Analyse vidéo

Prise des vidéos

Le service technique du SEV a réalisé des vidéos du parcours sur des zones particulières présentant de fortes variations de la hauteur d'eau. La vidéo ci-dessous a été réalisée au niveau du deuxième point rouge en amont du parcours. Le traitement de données qui suit a été fait à partir de cette vidéo.


Clic droit sur la vidéo pour rembobiner.

 

Exploitation

Afin d'extraire un signal exploitable de ces vidéos, nous avons fait appel au savoir faire de M. Cazin. Nous lui sommes entièrement redevables pour cette étude vidéo, et très reconnaissants.

Une seule vidéo parmi les 4 envoyées par le SEV a été exploitée par nécessité d'économie de temps. Il s'agit du premier point rouge, au début du parcours.

étape 1 : extraction des images

Dans un premier temps, il a fallu extraire chaque image du film (30 images par seconde). Pour cela l'utilisation du logiciel Adobe Premiere était nécessaire. Seules les images de la zone qui nous intéressait pour l'analyse ont été gardées,  les images correspondant au zoom du début des vidéos ont été enlevées. L'ensemble des 10 000 images extraites de la courte vidéo a un poid de 22Go.

étape 2 : conversion en niveaux de gris

La comparaison des images se fait par leur luminescence. Il faut donc les convertir en niveau de gris. Cela est réalisé à l'aide du logiciel Adobe Photoshop, qui offre la possibilité d'utiliser des scripts.

étape 3 : choix d'une image de référence

Il est nécessaire de comparer toutes les images à un fond de référence. Comme référence, l'image de la séquence choisie est celle qui présente le niveau d'eau le plus bas.

étape 4 : définition d'une "boite d'observation"

Il n'est pas possible de réaliser une comparaison sur toute l'image. Il faut donc sélectionner une boite d'observation, c'est-à-dire une région d'intérêt, là où nous voulons observer les phénomènes. Dans notre cas, il aurait fallu placer une réglette noire au milieu de l'écoulement, pour avoir d'une part un contraste optimal entre le fond et l'eau et d'autre part, se situer dans la zone de l'écoulement dynamique, qui ne subit pas d'effet de bord. N'ayant pas fait cela, notre région d'intérêt a été sélectionnée à l'endroit où le contraste était le meilleur : dans un recoin sombre. Dans cette boite (3pixels*83pixels) nous soustrayons le niveau de gris de l'eau avec le noir du fond (le gris est codé de 0 à 255 soit 8 bits, 0 étant le noir et 255 le blanc). Ensuite, on moyenne la colonne selon l'axe des x. On obtient donc un vecteur colonne de 83 valeurs, dans notre cas, pour un temps donné. On a donc une matrice de 83 lignes et de n colonnes, avec n le nombre d'images de la séquence.

étape 5 : détection de la crête

Pour pouvoir détecter la côte où se situe le niveau d'eau, on définit un seuil, qui a été choisi ici à une différence de 10 niveaux de gris. C'est à dire que lorsque d'une hauteur à l'autre il y a un décalage de différence de niveau de gris supérieur à 10, on note cette hauteur : c'est la passage du fond (noir) à l'eau (grise). Il ne faut pas choisir un seuil trop bas car la luminosité changeante d'une image à l'autre pour un même noir peut faire passer le seuil.

Le résultat de toutes ces manipulations est un tableau de côte par image correspondante : on a donc le niveau de la surface libre de l'eau en fonction du numéro de l'image ie en fonction du temps.

Visualisation du traitement

Les hauteurs d'eau obtenues par le traitement sont visualisables sur la vidéo suivante. Pour chaque image, un petit rectangle jaune est positionné sur l'image couleur d'origine à la hauteur que le protocole décrit précédemment a permis d'obtenir. Un logiciel recolle les 22GO d'images ensembles pour former le film suivant, qui donne l'impression d'un flotteur en surface.

 

 

Problèmes

 
Relaxation mécanique de la caméra

Il peut se produire lors de la prise vidéo sur le terrain une relaxation mécanique après la mise en place de la caméra : la prise de vue bouge alors un peu au fil du temps. Ceci est gênant pour comparer les images avec l'image de référence, car elles sont censées avoir le même cadre.

Bruits parasites

Des bruits se produisent lorsque la caméra fixe le point d'observation, comme par exemple lorsqu'un kayakiste s'entraînant sur le parcours passe dans le champ de la caméra. Il est aussi possible d'avoir des éclaboussures : la boite d'observation a une largeur de seulement 3 pixels. Aussi, lorsqu'une goutte d'eau éclaboussée se retrouve dans la boite d'observation pour une image i, au moment de détecter le plus haut pixel ayant un différence de gris avec le fond de référence, c'est la position de la goutte qui est détectée et non la hauteur d'eau de la vague. Un filtre médiane* doit normalement gérer ce contretemps, mais ce problème d'éclaboussure, ponctuel, ne gène pas dans notre étude car au moment d'effectuer la transformée de Fourrier, la haute fréquence introduite est filtrée.

Filtre médiane : filtre qui consiste à supprimer les pics aberrants pour un lot de trois valeurs consécutives [2 200 4] par exemple, la valeur aberrante est 200. Le filtre reclasse les trois valeurs par ordre croissant [2 4 200] et assigne la médiane, ici 4, à la valeur aberrante.

Ecrêtage

La boîte d'observation a une hauteur de 83 pixels. Lorsque le niveau d'eau augmente, il peut atteindre parfois des hauteurs supérieurs à la boîte d'observation et la valeur de hauteur retenue pour la différence de gris correspond alors au maximum de la taille de la boîte, ne pouvant aller au delà. C'est le phénomène d'écrêtage qui est visible sur la figure présentée plus bas. La hauteur ne dépasse jamais les 0,4m d'après le traitement vidéo mais il est possible qu'en réalité elle les dépasse de quelques centimètres.

 

Optimisation de l'exploitation vidéo

La boite d'observation qui a été choisie pour cette étude n'est pas la zone la plus intéressante : elle oblige à observer des oscillations d'eaux près du recoin qui sont probablement différentes de l'écoulement dynamique que l'on observe sur la vidéo. Cette boîte a été choisie à défaut d'autre zone sombre de référence fixe sur la vidéo, comme on l'a évoqué plus haut, une règle ou un poteau noir fin ne gênant pas l'écoulement serait judicieux, la prochaine fois. Malgré cette remarque le niveau global qui monte et descend est tout de même retrouvé dans cette zone d'analyse.

 

 

Traitement du signal extrait

La variation temporelle de la hauteur d'eau correspondant à la vidéo est présentée sur la figure ci-dessous. Le signal obtenu fait apparaître différentes périodicités avec une amplitude plus ou moins régulière.

L'analyse fréquentielle par la transformée de Fourier permet d'obtenir les fréquences caractéristiques du signal sur la figure ci-dessous.

La fréquence correspondant au pic d'amplitude la plus grande est de 0.09Hz. D'autres fréquences sont également remarquables. Ce spectre permettra de comparer nos résultat à la réalité, pour voir si notre modélistion est plausible.

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Vers Simulations

 

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