Effet de l’interpolation MoyenPlusPropagationDuFond

Nous avons pr´esent´e dans la Figure 4.19 la comparaison entre l’interpolation, le remplis-

sage et diverses combinaisons. Le remplissage correspond au remplissage de disparit´es des

images en plus haute d´efinition. L’interpolation fait r´ef´erence `a la M´ethode MoyenPlusPro-

pagationDuFond qui prend en compte des particularit´es des images. Pour ce qui est de la

v´erification, il s’agit de la v´erification de consistance. Concr`etement, Le cas N

o

_{1 passe la}

v´erification de consistance sur les grandes et les petites cartes de disparit´e, puis fait le rem-

plissage et l’interpolation. Le cas N

o

_{2 fait la v´erification de consistance sur les petites cartes}

de disparit´e, puis fait le remplissage de disparit´es obtenues apr`es une seule passe de gauche

`a droite sur les grandes images. Le cas N

o

_{3 fait la v´erification de consistance sur les petites}

cartes de disparit´e puis passe l’interpolation MoyenPlusPropagationDuFond. Finalement, le

cas N

o

_{4 emploie les grandes images pour cr´eer une carte de disparit´e, puis on la r´eduit `a}

l’´echelle de 1/r, ensuite passe l’interpolation MoyenPlusPropagationDuFond pour avoir une

carte de disparit´e.

0.3 0.35 0.4 0.45 0.5 3 4 5 6 7 8 9

Taux d’erreur des pixels visibles avec différentes méthodes de création de carte

Largeur de fenêtre carrée

1 : vérification sur les petites et grandes images + remplissage + interpolation 2 : vérification avec les petites images+remplissage avec une passe des grandes images 3 : vérification avec les petites images + interpolation 4 : vérification avec les grandes images puis réduire la carte en échelle+interpolation

Figure 4.19 Comparaisons des taux d’erreur avec des combinaisons de techniques avec les

images de « Art »

Nous allons montrer le r´esultat pour plus d’images dans la Figure 4.23 plus loin.

Une bonne interpolation peut tr`es bien compl´eter les autres techniques que nous avons

mentionn´ees plus haut. Nous pouvons voir qu’une fois l’interpolation activ´ee, nous avons

une meilleure pr´ecision. Une bonne combinaison des techniques peut encore augmenter la

pr´ecision.

La Figure 4.20 compare une carte de disparit´e apr`es la v´erification de consistance et une

carte apr`es remplissage et interpolation avec MoyenPlusPropagationDuFond. La taille de la

fenˆetre utilis´ee est 5. Ce remplissage consiste `a remplir la petite carte de disparit´e avec une

grande carte de disparit´e apr`es la v´erification de consistance ou une seule passe de gauche `a

droite sans v´erification de consistance.

N

o

_{1 : v´erification sur les petites et grandes}

_N

o

_{2 : v´erification de consistance avec}

images + remplissage + interpolation

les petites images + remplissage

avec une passe de HD

N

o

_{3 : v´erification de consistance avec}

_N

o

_{4 : v´erification avec les grandes images,}

les petites images + interpolation

r´eduire la carte et interpolation

Figure 4.20 Comparaisons des cartes obtenues selon les combinaisons avec les images de

« Art »

Dans la Figure 4.19 et la Figure 4.20, lorsque nous ´ecrivons « avec les petites et grandes

images », nous voulons dire que les actions ont ´et´e ex´ecut´ees sur les grandes et les petites

images.

Nous pouvons constater que pour les images de « Art », une interpolation combin´ee avec

les grandes images du cas N

o

_{1 peut l´eg`erement surpasser les cas N}

o

_{2, N}

o

_{3 et N}

o

_{4 quant `a}

la performance.

La qualit´e de carte de disparit´e d´epend de type d’image, par exemple, la Figure 4.21

montre que pour les images de « Laundry », les cas N

o

_{1 et N}

o

_{2 produisent le taux d’erreur}

similaire. Les cas N

o

_{3 et N}

o

_{4 ont presque le mˆeme taux d’erreur. La Figure 4.22 montre}

que pour les images de « Dolls », la tendance du cas N

o

_{4 est similaire `a celle des images de}

« Art ».

0.35 0.4 0.45 0.5 0.55 0.6 0.65 3 4 5 6 7 8 9

Taux d’erreur des pixels visibles avec différentes méthodes de création de carte

Largeur de fenêtre carrée

1 : vérification sur les petites et grandes images + remplissage + interpolation 2: vérification avec les petites images+remplissage avec une passe des grandes images 3 : vérification avec les petites images + interpolation 4 : vérification avec les grandes images puis réduire la carte en échelle+interpolation

Figure 4.21 Comparaisons des taux d’erreur avec des combinaisons de techniques avec les

images de « Laundry »

0.14 0.16 0.18 0.2 0.22 0.24 0.26 0.28 0.3 0.32 3 4 5 6 7 8 9

Taux d’erreur des pixels visibles avec différentes méthodes de création de carte

Largeur de fenêtre carrée

1 : vérification sur les petites et grandes images + remplissage + interpolation 2 : vérification avec les petites images+remplissage avec une passe des grandes images 3 : vérification avec les petites images + interpolation 4 : vérification avec les grandes images puis réduire la carte en échelle+interpolation

Figure 4.22 Comparaisons des taux d’erreur avec des combinaisons de techniques avec les

images de « Dolls »

Nous avons essay´e plus d’images de Middlebury de 2005 pr´esent´ees par Blasiak et al. (voir

Blasiak et al., 2005) et les images de Middlebury de 2003 pr´esent´ees par Scharstein et al. (voir

Scharstein et al., 2003). Les images de 2005 employ´ees incluent les plus grandes et les plus

petites de « Art », de « Books », de « Dolls », de « Laundry », de « Moebius » et de

« Reindeer ». Pour ce qui est des images de 2003, elles incluent les images les plus grandes

et les plus petites de « Cones » et de « Teddy ». La disparit´e maximale des petites images

de 2005 est 79, celle des petites images de 2003 est 63. Les disparit´es maximales pour les

grandes images de 2005 et de 2003 sont 239 et 255 respectivement. Les ratios de taille entre

les grandes images et les petites images de 2005 et de 2003 sont 3 et 4 respectivement. La

Figure 4.23 montre que la moyenne des taux d’erreur des pixels visibles calcul´es avec les cas

N

o

_{1, N}

o

_{2, N}

o

_{3 et N}

o

_{4 d´efinis plus tˆot.}

0.2 0.25 0.3 0.35 0.4 3 4 5 6 7 8 9

Moyenne des taux d’erreur des pixels visibles avec différentes méthodes

Largeur de fenêtre carrée

1 : vérification sur les petites et grandes images + remplissage + interpolation 2 : vérification avec les petites images+remplissage avec une passe des grandes images 3 : vérification avec les petites images + interpolation 4 : vérification avec les grandes images puis réduire la carte en échelle+interpolation

Figure 4.23 Comparaisons des moyennes des taux d’erreur des pixels visibles avec des com-

binaisons de techniques pour 8 paires d’images

Cette m´ethode d’interpolation est rapide. La partie de temps de l’interpolation Moyen-

PlusPropagationDuFond pour la cr´eation de la carte du cas N

o

_{1 dans la Figure 4.20 prend}

2,3 ms sur un processeur Intel

r

_Core

TM

_{i7-2600K @ 3,40 GHz sous Windows 7 Professional.}

Nous n’avons pas fait l’impl´ementation en GPGPU.

Nous pouvons ´egalement remarquer que le remplissage de disparit´es des images en plus

haute d´efinition apr`es la v´erification de consistance a le meilleur r´esultat. Pour raison de

performance, nous employons le remplissage de disparit´es des images en plus haute d´efinition

d’une seule passe dans la plupart de cas.

Dans le document Traitement et analyse d'images stéréoscopiques avec les approches du calcul générique sur un processeur graphique (Page 113-118)