Évaluation de la méthode de détection

La méthode de détection est évaluée à l’aide de séquences réelles et du simulateur générant des images réalistes présentés en Section1.6. Cela a pour objectif de valider notre approche sur des images réelles dont nous ne disposons qu’en faible nombre et de conforter cette validation sur le simulateur avec lequel nous pouvons faire varier différents paramètres. On rappelle que la détection correspond ici à la localisation du porte-avions dans l’image et à l’initialisation des algorithmes de suivi 3D et 2D. Le suivi 3D basé modèle et le suivi 2D dense seront respec- tivement présentés en Section2.3.2.1et en Section2.3.2.2. Pour une meilleure compréhension quant aux succès des initialisations des suivis, nous les introduisons brièvement ici. Le suivi 3D basé modèle estime la pose entre le porte-avions et la caméra en utilisant un modèle 3D des contours tandis que le suivi 2D dense suit un patch représentant le pont en estimant une homographie entre le patch de l’image courante et le patch d’une image de référence.

2.2.3.1 Images réelles

Cette partie a pour objet la validation de la méthode de détection sur des images réelles de modalité visible et infrarouge présentée dans la section précédente. L’évaluation sur des séquences réelles présente l’intérêt de leur représentativité par rapport à des images d’un générateur synthétique ne modélisant qu’une partie des effets physiques. Cependant, le nombre de séquences est limité. De plus, pour ces vidéos récupérées sur Internet, la qualité n’est pas optimale et aucune mesure des capteurs de l’avion, dont celle du transpondeur TACAN, n’est disponible. C’est pourquoi une adaptation de la méthode de détection proposée est nécessaire. Ainsi, l’évaluation se base sur un ensemble d’imagettes extraites d’images données. Les quatre coins de la piste ont été sélectionnés manuellement pour chaque imagette. Pour toutes les images de la séquence, le maximum du critère de similarité ZNCC entre l’image courante et une imagette donnée est enregistrée. Afin d’étudier l’efficacité de la méthode de détection, l’initialisation de la pose d’un algorithme de suivi 3D est effectuée et évaluée visuellement. Modalité visible. L’évaluation de la méthode de détection sur des images de modalité visible repose sur la séquence A, illustrée par les Figs 2.9a-2.9d. Les imagettes utilisées pour la détection sont issues des images de la séquence et présentées Figs. 2.9e-2.9g.

La valeur maximale du coefficient de similarité ZNCC, illustrée Fig. 2.9h, fournit une indication de la ressemblance entre le patch et la zone de l’image la plus similaire à cette imagette. Ce coefficient reste d’une valeur importante sur une vaste étendue d’images. Par exemple, pour l’imagette 170, le coefficient est au dessus de 0.8 entre les images 140 et 205. Pour cette séquence, on remarque un lien empirique entre une valeur seuil du critère de similarité, d’environ 0.8 et du succès de l’initialisation du suivi. En effet, plus ce coefficient tendra vers 1, plus les quatre coins de l’imagette correspondront à ceux de l’image courante et permettront une initialisation de l’algorithme de suivi. Ainsi, trois patchs suffisent pour réussir à faire la détection et l’initialisation du suivi sur toute la séquence. Toutefois, il serait hasardeux de juger du succès de l’initialisation du suivi par la valeur de ce critère de similarité qui dépendra de la texture de la scène et des conditions de visibilité. En complément de la

2.2 Détection du porte-avions 59 valeur de ce critère de similarité, il faudrait vérifier l’initialisation par un moyen propre au suivi ou à l’aide des capteurs de l’avion, comme la centrale inertielle ou le transpondeur TACAN, en prenant en compte ses imprécisions.

Modalité infrarouge. L’efficacité de la méthode de détection sur des images infrarouges repose sur la séquence C, illustrée par les Figs. 2.10a-2.10d. Cette séquence représente un survol d’un porte-avions durant une nuit et n’est donc pas complètement représentative d’un appontage, néanmoins la modalité infrarouge de cette vidéo est intéressante à étudier du fait de sa relative invariance aux conditions de luminosité. Des imagettes représentant le pont sont présentées Figs.2.10e-2.10get la valeur maximale du critère ZNCC est illustrée Fig. 2.10h.

Quelle que soit l’imagette utilisée, on remarque que l’évolution de la valeur maximale du critère est caractérisée par une même forme dont la largeur évolue en fonction de l’imagette considérée. Plus l’imagette employée correspond à une position proche du porte-avions, plus la largeur du pic de similarité devient étroit du fait de la variation de la taille du navire de l’image. De plus, par rapport à la modalité visible, la modalité infrarouge présente un contraste important entre les pixels composant le porte-avions avec notamment ses catapultes, expliquant aussi l’étroitesse du pic. Concernant l’initialisation du suivi, elle est réussie autour des pics de similarité, comme dans le cas visible. Pour obtenir une initialisation du suivi pour toutes les images de la séquence, il faudrait donc davantage de patchs.

2.2.3.2 Images synthétiques

On rappelle que le terme détection comprend ici la localisation du porte-avions dans l’image et l’initialisation des algorithmes de suivi 3D et 2D. La détection est ici évaluée à l’aide du simulateur d’images synthétiques utilisant les capteurs A et B présentés en Section

1.6en faisant varier l’attitude du navire.

Les résultats présentés Fig. 2.11 correspondent à une position initiale située à 4500m du porte-avions, pour des erreurs latérale et verticale de respectivement -250m et 80m par rapport à la trajectoire désirée. Les erreurs des mesures provenant du transpondeur TACAN sont de 1 degré et de -185m. Elles correspondent à un des cas définissant la zone de recherche présentée dans la Section 2.2.2.1. Ces erreurs provoquent un défaut de centrage du porte-avions dans l’image initiale comme illustré sur les images de la colonne gauche de la Fig.2.11.

À partir de l’image de référence présentée Fig. 2.11a, le patch de détection représentant la poupe du navire est construit à l’aide de la pose biaisée par les mesures du TACAN, comme présenté en Section 2.2.2.2. Comme déjà évoqué en Section 2.2.2.3, employer un patch de la poupe permet d’obtenir des résultats plus robustes vis-à-vis des variations d’attitude du porte-avions qu’en utilisant un patch de la piste.

Pour les différents capteurs A et B et pour deux angles de tangage présentés, la localisation de la poupe dans l’image est effectuée avec succès par la méthode présentée en Section2.2.2.3

comme on peut le constater Fig.2.11. Les algorithmes de suivi sont initialisés en considérant un porte-avions avec des angles de roulis et de tangage nuls. Cette hypothèse est suffisante pour le suivi basé modèle 3D qui, par sa robustesse, se recale sur les contours du porte-avions comme présenté sur les images de la colonne droite de la Fig. 2.11.

Concernant l’initialisation du suivi 2D, elle fonctionne pour des erreurs importantes du TACAN mais seulement avec des variations limitées d’attitude du porte-avions (non présen- tées dans ce document). En effet, le patch suivi par cet algorithme doit être un plan et est,

(a) image 60 (b) image 130

(c) image 200 (d) image 280

(e) im. 85 (f) im. 170 (g) im. 230

0 0.2 0.4 0.6 0.8 1 50 100 150 200 250 300 Va leur m ax ZN CC e t suc cès de l'i nit Image

Zones d'initialisation du suivi

imagette 85 imagette 170 imagette 230

(h)

Figure 2.9 – Séquence A. Évolution de la valeur maximale du critère de similarité et succès de l’initialisation du suivi (h) en fonction des images de la séquence (a-d) pour différentes imagettes (e-g)

2.2 Détection du porte-avions 61

(a) image 0 (b) image 50 (c) image 100 (d) image 150

(e) im. 25 (f) im. 75 (g) im. 125

0 0.2 0.4 0.6 0.8 1 0 20 40 60 80 100 120 140 Va leur m ax ZN CC e t suc cès de l'i nit Image Zones d'initialisation du suivi

imagette 25 imagette 75 imagette 125

(h)

Figure 2.10 – Séquence C. Évolution de la valeur maximale du critère ZNCC (h) en fonction des images de la séquence (a-d) pour différentes imagettes du pont (e-g)

dans notre application, la piste. Une variation de 1 ou -1 degré engendre une transformation importante du patch représentant la piste par rapport au patch du porte-avions à angle de tangage nul. Considérant comme première image le patch du porte-avions à angle de tangage nul, le suivi ne parvient pas à se recaler sur le patch de la piste pour des angles de tangage importants et le suivi échoue. Le suivi 2D est donc moins robuste que le suivi 3D basé modèle vis-à-vis des erreurs d’initialisation dues aux variations d’angle de tangage. Reposant sur la méthode proposée, un moyen direct pour étendre la zone de succès de l’initialisation serait de considérer plusieurs patchs en faisant varier l’attitude du porte-avions. Le facteur de similarité maximal issu de chaque patch serait comparé à celui des autres pour déterminer l’angle de tangage du porte-avions.

La méthode de détection a été évaluée sur des images réelles et synthétiques. La détec- tion permet de fournir une initialisation robuste aux changements de luminosité, aux erreurs provenant des mesures du transpondeur TACAN et aux variations d’attitude du porte-avions concernant le suivi 3D. Le suivi 2D est cependant plus sensible aux variations d’attitude du navire. En utilisant la méthode proposée fondée sur l’emploi des capteurs de l’avion, le pont du porte-avions est maintenant localisé dans l’image de la caméra et les données nécessaires à l’initialisation des algorithmes de suivi ont été déterminées à l’aide d’une image de référence. La section suivante présente ces algorithmes de suivi et les évalue sur des images réelles et synthétiques.