Rapport de stage - Pages perso - LCPC

Projet de Fin d'Etudes de Noémie VANETTI Septembre 2008
5- Identification du codage
Une fois que le centre (xc, yc) de la cible est détecté et sachant que la cible a un codage en 10 bits, on
découpe l'image en 10 zones (cf. figure 25) qui sont associées chacune à un angle particulier φ = (0°,
36°, 72°, 108°, 144°, 180°, 216°, 252°, 288° et 324°). L'origine pour le décodage est prise sur la
verticale supérieure et en tournant dans le sens des aiguilles d'une montre.
Connaissant également le rayon R du cercle (moyenne du grandaxe
et du petit-axe de l'ellipse), on récupère la valeur des pixels
suivants :
(6)
x= x c
2,75 R×sin φ
y= y c
2,75R×cosφ
On stocke les valeurs des pixels pour ces 10 zones et on
compare ensuite cette combinaison à une combinaison de
référence qui nous révélera alors l'identité de la cible ainsi que
ses coordonnées-terrain récupérées dans le fichier de points
d'appui. Les coordonnées-image associées au point seront les
coordonnées du centre de l'ellipse calculée. Figure 25: Décodage de la cible
Dans le cas où aucune combinaison n'a pas pu être identifiée, on considère que l'objet sélectionné pour
être le rond central est erroné et l'on teste donc l'objet suivant pour lequel la différence d'aire était
minimale. Ceci permet de pallier le problème où certains éléments du codage de la cible sont petits et
trop proches de la forme du rond.
b) Évaluation de la méthode développée
Dans le but de vérifier l'efficacité de la méthode développée, il a été proposé deux tests. Un
premier consiste à comparer les coordonnées-image en pixels de différentes cibles obtenues tout
d'abord, de façon automatique grâce à l'algorithme de reconnaissance de cibles réalisé, puis de façon
manuelle par pointé des cibles sur l'image.
automatique manuelle
Cible x y x y dx dy
2 916,67 758,02 915,66 757,90 1,0 0,1
3 2350,55 777,97 2349,65 778,14 0,9 -0,2
4 3006,50 682,03 3005,81 681,99 0,7 0,0
6 845,58 1898,68 844,94 1898,78 0,6 -0,1
7 2314,27 1995,68 2313,52 1995,83 0,7 -0,1
8 3049,21 1181,19 3048,58 1181,35 0,6 -0,2
10 181,13 2327,92 180,17 2327,67 1,0 0,3
11 1569,59 2366,87 1568,90 2367,05 0,7 -0,2
12 3122,02 2406,14 3121,04 2406,44 1,0 -0,3
Tableau 1: Comparaison des mesures automatiques et manuelles des cibles
Tous les écarts observés sont inférieurs à 1 pixel ce qui assure la validité de la méthode par
reconnaissance automatique de cibles.
Un second test consiste ensuite à vérifier la robustesse de l'algorithme face à des angles de vues
importants. Grâce à une photo prise dans l'angle des deux murs du site de tests, on a observé la
capacité de l'algorithme à identifier ou non les différentes cibles présentes sur les murs. Dans un
Géolocalisation par photogrammétrie des désordres d'ouvrages d'art 21