Des chercheurs du département d’Optique de l’Université de Grenade dessinent un nouvel algorithme de capture d’images à grande gamme dynamique, ou HDR (High Dynamic Range) adaptable à n’importe quelle caméra, n’importe quelle scène et n’importe quelle application de façon optimale et simple.

 Cette avancée scientifique a non seulement des applications dans le domaine de la photographie, mais aussi dans les systèmes de vision artificielle, images médicales, systèmes de surveillance ou systèmes de conduite assistée de véhicules.

Des chercheurs du département d’Optique del’Université de Grenade dessinent unnouvel algorithme de capture d’images à grande gamme dynamique, ou HDR (HighDynamic Range) qui permet de réduire le temps de capture ou bien le niveau debruit de l’image résultante.

Cette avancée scientifique dans les imagesen HDR a non seulement des applications dans le domaine de la photographie,mais aussi dans les systèmes de vision artificielle, images médicales, systèmesde surveillance, systèmes de contrôle de qualité de chaînes de montage, imagespar satellite, systèmes de conduite assistée ou automatique de véhicules, etc.

La recherche, publiée dans la revue Applied Optics, a permis de générer unalgorithme qui, se basant sur la façon dont chaque caméra répond à la lumière,adapte les temps de capture des différentes images de façon automatique etinstantanée pour réduire le temps total de capture en fonction des besoins dechaque scène capturée.

Même si l’application la plus voyante detechniques HDR est la photographie, ces techniques sont très importantes dansles systèmes de vision robotique. « De même que le système visuel humainpossède une grande gamme dynamique, les systèmes de vision artificiellerequièrent ce genre de techniques afin de se comporter de façon similaire oumême supérieure à notre système visuel », explique l’auteur principal dece travail, Miguel Ángel Martínez Domingo, du département d’Optique de l’Universitéde Grenade.

Le temps d’exposition est celui auquel le capteurd’une caméra est exposé à la lumière pendant la capture d’une image. Dans uneexposition courte, les zones obscures de la scène apparaissent sous-exposées(noires) sur l’image finale. Dans une exposition longue, au contraire, leszones les plus lumineuses de la scène apparaissent saturées ou brûlées(blanches).

Zones sous-exposées ou saturées

« En général, dans n’importequelle scène capturée dans notre jour à jour, même si notre caméra ajusteautomatiquement le temps d’exposition, il y aura toujours des zonessous-exposées ou saturées. Ceci se doit à ce que la gamme de luminosités (ougamme dynamique) que le capteur d’une caméra conventionnelle peut retenircorrectement dans chaque photo est moindre que la gamme dynamique présente surla scène. C’est là où les techniques de capture HDR prennent leur sens »,explique Martínez Domingo.

L’important n’est plus seulement quel’image finale soit jolie ou réaliste pour un observateur humain ; il peutégalement être important, par exemple, de détacher avec un très bas niveau debruit les détails entre un composant très brillant et un autre très obscur dansun circuit intégré. Par conséquent, les niveaux de bruit de l’image résultantene sont pas conformes au temps total de capture des différentes imagesnécessaires.

L’algorithme développé par lesscientifiques de l’UGR permet à l’usager d’optimiser le bilan entre un tempsréduit de capture et un niveau moindre de bruit sur l’image résultante. Leniveau de bruit est moindre plus on capture d’expositions pour former l’imageHDR, mais utiliser de nombreuses expositions différentes augmenterait trop letemps de capture. « De cette façon, le nouvel algorithme ne s’adapte passeulement à la caméra que nous utilisons et à la scène que nous capturons, maisaussi aux besoins de l’application que nous sommes en train dedévelopper », signale le chercheur.

Ainsi, « pour la première fois unalgorithme de capture d’image HDR s’adapte à n’importe quelle caméra, àn’importe quelle scène et à n’importe quelle application de façon optimale etsimple, sans avoir besoin d’utiliser des systèmes optiques complexes ou desarchitectures de capteurs non conventionnelles. »

Sur les coins supérieurs de gauche et de droite, des photographies capturées avec un temps d’exposition long (gauche) et un temps d’exposition court (droite). La grande image est l’image HDR résultant de la fusion des deux.

Référence bibliographique :
Adaptive exposureestimation for high dynamic range imaging applied to natural scenes anddaylight skies. Miguel A.Martínez, Eva M. Valero, and Javier Hernández-Andrés. 1 February 2015 / Vol. 54, No. 4 / APPLIEDOPTICS

Contact :
Miguel Ángel Martínez Domingo.
Département d’Optique de l’Université de Grenade.
Portable: 0034 615457947
Courriel: martinezm@ugr.es