Techniques de dématriçage d`images couleur (Caméra couleur

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2010-2011
Techniques de dématriçage
d’images couleur (Caméra
couleur-Filtre CFA-Algorithmes)
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Projet bibliographique
QUEBAUD Jérémy
MAHDJOUB-ARAIBI Samy
Sommaire :
Introduction..........................................................................................................p3
1-Description et schémas d’une caméra couleur mono-capteur…p4-8
1.1-Les capteurs équipant les caméras………………………………………..p5-8
1.1.1-Capteur CCD……………………………………………………….p5
1.1.2- Capteur CMOS…………………………………………………….p6
1.1.3- Tri-CCD…………………………………………………………….p7
1.1.4-Capteur Foveon X3 ……………………………………………….p7-8
1.1.5- Autres capteurs : Super CCD, multi-spectrales,infrarouge…..p8
1.2-Comparaison entre les capteurs……………………………………………p9
2- Les filtres CFA (Color Filter Array)……………………………………p10-12
2.1- Filtre de Bayer……………………………………………………………p10
2.2- Autres filtres : Variances de Bayer, CYGM, RGBE,………………….p11-12
3- Techniques et algorithmes de dématriçage ………………………p13-17
3.1-Les différentes techniques de dématriçage …………………………..p13-16
3.1.1-Interpolation par copie de pixels………………………………p13-14
3.1.2-Interpolation bilinéaire………………………………………….p14
3.1.3- Interpolation bicubique………………………………………...p15
3.1.4- Interpolation par constance des teintes……………………..p16
3.1.5- Autres méthodes……………………………………………….p16
3.2- Synthèse sur une bonne interpolation ………………………………...p17
4-Applications en Vision Industrielle de caméras mono-capteur couleurs
4.1- Contrôle de l’operculage (Lidcheck)……………………………………p18
4.2-Autres exemples de contrôle avec des caméras couleur…..………..p19
Conclusion…………………………………………………………………………….p20
Remerciements………………………………………………………………………..p21
Bibliographie…………………………………………………………………………...p21-23
QUEBAUD Jérémy & MAHDJOUB-ARAIBI Samy
Page 2
Introduction :
Tout d’abord, le terme Vision Industrielle est « l’application des techniques [de
vision] à des problématiques de production », d’après UKIV. Le but est l’obtention
d’une image proche de la réalité, autrement dit proche de que ce que la vision
humaine perçoit. Pour parvenir à cela, nous utilisons parfois des caméras couleurs
mono-capteur ; systèmes que nous étudierons dans ce projet bibliographique. Les
avantages de la caméra sont la fiabilité (précision, robustesse), le coût, … alors que
les inconvénients sont marginaux. Les reproches que nous pouvons faire à ces
systèmes sont la défaillance des matériaux, les mauvais réglages, … ce qui peut
conduire à la non-détection des mauvais produits. Les caméras couleurs, désormais
monnaie courante dans l’industrie subissent des améliorations de manière
continuelle dans les laboratoires de développement. L’un des axes de
développement est le dématricage. Le dématricage consiste à interpoler les valeurs
des pixels pour obtenir une image couleur proche de la scène. Les méthodes
d’interpolation sont vastes et les algorithmes sont relativement nombreux.
Nous étudierons dans un premier temps le système : « caméra couleur monocapteur », plus précisément les capteurs. Nous développerons surtout dans cette
partie le capteur CCD, le capteur CMOS. Ensuite en deuxième partie, nous parlerons
des filtres CFA (Color Filter Array). Nous aborderons essentiellement le filtre de
Bayer, car c’est le filtre le plus utilisé. Puis en troisième partie, nous expliquerons ce
qu’est exactement le dématricage. Nous expliciterons quelques techniques
d’interpolation. Enfin, nous parlerons de quelques exemples de l’application des
caméras couleurs mono-capteur dans l’industrie.
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1-Description et schémas d’une caméra
couleur mono-capteur
Le principe de base de l'acquisition par une caméra consiste en la conversion
des rayons lumineux réfléchis une scène en un signal via un capteur. Le capteur est
constitué d'éléments photosensibles (pixels ou photo-récepteurs). Les pixels ou
photo-récepteurs sont disposés en matrice. Le but est d’ainsi avoir une image
bidimensionnelle.
Voici comment nous obtenons une image à partir d’une caméra :
Source : Thèse du Docteur Harold Phelippeau datant de 2009 (p.14)
Le signal lumineux venant de la scène, forme un flux de photons. Il passe à travers
un système de lentilles puis est projeté sur le capteur.
Les systèmes optiques peut introduire des aberrations (notamment chromatique, …).
La qualité de l’image résultante est donc liée au système optique (plusieurs lentilles).
Le capteur est une partie très importante permettant de donner l’image, nous
développerons cette partie dans le paragraphe suivant. Le traitement du signal
analogique ou bien numérique est une grande étape. En effet, elle permet de
convertir l’image à partir d’un signal en une image.
Il y a deux grands types de caméras, les caméras monochromes et les caméras
couleurs. Les caméras monochromes à capteur linéaire ou matriciel permettent de
capturer une image numérique en niveau de gris, celle-ci sera alors codée en niveau
de gris (de 0 à 255), l’image apparaitra visuellement en variances de gris. Les
caméras couleur à capteur linéaire ou matriciel, permettent contrairement à la
caméra monochrome, de capturer une image numérique en couleur. Initialement
celles-ci étaient composées de trois capteurs, permettant ainsi de capturer les 3
couleurs de référence : le rouge, le vert et le bleu grâce à des filtres, puis ensuite de
reconstituer en une image couleur.
Exemple caméra couleur mono-capteur : AVT Prosilica GC
Source : http://www.stemmer-imaging.fr/fr/pages/products/cameras
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1.1-Les capteurs équipant les caméras
De nos jours, il existe de nombreux capteurs qui sont utilisés. Les principaux
sont le CCD, pour lesquelles il y a deux types de technologies : mono-CCD et triCCD. Pour notre sujet, nous n’étudierons essentiellement des mono-capteurs. Nous
parlerons aussi des capteurs CMOS et de capteurs moins utilisés : Super CCD,
Multispectrals, …
1.1.1-Capteur CCD
Le capteur CCD est un Dispositif à Couplage de Charges. Il s’agit d’un capteur
composé de cellules photosensibles. Ce type de capteur capte les photons de la
lumière sur ses photorécepteurs. La photodiode est l’élément optique sensible à la
lumière. C’est une petite surface rectangulaire. Pour avoir la valeur d’un pixel, il faut
d’écaler et vider toutes les charges entre le registre de sortie et le pixel à lire. Cette
opération est longue et enlève le contenu de tous les pixels entre le pixel étudié et la
sortie du capteur. Pour le capteur CCD couleur, les photorécepteurs sont organisés
en matrice avec un passage pour que les charges électriques puissent être
transférées. La lumière reçue est transformée en impulsion électrique, puis il y a
conversion. Puis l’image est numérisée via des algorithmes.
Les capteurs CCD ont été utilisés très tôt dans les domaines de hautes
performances de qualité d’image, comme l’astronomie, la photographie, les
applications scientifiques et industrielles. De nos jours, c’est très courant dans les
appareils photo, scanners, caméras, …
Schéma de fonctionnement d’un capteur CCD:
Source : Modification d’un schéma existant de la Thèse du Docteur Harold Phelippeau datant de 2009 (p.24)
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1.1.2- Capteur CMOS
Les capteurs CMOS (Complementary Metal Oxide Semiconductors) sont de
petits circuits sur du silicium. La fabrication de capteurs d’image CMOS est bien
moins coûteuse que la fabrication de capteurs CCD. De plus, le CMOS consomme
beaucoup moins que du CCD. C’est plus rapide d’obtenir une image avec du CMOS
que du CCD et enfin on à accès à des régions de pixels.
Tout d’abord, le CMOS utilise le principe de pixel actif, associent au sein de chaque
photosite, un photorécepteur, une diode de lecture et un circuit d’amplification. Une
matrice de commutation répartie sur l’ensemble de la puce permet d’accéder `a
chaque pixel de manière indépendante ce qui n’est pas le cas avec le CCD.
Schéma de fonctionnement d’un capteur CMOS :
Source : Modification d’un schéma existant de la Thèse du Docteur Harold Phelippeau datant de 2009 (p.25)
Exemple capteur CMOS de la marque Nikon :
Source : Photo venant du site http://img1.focus-numerique.com/
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1.1.3- Tri-CCD
Le capteur Tri-CCD à pour principe de base d’envoyer le signal lumineux vers
trois capteurs CCD différents (CCD R, CCD V, CCD B). Chaque capteur est utilisé
pour l’acquisition d’une composante couleur.
Schéma de principe d’un capteur Tri-CCD :
Source : Schéma existant de la Thèse du Docteur Harold Phelippeau datant de 2009 (p.22)
Le principal inconvénient c’est que c’est une technologie encombrante et
fragile. A la base les capteurs CCD ne sont pas à base plane mais légèrement
courbés, ceci rend est une contrainte importante pour la réalisation du capteur.
Pour le moment, nous retrouvons cette technologie pour certaines caméras
industrielles.
1.1.4-Capteur Foveon X3
Le capteur Foveon X3 part du principe que la lumière pénètre plus ou moins le
capteur. Il est basé sur la fréquence (couleur) du rayon. L’information est complète
en chaque point de l'image avec ce type ce capteur. En partant du principe physique
que le bleu pénètre peu le cristal, le rouge plus et le vert entre les deux. A partir ce
cette constatation, on met les filtres à différentes profondeurs.
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Schématiquement on le représente comme ceci :
Source : Photo venant de http://ylovephoto.com/fr/2010/10/10/sigma-sd1-capteur-foveon/ datant de 2008
En théorie, la résolution du capteur Foveon X3 est trois fois meilleure, mais en
pratique ce n’est pas tout à fait juste. Les premiers modèles commercialisés
produisaient une image peu définie, tout le contraire de la publicité: “vibrant colors,
rich, warm tones and incredible color detail”. Les images sont normalement plus
nettes et nous pouvons avoir l’accès à chaque pixel individuel. Il permet de limiter les
artefacts résultants de l’interpolation. L’inconvénient majeur du Foveon X3 est que
les rayons obliques fausses le capteur.
1.1.5- Autres capteurs : Super CCD, multi-spectrales,
infrarouge, …
De nos jours, différentes technologies apparaissent. C’est le cas des caméras
infrarouges ou bien multi-spectrales. Le principe ressemble au CCD mais avec plus
de filtres.
Le capteur super-CCD développé par une grande marque, possède une technologie
novatrice, la photodiode est hexagonale et non pas rectangulaire comme pour les
capteurs CCD. Le but est de pouvoir loger dans un espace fixe plus de pixels et ainsi
augmenter la résolution.
Il existe de très nombreux capteurs s’ajoutant à cette liste.
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1.2-Comparaison entre les capteurs
Mono-CCD
Avantages
-Prix
-Taille du capteur
Inconvénients
-Perte de résolution et technique d’interpolation
-Aberrations chromatiques
Tri-CCD
Avantages
-Pas de perte de résolution
-Pas d’aberrations chromatiques
Inconvénients
-Prix élevé
Capteur Tri-CCD
CMOS
Avantages
-Prix (moins couteux des capteurs)
-Taille
-Accès à des régions
-Rapide
Inconvénients
-Techniques d’interpolation
-Qualité (en forte amélioration)
-Aberrations chromatiques
Foveon X3
Avantages
-Pas d’interpolation
-Résolution (x3)
-Couleurs nettes
-Accès à tous les pixels
Inconvénients
-Prix élevé
-Les rayons obliques fausses le résultat
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2- Les filtres CFA (Color Filter Array)
Les CCD et CMOS sont des capteurs monochromatiques. En effet, les
photosites ne font pas de distinctions entre les longueurs d’ondes du signal
lumineux, autrement dit la couleur. Ils peuvent simplement mesurer la « quantité de
lumière » qui à été en contact avec le photorécepteur.
Dans les systèmes mono-capteurs comme c’est notre cas, la sensibilisation à la
couleur est introduite par la superposition d’un filtre coloré (filtre CFA : Color Filter
Array) sur la surface du capteur. Plusieurs filtres de couleurs sont utilisés mais le
filtre le plus utilisé est celui de Bayer datant de 1976.
2.1- Filtre de Bayer
Le filtre de Bayer est le filtre CFA le plus utilisé. Le principe de ce filtre est
d’utiliser plus d’éléments verts que de rouges ou de bleus car le système de vision
humain est plus sensible aux longueurs d’ondes proches du vert. La proportion est
deux fois plus d’éléments verts que d’éléments rouges ou bleus.
Organisations des classique pour un filtre de bayer :
Le capteur est couplé avec le filtre (dans ce cas un filtre de Bayer) :
Source : Modification d’un schéma existant de la Thèse du Docteur Harold Phelippeau datant de 2009
Le résultat brut donne une matrice de Bayer. Sachant que chaque pixel est filtré pour
enregistrer une seule des trois couleurs, les données de pixels ne peuvent pas
déterminer exactement la couleur. Pour avoir une image couleur, il faut passer par du
dématriçage.
Le filtre de Bayer est presque universelle sur les appareils photo numériques grand
public, cependant des alternatives existent.
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2.2- Autres filtres : Variances de Bayer, CYGM, RGBE,…
Le filtre de Bayer est presque universelle sur les appareils photo numériques
grand public, cependant des alternatives existent, c’est le cas notamment des filtres
frères de Bayer. Autrement dit, de filtre basés sur le Bayer mais avec quelques
variances : filtre à bandes verticales, filtre à bandes diagonales, filtre de Bayer
pseudo aléatoire, …Il y a aussi des filtres avec des différences un peu plus
marquées comme le filtre CYGM (cyan, jaune, vert, magenta). Le but de ce dernier
était de moins absorber les rayons lumineux incident qu’un filtre classique de Bayer.
Du coup, le capteur est devenu deux fois plus sensible. Le filtre CYGM demande en
contre partie un calculateur plus grand.
Organisation d’un filtre CYGM :
Source : Photo venant de http://pics.idemdito.org/fr/tech/bayer.htm (2007)
Le filtre RGBE (rouge, vert, bleu, émeraude) fût durant un moment assez utilisé par
une grande marque (Sony) mais désormais ce filtre tend à disparaitre car il est moins
sensible qu'un capteur RVB équivalent. La teinte émeraude est plus foncée que le
vert qu'elle remplace.
Organisation d’un filtre RGBE :
Source : Photo venant de http://pics.idemdito.org/fr/tech/bayer.htm (2007)
Page 11
Rq : Pour ces filtres une interpolation des couleurs manquantes est obligatoire et ceci
pour chaque pixel. Il s’agit du dématriçage, étape qui permet de produire de donner
les informations de l’image finale.
Schéma de filtres existants :
Source : Schéma de la Thèse du Docteur Harold Phelippeau datant de 2009 (p.21)
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3- Techniques et algorithmes de
dématriçage
Dans notre cas, nous nous intéressons essentiellement aux mono-capteurs, et
plus particulièrement au CCD et CMOS. Les capteurs comme vous l’avons décrit
sont généralement pas directement sensibles aux couleurs. Ils peuvent simplement
de quantifier l’information lumineuse (les photons) en contact avec les photosites.
Pour cette raison, il faut mettre un filtre composé d’une mosaïque de couleurs sur le
capteur ; pour obtenir une image couleur. Dans la partie précédente, nous avons
illustré plusieurs filtres mais le plus populaire est le filtre de Bayer (GRGB).
En mettant un filtre de couleur sur le capteur, celui-ci reçoit une composante par
photosite. Ainsi nous n’avons que le tiers de l’information. Ainsi il faut faire une
interpolation pour obtenir les deux autres composantes, c’est ce que nous nommons
proprement le dématricage. Autrement dit, il faut faire une estimation pour les deux
tiers de l’image. Le dématricage est une étape relativement importante et jouant sur
la qualité de l’image. De nos jours, il y a de nombreuses techniques. L’étape du
dématricage peut être faite soit dans l’appareil, soit en dehors (traitement externe).
Depuis une décennie les appareil-photos numériques, les téléphones mobiles avec
appareil photo/caméra, caméras, … inondent le marché. L’industrie du dématricage
et de l’algorithme du dématricage est en forte progression. Le nombre d’algorithmes
est très important, dans notre cas nous n’étudierons que quelqu’un. Maintenant,
l’innovation en matière d’algorithme vient essentiellement de petites variantes.
3.1-Les différentes techniques de dématriçage
De nombreuses méthodes existent, des très simples permettant d’interpoler la
matrice de Bayer mais aussi des moins simples comme nous le verrons.
3.1.1-Interpolation par copie de pixels
Le principe de l’interpolation par copie de pixels est de remplacer la couleur
manquante par une couleur voisine qui existe en lui configurant un décalage.
L’avantage est la rapidité de cette méthode. L’inconvénient est que cette méthode
apporte de nombreux défauts de couleurs.
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Visualisation de défauts produit par cette technique sur une image :
Mauvaise interprétation des
informations couleurs. La méthode
d’interpolation n’est pas la meilleure
pour le traitement de cette image.
Source : Photo venant de http://pics.idemdito.org/fr (2002)
3.1.2-Interpolation bilinéaire
L’objectif de cette méthode est de connaître la valeur des composantes tous
les pixels.
Soit la matrice de bayer suivante :
Prenons un exemple simple et concret pour illustrer le principe: Nous voulons
connaître la valeur du vert au niveau du pixel rouge 0. Nous noterons la valeur de la
couleur verte V0.
Si nous appliquons la méthode bilinéaire pour calculer la valeur « verte » du pixel,
nous obtenons ceci :
V0= (V1 + V2 + V3 + V4)/4
Autrement dit, cette méthode utilise les valeurs des voisins et les utilises pour faire
une interpolation. C’est l’une des méthodes les plus utilisées.
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3.1.3- Interpolation bicubique
L’interpolation bicubique est basée sur les informations des pixels qui sont
dans un cube avec un centre (qui est un pixel) et un rayon (correspond à un nombre
en pixel). Cette méthode est relativement proche de la méthode bilinéaire.
Prenons un exemple pour mieux comprendre le principe :
Reprenons la matrice de Bayer comme dans l’interpolation bilinéaire. Si nous
voulons toujours connaitre la valeur du vert au niveau du pixel rouge 0 et que nous
prenons un rayon de 2, nous obtenons ceci :
V0= a*(V1 + V2 + V3 + V4)/4
+ (1-a)*(V5 + V6 + V7 + V8 + V9 + V10 + V11+ V12)/8
La valeur de « a » est liée à l’intervention des pixels extérieurs pour obtenir la valeur
au niveau du pixel que nous désirons.
Si a = 1, nous retombons sur la méthode bilinéaire.
L’inconvénient du dématricage bicubique c’est que la qualité de l’image résultante
est souvent moyenne. En effet, il y a souvent des défauts colorés.
Exemple d’une image proche de la réalité (à gauche) et l’image ayant subit
l’algorithme bicubique :
Mauvaise
interprétation des
informations couleurs.
La méthode
d’interpolation n’est
pas la meilleure pour le
traitement de cette
image.
Source : Photos provenant de la Thèse du Docteur Harold Phelippeau datant de 2009
Page 15
3.1.4- Interpolation par constance des teintes
L’interpolation par constante des teintes est une méthode assez récente. Le
principe de base est l’interpolation des teintes plutôt que les couleurs. Intuitivement,
nous pouvons dire que dans une image la teinte ne varie pas à la surface d’un objet.
A partir de cela, il à été montrer que les rapports : rouge/vert et bleu/vert varient peu.
Cette technique suit quatre étapes importantes :
-A partir de l’interpolation bilinéaire, … nous interpolons le canal vert
-Il faut calculer les rapports rouge/vert et bleu/vert
-Interpolation bilinéaire des deux rapports
-On ajoute l’interpolation du vert (étape 1) aux deux rapports pour obtenir les
plans de couleurs rouge et bleu
Matrice de Bayer :
Si nous désirons obtenir la valeur du bleu au niveau du pixel rouge 0, nous avons
l’équation suivante :
B0=V0/4 *[(B13/V13) + (B14/V14) + (B15/V15) + (B16/V16)]
Il y a de nombreux algorithmes qui utilisent cette méthode. L’avantage est de réduire
les défauts de couleurs sur les images en comparaison de l’interpolation bilinéaire,
bicubique ou par copie de pixel.
3.1.5- Autres méthodes
Il existe encore bien d'autres méthodes. Parmi celles-ci on peut citer les
suivantes, même si notre but n’est pas faire une liste exhaustive :
-Interpolation à moyenne pondérée adaptative
-Interpolation directionnelle
-Interpolation par reconnaissance de formes
-Interpolation par réseaux de neurones
-Interpolation pas filtrage dans l’espace de Fourier (Sélection de fréquences)
-….
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3.2- Synthèse sur une bonne interpolation
Les algorithmes de dématricage sont basés sur des interpolations. La qualité
de l’image est liée à la technique de dématricage utilisée. Une interpolation de bonne
qualité est donc définie par :
-capacité à détecter les textures fines (prise en compte de la fréquence de
Nyquist)
-diagonales rectilignes
-n’augmenterait pas le bruit
-ne ferait pas apparaitre d’artefacts (mauvais pixels, déplacement de pixels,…)
-respecterait les couleurs
-…
Les algorithmes sont tous relativement différents mais dans le fond ils partent des
mêmes principes. Pour n’importe quel pixel du capteur (un traitement spécifique est
réalisé pour les bords comme nous l’avons expliqué pendant le cours de traitement
des images UE3):
-calculer la luminance et la chrominance
-évaluer les différences de couleurs
-évaluer les gradients
-interpoler la luminance
-interpoler la chrominance.
En bilan, il faut se souvenir que le dématricage consiste à reconstituer l’image
à partir d’informations incomplètes. Il n’y a pas de solutions miracles mais
simplement des meilleures et des moins bonnes.
Page 17
4-Applications en Vision Industrielle de
caméras mono-capteur couleurs
4.1- Contrôle de l’operculage (Lidcheck)
La marque « Captic » développe des systèmes de contrôle operculage grâce
à la Vision Industrielle (LidCheck). Ces systèmes permettent de contrôler les défauts
type positionnement, décentrage, pliure et absence.
Dans l’industrie, nous utilisons surtout ceci en agro-alimentaire. Voici des exemples
de produits contrôlés :
-Opercules de bouteilles de lait ou de soda.
-Opercules de pots en verre ou en terre.
Le système Captic « LidCheck » est composé de :
-Une caméra couleur
-Un éclairage Fibre Optique annulaire.
-Un calculateur vision d'automatisme et de traitement.
(-Un système d'éjection par vérin pneumatique)
Source : Photo venant de http://capticvision.pagespersoorange.fr/vision_industrielle/references/agroalimentaire/LidCheck.html (2010)
Page 18
4.2-Autres exemples de contrôle avec des caméras couleurs
Source : Photo venant de http://www.keyence.fr/products/vision
Page 19
Conclusion :
En somme, le dématricage est une technique complexe, qui ne peut à partir
d’une scène rendre une image identique. Le dématricage permet simplement d’être
plus proche de la réalité. Il s’agit donc d’une technique qui est en perpétuelle
avancement, ce qui explique les différentes méthodes d’interpolation et les nombreux
algorithmes. Il ne semble pas y avoir une solution parfaite mais des solutions
meilleures pour un domaine d’application. C’est un sujet de développement pour les
industriels, et les recherches sur le sujet sont très protégées par les constructeurs
(domaine de la photographie).
Page 20
Remerciements :
Nous souhaitons adresser nos remerciements les plus sincères aux
personnes qui nous ont apportés leur aide et qui ont contribués à l'élaboration de ce
projet bibliographique.
Nous tenons à remercier sincèrement Monsieur Macaire, Monsieur Cabestaing, et
nos autres professeurs qui, se sont toujours montrés à l'écoute et très disponibles
tout au long de la réalisation de ce projet documentaire.
Merci à tous et à toutes.
Bibliographie :
Sources papiers :
-B. E. Bayer, "Color imaging array", U.S. Paten (1976).
-B. K. Gunturk, J. Glotzbach, Y.Altunbasak,R.W.Schaffer etR. M. Mersereau,
“Demosaicking: Color filter array interpolation”,IEEE Signal Processing Mag., vol.
22, no 1, p. 44–54,Janv. 2005.
-Méthodes et algorithmes de dématriçage et de filtrage du bruit pour laphotographie
numérique. Thèse, Harold Phelippeau, 3 avril 2009
-Projet bibliographique « Comparaison CMOS/CCD » de Jérôme Six et Léo Meignan
(2009). Etudiant LP GPI Vision Industrielle
- Projet bibliographique « Les caméras linéaires couleur » de Demaille William et
Robillard Benjamin (2008)
-Cours de Mr Carron (Partie sur le dématricage)
-Cours de Mr Cabestaing (Traitement des images : Interpolation)
Page 21
Sources internet :
-Wikipédia :
-Filtres CFA : http://en.wikipedia.org/wiki/Color_filter_array
-Filtre Bayer : http://en.wikipedia.org/wiki/Bayer_filter
-Capteur CCD : http://en.wikipedia.org/wiki/Charge-coupled_device
-Capteur CMOS : http://en.wikipedia.org/wiki/Cmos
-Dématricage : http://en.wikipedia.org/wiki/Demosaicing
- http://www.cognex.com/Main.aspx?langtype=1036
-Les numériques : http://www.lesnumeriques.com/photo-capture-couleursdematricage-news-14244.html
-Techniques de l’ingénieur : http://www.techniques-ingenieur.fr/glossaire/vision
-Le dématriçage par sélection spectrale revisité par Laurent CONDAT
http://www.greyc.ensicaen.fr/~lcondat/publis/condat_gretsi09_demosa.pdf
- Universalis « Dématricage » : http://www.universalis.fr/encyclopedie/photographieprocedes-de-prise-de-vue-numerique/#i_33988
-Caméras industrielles : http://www.theimagingsource.com/fr_FR/topics/industrialcameras/
-Stemmer Imaging : http://www.stemmerimaging.fr/fr/pages/products/cameras/index.php
http://www.stemmer-imaging.fr/fr/pages/products/cameras
-Capteurs : http://sales.hamamatsu.com/assets/pdf/parts_S/s1020002_etc_kmpd1098e04.pdf
-Application des caméras couleur dans l’industrie pharmaceutique :
http://www.jai.com/EN/CameraSolutions/Applications/Pages/Pharmaceuticals.aspx
-Description capteur Foveon X3 : http://ylovephoto.com/fr/2010/10/10/sigma-sd1capteur-foveon/
-Filtre Bayer : http://pics.idemdito.org/fr/tech/bayer.htm
-Systèmes de Vision Industrielle :
http://www.keyence.fr/products/vision/machine/machine.php
-Dématricage : -http://www.unc.edu/~rjean/demosaicing/demosaicing.pdf
- http://www.ece.gatech.edu/research/labs/MCCL/pubs/dwnlds/p5.pdf
-Comparaison capteurs CCD/CMOS : http://www.cameravideo.net/forum/meilleurweb-anglais/7714-comparatif-capteurs-ccd-cmos-suite.html
Page 22
-Vision Industrielle (exemples caméras):
-http://www.visionindustrielle.org/visionwhy.php
- http://www.cognex.com/Main.aspx?langtype=1036
- http://www.machinevision.ch/
-Traitement des images :- http://theses.univ-lyon2.fr/didacticiel/unite2/module4.html
http://steep.inrialpes.fr/~Arnaud/vision_m2piicao/bonus/c3
_traitement_images_t2.pdf
-
http://www.eisti.fr/~ga/download/TiPoly.pdf
Page 23
Résumé :
Dans le projet, nous nous consacrons à la caméra couleur mono-capteur.
Nous décrivons son fonctionnement et ses composants, essentiellement le capteur
(CMOS/CCD/…). A partir de cela, nous montrons les nécessités de l’introduction
d’un filtre CFA (Filtre de Bayer, …). Enfin nous expliquons le principe du dématricage
et les techniques qui sont utilisées (Interpolations) pour rendre une image
ressemblant au maximum à la scène.
Page 24

Techniques de dématriçage d`images couleur (Caméra couleur

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