - enregistrer la valeur déterminée, puis, après cette exécution, comparer les valeurs enregistrées et déterminer une valeur maximale du paramètre. Ainsi, le procédé de mesure est réalisé grâce à un algorithme ne comprenant que peu 5 d'étapes et ne nécessitant par conséquent pas un coût de calcul important. Ce faible nombre d'étapes, notamment des étapes de détermination de valeurs, permet une bonne rapidité de calcul. Enfin, le taux d'erreur est faible car l'algorithme fait peu appel à des calculs de probabilités ou encore à la réalisation d'hypothèses de calcul. Avantageusement, le filtre appliqué est un filtre de Gabor. 10 Avantageusement, le filtre est appliqué en utilisant une orientation perpendiculaire à la portion d'image délimitée. L'application selon cette orientation permet d'augmenter l'efficacité de la procédure en procurant une meilleure isolation des contours. Avantageusement, le filtre est limité à une seule taille et à une seule orientation 15 prédéfinies par rapport à une portion rectangulaire de l'image lors de l'exécution. Ainsi, le coût de calcul est encore réduit grâce à l'utilisation d'un seul filtre lors des différentes répétitions de la série d'étapes ci-dessus. Avantageusement, l'équation du filtre F est la suivante : y21 (tir F 2a2 x u2) = exp - C11 û1 = u1 cos 19 + u2 sin 0 û2 = -u1 sin 0 + u2 cos 0 20 dans laquelle : - 0 est une valeur d'un angle représentant l'orientation du filtre par rapport à la portion de l'image et - o, y et À sont des constantes, o étant de préférence égal à 20, y étant de préférence égal à 0,1 et À étant de 25 préférence égal à 20. Avantageusement, le paramètre est un écart-type d'une série de valeurs obtenues en additionnant des chiffres correspondant à des valeurs des différents pixels de la portion d'image après application du filtre, chaque valeur correspondant à l'addition des chiffres d'une colonne de pixels de la portion d'image. Avantageusement, la portion sélectionnée est rectangulaire. Ainsi, la mesure de la direction réalisée sur la portion filtrée est plus efficace grâce à la forme de cette portion. 3058248 3 Avantageusement, l'image est en couleur, en noir et blanc ou en échelle de gris. Avantageusement, les éléments linéaires sont des rangées de végétaux. On prévoit également selon l'invention un programme d'ordinateur comprenant des instructions de code aptes à commander l'exécution d'un procédé tel que décrit plus haut 5 lorsqu'il est exécuté sur un ordinateur. On prévoit aussi selon l'invention un procédé de mise à disposition du programme selon l'invention en vue de son téléchargement sur un réseau de télécommunications. On prévoit également selon l'invention un support de stockage lisible par un ordinateur contenant des instructions qui, lorsqu'elles sont exécutées par un ordinateur, font mettre 10 en oeuvre à cet ordinateur un procédé tel que décrit plus haut. On prévoit aussi selon l'invention un dispositif de mesure de la direction de motifs d'éléments linéaires et parallèles entre eux comprenant des moyens aptes à : - délimiter une portion d'une image comprenant les motifs, - appliquer au moins un filtre à la portion de l'image, 15 - déterminer une valeur d'un paramètre de la portion filtrée, le paramètre constituant une estimation d'un alignement entre les différents motifs, et - enregistrer la valeur déterminée, puis, après cette exécution, comparer les valeurs enregistrées et déterminer une valeur maximale du paramètre. 20 On va maintenant décrire un mode de réalisation de l'invention à l'appui des dessins annexés sur lesquels : - la figure 1 est une représentation schématique d'une étape de détermination d'une portion d'une image comprenant des motifs à analyser ; - la figure 2 est une représentation schématique d'une étape d'application d'un filtre à la 25 portion de l'image ; - la figure 3 est une représentation schématique d'une étape de détermination de la valeur de l'écart-type après application du filtre à la portion d'image ; - la figure 4 est un graphique représentant la valeur de l'écart-type en fonction de l'orientation de l'image par rapport à une zone d'intérêt ; 30 - la figure 5 est une représentation schématique d'un dispositif réalisant des prises de vues d'une zone d'intérêt selon différentes orientations vis-à-vis de cette zone d'intérêt ; et - la figure 6 est une représentation schématique d'un dispositif de mesure de la direction de motifs d'éléments linéaires et parallèles entre eux selon l'invention. On a illustré à la figure 1 la première étape du procédé selon l'invention. Une image 2 comprend un ensemble de motifs d'éléments linéaires et parallèles entre eux, deux à trois éléments étant suffisants pour réaliser l'analyse. L'image peut être par exemple une 3058248 4 photographie ou encore une capture d'une vidéo réalisée par un dispositif. Il peut également s'agir d'une image apportée à un dispositif de mesure. Cette image peut être en couleur, en noir et blanc ou encore en échelles de gris. Les motifs à analyser peuvent quant à eux être par exemple des rangées de végétaux (plus particulièrement des 5 rangées de vignes), un quadrillage de rues, des fibres de tissus biologiques ou encore des lignes de production. L'image 2 comprend une zone d'intérêt 6. Cette zone d'intérêt 6 correspond à la zone d'intérêt dans l'image comprenant les éléments à analyser. La zone d'intérêt 6 est choisie ici comme étant rectangulaire, cette forme permettant une détermination optimale de la 10 direction des motifs d'éléments à analyser, comme cela sera expliqué par la suite. Comme illustré à la figure 2, après sélection d'une portion 8 de l'image 2, on applique un filtre de traitement numérique 10 sur la portion 8. Il s'agit ici de réaliser une convolution, c'est-à-dire un filtrage spatial et dimensionnel de la zone comprenant les motifs d'éléments linéaires et parallèles entre eux. On entend par là qu'un filtrage est 15 effectué sur l'ensemble des pixels constituant la portion d'image 8 afin d'atténuer le bruit et certains détails mais également d'accentuer d'autres détails et/ou contours. On obtient également une accentuation des lignes de transition entre des éléments présents dans la portion d'image 8. Le filtre appliqué ici est un filtre de Gabor. Un tel filtre appartient à la classe des filtres 20 orientés, c'est-à-dire que ce filtre est appliqué à une image, en l'occurrence à la portion d'image 8, avec une certaine orientation vis-à-vis de celle-ci. Ici, le filtre de Gabor 10 a une orientation perpendiculaire à la la dimension majeure du rectangle constituant la portion d'image 8, cette condition augmentant l'efficacité de la procédure. Comme on va le voir en détails, le présent mode de mise en oeuvre de l'invention 25 suppose l'exécution au moins trois fois d'une série d'étapes au cours de laquelle on sélectionne à chaque répétition une portion de la même image avec une orientation différente. Le filtre 10 appliqué a cependant toujours la même taille et la même orientation relativement à la portion d'image analysée. Dans le cas d'une portion rectangulaire, le filtre est appliqué en utilisant une orientation perpendiculaire à la portion d'image 30 délimitée. La taille du filtre peut par exemple être de 7 pixels. L'utilisation d'un tel filtre permet de réduire les coûts de calcul pour la détermination de la direction des motifs d'éléments linéaires et parallèles entre eux. Une des possibles équations du filtre de Gabor Fest la suivante : 35 3058248 5 + y21 (27r F(ui, u2) = exp - 2a2 x À C11 û1 = u1 cos 19 + u2 sin 0 û2 = -u1 sin 0 + u2 cos 0 0 est une valeur d'un angle représentant l'orientation du filtre par rapport à la portion de l'image, comme expliqué auparavant. A titre d'exemple, des possibles valeurs pour les paramètres de l'équation sont les suivantes : la valeur de 0 est ici égale à 90. a, y et À sont des constantes, a étant de préférence égal à 20, y étant de préférence égal à 0,1 5 et À étant de préférence égal à 20. Ces valeurs permettent d'obtenir de bons résultats. Après application du filtre, on obtient une portion d'image filtrée 12 à partir de laquelle va être effectuée l'analyse permettant de déterminer la valeur maximale du paramètre constituant une estimation de la direction des motifs parallèles. Il s'agit ici d'un traitement de type statistique permettant de déterminer un écart-type 10 a, d'une série de valeurs obtenues en additionnant des chiffres correspondant aux valeurs des différents pixels de la portion d'image 12 après application du filtre. Chaque valeur correspond à l'addition des chiffres présents dans une colonne de pixels de la portion d'image. Pour ce faire, l'analyse débute, comme cela est illustré à la figure 3, par un travail sur 15 la matrice 14 formée par la portion d'image 12. Cette portion d'image 12 comprend un ensemble de pixels, chaque pixel ayant une valeur déterminée. La matrice 14 comprend n lignes et m colonnes. L'étape de détermination de l'écart-type commence par l'addition des chiffres présents dans chaque colonne de pixels afin d'obtenir la somme individuelle de chaque colonne. On note ici l'importance de la forme rectangulaire de la portion 20 d'image 8 puis 12 permettant d'obtenir m colonnes comprenant le même nombre de lignes. La somme individuelle de chacune des colonnes de pixels permet l'obtention d'un vecteur-ligne 16 comprenant autant de valeurs qu'il y a de colonnes. Après obtention du vecteur-ligne, on détermine la valeur de l'écart-type a, du vecteur-ligne, c'est-à-dire la 25 dispersion des valeurs de la série autour de la moyenne. Après détermination de l'écart-type a,, on enregistre cette valeur sur un support adéquat. L'ensemble des étapes présentées auparavant est répétée plusieurs fois, au moins trois fois, à partir d'images différentes des mêmes éléments. Il est cependant possible 30 d'envisager un nombre de répétitions plus importants afin d'avoir une plus grande précision dans l'identification de la direction des motifs d'éléments linéaires et parallèles entre eux. Ces images varient les unes des autres par l'orientation de l'image (donc du 3058248 6 dispositif de prise de vue) analysée par rapport à l'espace comprenant les motifs d'éléments 4 à analyser, comme cela est représenté sur la figure 6. Il peut également s'agir de la rotation d'une même image. Pour cela, un dispositif, ici un drone, réalise des prises de vues d'un espace contenant des motifs d'éléments 4 à analyser grâce à un 5 appareil photographique20. Le drone est en vol stationnaire au-dessus de l'espace à analyser. Il réalise une prise de vue dans une direction 22 de l'espace à analyser, image qui permettra de réaliser une série d'étapes permettant de calculer l'écart-type mentionné ci-dessus. Il peut alternativement s'agir d'un drone en mouvement. Ensuite, le drone, toujours en vol (stationnaire ou non), pivote sur lui-même (rotation de lacet) selon un 10 angle défini, par exemple 45° sur la figure 5, puisréalise une autre prise de vue dans une direction 24 pour obtenir une deuxième image à analyser. Alternativement, il est envisageable que seul le dispositif de prise de vue pivote sans que le drone n'ait à changer d'orientation. Ce processus est répété au moins trois fois. Compte-tenu de la propriété de symétrie dans le champ des directions, la prise d'image peut être limitée à 15 un intervalle d'angles de 180°. Ainsi, il n'est pas nécessaire d'effectuer de rotation d'image pour l'analyse ni d'appliquer un filtre de Gabor dans plusieurs directions. Après exécution au moins trois fois de la série d'étapes présentées auparavant, on dispose de plusieurs valeurs d'écart-type a, (au moins trois) enregistrées. L'étape suivante consiste à comparer les valeurs enregistrées afin de déterminer une valeur 20 maximale de l'écart-type am. Pour ce faire, on réalise par exemple un graphe comme illustré à la figure 4 représentant les différentes valeurs d'écart-type déterminées en fonction de l'orientation de l'image par rapport à l'espace à analyser, ici une image tous les 22,5°. Par interpolation de points, on obtient le graphique montrant l'évolution de l'écart-type en fonction de cette orientation. On détermine alors la valeur maximale am 26 25 de l'écart-type a,. Cette valeur a été obtenue par l'analyse d'une image prise dans une orientation donnée, dans le cas de la figure 4 avec une orientation de 157,5° par rapport à la zone à analyser, en sachant que la valeur de 0° correspond à la première prise de vue déterminée de manière aléatoire. Cette direction est la direction qui optimise l'alignement des motifs par rapport à la direction de la fenêtre de prise de vue. En d'autres 30 termes, c'est selon cette orientation que la fenêtre de prise de vue est le mieux alignée avec les motifs d'éléments 4. On identifie ainsi la direction d'alignement des éléments ou une direction très proche de cette direction d'alignement. Comme illustré à la figure 6, l'invention concerne également un dispositif 3 de mesure de l'alignement de motifs d'éléments linéaires et parallèles entre eux. Ce dispositif 3 35 comprend des moyens d'acquisition d'images 5 aptes à capturer une image de l'espace à analyser. A cet effet, les moyens d'acquisition 5 comprennent un objectif 7 pour l'acquisition d'images. Les moyens d'acquisition 5 sont reliés à des moyens automatisés 3058248 7 de calcul 9 par l'intermédiaire d'un organe de connexion 11 leur permettant d'échanger des données entre eux. Les moyens de calcul 9 permettent de mettre en oeuvre les opérations précitées et notamment de délimiter une portion de l'image comprenant la zone d'intérêt 6 et de déterminer les valeurs de l'écart-type a,. Les moyens de calcul 5 peuvent par exemple un calculateur 13 pour la détermination de a,. Les moyens de calcul peuvent aussi comparer les différentes valeurs de a et déterminer am. Cette fonction peut néanmoins être assurée par des moyens autres que les moyens de calcul 9. Les moyens de calcul sont reliés à des moyens de stockage 15 par l'intermédiaire d'un organe de connexion 17 remplissant la même fonction que l'organe de connexion 11. Ces moyens 10 de stockage permettent de conserver les valeurs a en vue de leur comparaison. Le dispositif 3 comprend plus globalement une unité centrale (non représentée) comprenant des moyens permettant le stockage d'un programme d'ordinateur comprenant des instructions de code aptes à commander l'exécution d'un procédé tel que décrit auparavant. Ce procédé peut être mis à disposition sur un réseau de 15 télécommunication en vue de son téléchargement sur un support de stockage lisible par ordinateur. Le support contient alors des instructions qui, lorsqu'elles sont exécutées par l'ordinateur, font mettre en oeuvre à cet ordinateur un procédé tel que décrit auparavant. L'invention n'est pas limitée aux modes de réalisation présentés et d'autres modes de réalisation apparaîtront clairement à l'homme du métier. Il est notamment possible 20 d'apporter une image à un dispositif qui n'aura par conséquent pas besoin d'embarquer un dispositif de prise de vue. En plus du vol autonome de drones permettant la livraison de colis, la surveillance de sites ou encore l'intervention après des tremblements de terre, ce procédé peut s'appliquer à l'analyse d'images pour le guidage de robots terrestres (détection et mesure 25 de la direction d'un trottoir ou d'une voie dédiée), à l'analyse d'image satellitaires pour l'analyse de la direction des rues dans les milieux urbains ou encore à la mesure de la direction des rangées de végétaux présentes dans des images satellitaires. D'autres applications sont envisageables comme par exemple l'analyse de la direction de fibres de tissus biologiques (par exemple des fibres musculaires) en imagerie médicale ou 30 encore l'analyse de lignes de production ou la recherche de défaut sur des produits finis, comme par exemple des rayures, dans le domaine de l'industrie. REVENDICATIONS1. Procédé de mesure de la direction de motifs d'éléments linéaires et parallèles entre eux, caractérisé en ce qu'il comprend l'exécution, au moins trois fois à la suite, de la série 5 d'étapes suivantes : - délimiter une portion d'une image comprenant les motifs, - appliquer au moins un filtre à la portion de l'image, - déterminer une valeur d'un paramètre de la portion filtrée, le paramètre constituant une estimation d'un alignement entre les différents motifs, et 10 - enregistrer la valeur déterminée, puis, après cette exécution, comparer les valeurs enregistrées et déterminer une valeur maximale du paramètre. 2. Procédé de mesure selon la revendication 1, dans lequel le filtre appliqué est un filtre de Gabor. 15 3. Procédé de mesure selon la revendication 2, dans lequel le filtre est appliqué en utilisant une orientation perpendiculaire à la portion d'image délimitée. 4. Procédé de mesure selon l'une quelconque des revendications 2 et 3, dans lequel le filtre est limité à une seule taille et à une seule orientation prédéfinies par rapport à la portion de l'image lors de l'exécution. 20 5. Procédé de mesure selon l'une quelconque des revendications 2 à 4, dans lequel l'équation du filtre F est la suivante : ( û1 + y2fi) ( Ûi.2n- ) F(ui, u2) = exp 20-2 x Il. C11 = u1 cos 0 + u2 sin 0 C12 = -U1 sin 9 + u2 cos 9 dans laquelle : - 8 est une valeur d'un angle représentant l'orientation du filtre par rapport à la portion de 25 l'image et - a, y et À sont des constantes, a étant de préférence égal à 20, y étant de préférence égal à 0,1 et À étant de préférence égal à 20. 6. Procédé de mesure selon l'une quelconque des revendications précédentes, dans 30 lequel le paramètre est un écart-type d'une série de valeurs obtenues en additionnant des chiffres correspondant à des valeurs des différents pixels de la portion d'image après application du filtre, chaque valeur correspondant à l'addition des chiffres d'une colonne 3058248 2 de pixels de la portion d'image. 7. Procédé de mesure selon l'une quelconque des revendications précédentes, dans lequel l'image est en couleur, en noir et blanc ou en échelle de gris. 8. Procédé de mesure selon l'une quelconque des revendications précédentes, dans 5 lequel les éléments linéaires sont des rangées de végétaux. 9. Programme d'ordinateur caractérisé en ce qu'il comprend des instructions de code aptes à commander l'exécution d'un procédé selon l'une quelconque des revendications précédentes lorsqu'il est exécuté sur un ordinateur. 10. Procédé de mise à disposition du programme de la revendication précédente en 10 vue de son téléchargement sur un réseau de télécommunications. 11. Support d'enregistrement lisible par un ordinateur sur lequel est enregistré un programme d'ordinateur comprenant des instructions de code de programme pour l'exécution des étapes du procédé selon l'une quelconque des revendications 1 à 8 et 10. 15 12. Dispositif (3) de mesure de la direction de motifs d'éléments linéaires et parallèles entre eux, caractérisé en ce qu'il comprend des moyens (5, 7, 9, 13, 15) aptes à : - délimiter une portion d'une image comprenant les motifs, - appliquer au moins un filtre à la portion de l'image, - déterminer une valeur d'un paramètre de la portion filtrée, le paramètre constituant une 20 estimation d'un alignement entre les différents motifs, et - enregistrer la valeur déterminée, puis, après cette exécution, comparer les valeurs enregistrées et déterminer une valeur maximale du paramètre.