Traitement d’image

2.4.1.1 Sans objet flottant

Pour les conditions sans objet flottant, les fonctions choisies sont, dans l’ordre de traitement : la définition des zones d’intérêt, la comparaison avec l’image de réfé-rence, la dilatation des blocs de pixels, l’extraction des blocs de pixels et le suivi des individus.

La définition des zones d’intérêt permet de cibler des zones spécifiques de notre image afin de modifier le traitement de l’image en fonction de la zone. Dans notre dispositif, cette fonction nous permet de différencier le centre du bassin très éclairé du reste de l’image. Du fait de la luminosité plus importante, cette zone fera l’objet d’une légère modification du paramétrage de la fonction suivante (comparaison avec l’image de référence). La figure 2.4a montre les différentes zones considérées dans le bassin.

La détection des individus se base sur la comparaison de chaque image de la vidéo avec une image de référence. Cette image de référence est une image du dispositif sans individu. Elle est réalisée en effectuant une moyenne de 100 images de la vidéo

(a) zones sans objet flottant (b) zones avec objet flottant

Figure 2.4 – Définition des zones soumises à des traitements d’image différents pour les conditions (a) sans objet flottant et (b) avec objet flottant (OF).

de l’expérience prises à intervalle régulier. Cette moyennisation d’images de la vidéo permet non seulement d’obtenir une image du dispositif sans individu mais aussi de prendre en compte les modifications éventuelles de l’environnement par les individus durant l’expérience (ex : déchets organiques, léger déplacement de l’objet flottant). La comparaison d’une image avec cette image de référence est effectuée en mesurant la différence de niveau de gris entre ces deux images pour chaque pixel (voir figure

2.5). Un seuil sur cette différence est établi pour éliminer le bruit et certaines taches produites par les déchets organiques. Ce paramètre est fixé différemment en fonction des conditions de luminosité selon les zones préétablies dans la fonction précédente. Bien que la lumière soit diffusée dans le dispositif (voir section2.2), la zone centrale du bassin est plus exposée. Lorsque des individus s’y déplacent, leurs ombres peuvent être détectées. Une différence de paramétrage est donc établie dans cette zone pour éviter des détections erronées.

La dilatation des blocs de pixels augmente les contours des pixels discriminés dans la fonction précédente. Cela permet une meilleur détection de certains individus qui peuvent être représentés par un nombre de pixels relativement faible en raison de la forme qu’ils adoptent ou du contraste moins important sur les bords du bassin. Dans notre cas, le contour est augmenté de 1 pixel.

L’extraction des blocs de pixels identifie les blocs de pixels connexes qui consti-tueront les individus qui se déplacent dans le bassin. Un seuil est appliqué pour ne pas prendre en compte des objets trop petits (déchets organiques). Les blocs de pixels doivent être plus grand que 20 pixels (le nombre moyen de pixels pour un poisson variant entre 150 et 200 pixels).

(a) Image de la vidéo (b) Image de référence (c) Comparaison des 2 images

Figure 2.5 – Détection des individus. (a) Image de 6 individus. (b) Image de réfé-rence (pixels moyennés dans le temps). (c) Comparaison de (a) avec (b).

À partir des blocs de pixels extraits, l’algorithme de suivi des individus est ap-pliqué. L’algorithme inclus dans le logiciel a été modifié. La version améliorée est détaillée ci-dessous dans la section 2.4.2.

Après chaque utilisation du logiciel pour une expérience, les données obtenues (positions des individus à chaque pas de temps) sont vérifiées. Si elles ne sont pas sa-tisfaisantes (ex : trajectoires altérées par des déchets organiques ou par le mouvement de l’objet flottant), les paramètres du traitement d’image sont adaptés spécifique-ment à l’expérience.

2.4.1.2 Avec objet flottant

L’objet flottant étant transparent, il est possible d’observer les individus dessous. Néanmoins la détection est plus ardue en raison du contraste très faible entre les individus et l’objet flottant (voir figure 2.6a). D’autre part, l’objet flottant peut très légèrement bouger lors de nos expériences et la comparaison avec une image de référence fixe peut engendrer des artefacts détectés sous l’objet flottant même lorsque les individus ne s’y trouvent pas.

Afin de détecter les individus sous l’objet flottant et de résoudre les difficultés mentionnées ci-dessus, le paramétrage pour les conditions avec objet flottant est adapté. Une zone d’intérêt correspondant à l’objet flottant est ajoutée et permet un traitement d’image spécifique (voir figure 2.4b). La séquence des fonctions du logiciel utilisées est, dans l’ordre de traitement : la définition des zones d’intérêt, la segmentation par couleur (zone de l’objet flottant), la comparaison avec l’image de référence (zone de l’objet flottant), l’érosion des blocs de pixels (zone de l’objet flottant), la comparaison avec l’image de référence (zones hors objet flottant), la

(a) 6 individus sous un objet flottant (b) Détection des individus

Figure 2.6 – Détection des individus sous les objets flottants. (a) Image de 6 indi-vidus sous un objet flottant. (b) Comparaison de (a) avec l’image de référence. dilatation des blocs de pixels, l’extraction des blocs de pixels et le suivi des individus.

Dans la zone de l’objet flottant, La comparaison avec l’image de référence est combinée à la segmentation par couleur. La segmentation par couleur détecte les pixels d’une palette de couleurs choisie. Pour être considérés, les pixels doivent ré-pondre aux deux critères : être supérieur au seuil de différence de niveau de gris par rapport à l’image de référence et se situer dans la palette de couleurs fixée. Ces critères permettent d’éviter la détection d’artefacts issus des légers mouvements de l’objet flottant car la segmentation par couleur ne dépend pas de l’image fixe de référence.

L’érosion des pixels détectés dans la zone de l’objet flottant diminue les contours des blocs de pixels discriminés dans la fonction précédente de 1 pixel. Cette fonction permet d’écarter des détections parasites comme des bulles d’air formées sous l’objet flottant ou les fils fixant l’objet dans le dispositif.

La suite du traitement de l’image est similaire à celui de la condition sans objet flottant.

Ce traitement d’image spécifique à l’objet flottant permet la détection des in-dividus sous celui-ci (voir figure 2.6b). Le suivi des poissons est néanmoins moins précis qu’en-dehors de l’objet flottant et n’est pas possible pour les expériences à deux objets flottants, la caméra utilisée dans ces expériences étant de moins bonne qualité (voir section2.2).