Vision par ordinateur sous-marine: Explorer les profondeurs de la vision par ordinateur sous les vagues

Par Fouad Sabry

Qu'est-ce que la vision par ordinateur sous-marine

La vision par ordinateur sous-marine est un sous-domaine de la vision par ordinateur. Ces dernières années, avec le développement des véhicules sous-marins, le besoin de pouvoir enregistrer et traiter d’énormes quantités d’informations est devenu de plus en plus important. Les applications vont de l'inspection des structures sous-marines pour l'industrie offshore à l'identification et au comptage des poissons pour la recherche biologique. Cependant, quel que soit l’impact de cette technologie sur l’industrie et la recherche, elle en est encore à un stade de développement très précoce par rapport à la vision par ordinateur traditionnelle. L’une des raisons à cela est que dès que la caméra entre dans l’eau, une toute nouvelle série de défis apparaît. D’une part, les caméras doivent être étanches, la corrosion marine détériore rapidement les matériaux et l’accès et les modifications aux installations expérimentales sont coûteux, tant en temps qu’en ressources. D'un autre côté, les propriétés physiques de l'eau font que la lumière se comporte différemment, modifiant l'apparence d'un même objet avec des variations de profondeur, de matière organique, de courants, de température, etc.

Comment vous en bénéficierez

(I) Informations et validations sur les sujets suivants :

Chapitre 1 : Vision par ordinateur sous-marine

Chapitre 2 : Vision par ordinateur

Chapitre 3 : Levé hydrographique

Chapitre 4 : Véhicule sous-marin autonome

Chapitre 5 : Monterey Bay Aquarium Research Institute

Chapitre 6 : Sous-marin sans pilote véhicule

Chapitre 7 : Réduction du bruit

Chapitre 8 : Vision sous-marine

Chapitre 9 : Post-traitement vidéo

Chapitre 10 : Image qualité

(II) Répondre aux principales questions du public sur la vision par ordinateur sous-marine.

(III) Exemples concrets d'utilisation de la vision par ordinateur sous-marine dans de nombreux domaines.

À qui s'adresse ce livre

Les professionnels, les étudiants de premier cycle et des cycles supérieurs, les passionnés, les amateurs et ceux qui souhaitent aller au-delà des connaissances ou des informations de base pour tout type de vision par ordinateur sous-marine.

• Langue: Français
• Éditeur: Un Milliard De Personnes Informées [French]
• Date de sortie: 28 avr. 2024

Aperçu du livre

Vision par ordinateur sous-marine

Explorer les profondeurs de la vision par ordinateur sous les vagues

Fouad Sabry est l'ancien responsable régional du développement commercial pour les applications chez Hewlett Packard pour l'Europe du Sud, le Moyen-Orient et l'Afrique. Fouad est titulaire d'un baccalauréat ès sciences des systèmes informatiques et du contrôle automatique, d'une double maîtrise, d'une maîtrise en administration des affaires et d'une maîtrise en gestion des technologies de l'information, de l'Université de Melbourne en Australie. Fouad a plus de 25 ans d'expérience dans les technologies de l'information et de la communication, travaillant dans des entreprises locales, régionales et internationales, telles que Vodafone et des machines professionnelles internationales. Actuellement, Fouad est un entrepreneur, auteur, futuriste, axé sur les technologies émergentes et les solutions industrielles, et fondateur de l'initiative One Billion Knowledge.

Un milliard de connaissances

Vision par ordinateur sous-marine

Explorer les profondeurs de la vision par ordinateur sous les vagues

Fouad Sabry

Copyright

Vision © par ordinateur sous-marine 2024 par Fouad Sabry. Tous droits réservés.

Aucune partie de ce livre ne peut être reproduite sous quelque forme que ce soit ou par quelque moyen électronique ou mécanique que ce soit, y compris les systèmes de stockage et de récupération d'informations, sans l'autorisation écrite de l'auteur. La seule exception est celle d'un critique, qui peut citer de courts extraits dans une critique.

Couverture dessinée par Fouad Sabry.

Bien que toutes les précautions aient été prises dans la préparation de ce livre, les auteurs et les éditeurs n'assument aucune responsabilité pour les erreurs ou omissions, ou pour les dommages résultant de l'utilisation des informations contenues dans le présent document.

Table des matières

Chapitre 1 : Vision par ordinateur sous-marine

Chapitre 2 : Vision par ordinateur

Chapitre 3 : Levé hydrographique

Chapitre 4 : Véhicule sous-marin autonome

Chapitre 3 : Institut de recherche de l'aquarium de la baie de Monterey

Chapitre 6 : Véhicule sous-marin sans pilote

Chapitre 7 : Réduction du bruit

Chapitre 8 : Vision sous-marine

Chapitre 9 : Post-traitement vidéo

Chapitre 10 : Qualité de l'image

Appendice

À propos de l'auteur

Chapitre 1 : Vision par ordinateur sous-marine

Sous-ensemble de la vision par ordinateur qui se concentre sur l'imagerie sous-marine. La nécessité de collecter et d'interpréter des volumes massifs de données est devenue de plus en plus critique ces dernières années en raison de l'essor des véhicules sous-marins (ROV, AUV, planeurs). Il existe une grande variété d'utilisations de cette technologie, allant de l'inspection des structures sous-marines pour le secteur offshore à l'identification des poissons et au comptage des populations au nom de la science. Malgré le potentiel de cette technologie à révolutionner les industries et les domaines scientifiques, elle n'en est encore qu'à ses balbutiements par rapport aux formes plus établies de vision par ordinateur. En effet, prendre un appareil photo dans l'eau introduit un tout autre ensemble de difficultés. Cependant, il peut être coûteux en termes de temps et d'argent d'accéder aux installations expérimentales et d'y apporter des ajustements, et les caméras doivent être étanches. Cependant, la profondeur, la matière organique, les courants, la température et d'autres qualités physiques de l'eau modifient la façon dont la lumière interagit avec un objet, modifiant son apparence.

Étude des fonds marins

Positionnement et navigation par satellite

Surveillance biologique

Mosaïques vidéo comme aides à l'orientation et à la navigation

Inspection des pipelines

Visualisation de l'épave

Réparation de structures sous-marines

Prévention de la noyade à l'aide de moyens tels que les alarmes de piscine

Par temps couvert, la lumière traverse l'atmosphère de toutes les directions, mais le soleil est la source dominante. La lumière dans l'eau est émise par un cône délimité dans le ciel. La fenêtre de Snell est le nom donné à ce phénomène.

L'eau a une atténuation de la lumière beaucoup plus grande que l'air. Le résultat final est des images floues et peu contrastées. L'absorption (où l'énergie est perdue de la lumière) et la diffusion (où la direction de la lumière est modifiée) sont les principales causes de l'atténuation de la lumière. La diffusion vers l'avant provoque une augmentation du flou, tandis que la diffusion vers l'arrière réduit le contraste et est à l'origine du voile qui imprègne les photographies sous-marines. La présence de matière organique dissoute ou en suspension a un impact significatif sur la diffusion et l'atténuation dans l'eau.

L'atténuation de la lumière par l'eau dépend également de la longueur d'onde, ce qui est problématique. Cela signifie que la détérioration de la couleur se produit à des rythmes variables en fonction de la teinte. L'atténuation commence par la lumière rouge et orange et progresse vers le jaune et le vert. Visuellement, la couleur la moins atténuée est le bleu.

Les structures humaines sont couramment utilisées comme caractéristiques d'image pour la correspondance d'images dans la vision par ordinateur de haut niveau. Cependant, l'absence de caractéristiques topographiques dans l'océan en contrebas rend difficile la découverte de similitudes entre les photos.

Un boîtier étanche est nécessaire pour la photographie sous-marine. Cependant, en raison des variations de densité, la réfraction se produira aux interfaces eau-verre et verre-air. Cela provoque un décalage non linéaire de la forme de l'image.

Une autre difficulté unique est le mouvement du véhicule. En raison des courants et d'autres facteurs, les véhicules sous-marins sont en mouvement constant. Cela ajoute une nouvelle couche d'incertitude aux algorithmes, augmentant la possibilité que des fluctuations mineures puissent se produire dans n'importe quelle direction. Pour le suivi vidéo, cela peut être particulièrement utile. Des algorithmes permettant d'améliorer la stabilité de l'image pourraient être utilisés pour atténuer ce problème.

L'objectif de la restauration d'image est de résoudre l'image d'origine en modélisant sa dégradation, puis en inversant le processus. Il s'agit généralement d'une méthode compliquée qui nécessite un large éventail de paramètres qui changent radicalement en fonction du type d'eau analysée.

L'amélioration de l'image se concentre principalement sur l'amélioration visuelle de l'image, sans tenir compte de la façon dont une image est réellement formée. Ces procédures sont généralement moins compliquées et moins exigeantes en termes de calcul.

Il existe plusieurs algorithmes de correction automatique des couleurs. Pour ne donner qu'un exemple, l'UCM (méthode de correction des couleurs non supervisée) suit les étapes suivantes : En premier lieu, il restaure la précision des couleurs en équilibrant les valeurs de couleur. Ensuite, il optimise les composantes de saturation et d'intensité après avoir augmenté le contraste en étirant l'histogramme rouge à son maximum.

La géométrie et la radiométrie des caméras stéréoscopiques sont présumées avoir été calibrées au préalable. Par conséquent, il est prudent de supposer que les pixels adjacents doivent partager la même teinte. Cependant, cela ne peut pas être assuré dans une scène sous-marine en raison de la dispersion et de la rétrodiffusion. Cependant, ce phénomène peut être modélisé informatiquement, et une image virtuelle avec les impacts éliminés peut être produite.

De nos jours, les systèmes d'imagerie sonar

{Fin du chapitre 1}

Chapitre 2 : Vision par ordinateur

L'étude de la façon dont les ordinateurs peuvent tirer des connaissances de haut niveau à partir