Traitement de la photo


Traitement de la photo


- Chargement des photos sur le PC

Après le déclenchement de la photo, nous avons du procéder au chargement des photos sur le PC. Cette étape a été assez fastidieuse. En effet étant donné que nous travaillons avec des appareil photo professionnel, certain fabriquants empêche l'utilisateur d'utiliser l'appareil comme un disque dur. Ce qui veut dire que lorsque nous faisons la connection entre l'appareil photo et le PC, nous pouvons juste observer les photos dans un dossier D300S qui apparaît dans le poste de travail mais nous ne pouvons pas automatiser le transfert des photos vers un autre dossier d'un disque du PC.

Dans un premier temps nous avons travailler avec le Nikon D300S qui venait d'être commandé par Continental pour remplacé l'appareil photo Fujifilm en raison de sa faible durabilité. Nous ne sommes donc pas parvenu à charger les photos automatiquement avec le Nikon par manque du logiciel spécial vendu par Nikon qui permet l'importation des photos automatique après le déclenchement de la photo.

Afin de pouvoir faire fonctionner notre dispositif, nous avons utiliser l'appareil photo Fujifilm dont le logiciel avait été acheté depuis un moment. L'importation automatique des photos dans un dossier a donc finalement pu se faire.

Nous avons donc du prendre en main le logiciel et rentrer le nom du dossier du PC dans lequel nous voulions que les photos se chargent.

 

- Traitement des photos : programme netteté

Après avoir résolu le problème de l'importation des photos, nous avons étudié le programme netteté réalisé par Samir Makhlouf de Continental. 

Ce programme se base sur le calcul du gradient autour de la frontière en noir représentant le passage de la valeur du pixel de 0 (jet noir) à 255 (fond blanc) dans l’image binaire.
Le calcul est effectué dans les directions x et y pour tous les pixels de l’image qui sont sur la frontière, ceux du jet comme ceux des gouttes. Tout dépend de la partie de l’image qu’on choisit à examiner.

On sélectionne la zone que l'on veut examiné à l'aide d'un rectangle. Le rectangle peut être choisit manuellement ou automatiquement.

Ensuite on renseigne l'endroit où sont héberger les photos puis on va aller chercher toutes les photos qui nous intéressent. pour notre travail, nous voulions calculer la netteté des deux dernières photos enregistrés.

Dans le cas du spray: étant donné que le spray est turbulent et instable, un certains nombre X (autour de 10) de déclenchements de photos seront à réaliser pour une position. Ce qui signifie qu'il faudra faire les calculs liés à la netteté sur les X images puis moyenner le résultats pour être plus représentatif.

Le principe du programme est le suivant:

- On créer deux image à partire de l'image prise par l'appareil photo: une image verte et une image binaire (en noir et blanc).

- L'image binaire nous permet d'obtenir la frontière du spray.

Dans l’image binaire:
     - La valeur du pixel « c* » a 2 possibilités, soit 0 pour le noir soit 255 pour le blanc.
     - Donc le gradient à la frontière a pour valeur + ou - 255.
     - Alors la moyenne du gradient de l’image binaire est maximale


$$<\nabla C^*>=<|\frac{\partial c^*}{\partial x}+\frac{\partial c^*}{\partial y}|>=\frac{1}{n_i n_j}\sum_{i-1,j-1}|\frac{c^*_{i+1}-c^*_i}{x_{i-1}-x_i}+\frac{c^*_{j+1}-c^*_j}{y_{i-1}-y_i}|$$


Dans l’image verte:
     - On calcul le gradient qu’à la position des pixels de la frontière.
     - La valeur de ce gradient est certainement inférieure à 255.
     - Mais plus l’image est nette plus la valeur du gradient tend vers 255.
     - Donc  la moyenne du gradient  $$<\nabla C>$$ tend vers celle de l’image binaire.

Et finalement l'indice de netteté est calculé par l'expression suivante:


$$1-\frac{<\nabla C>}{<\nabla C^*>}$$


Pour se faire une idée de l'évolution de la netteté lorsque l'on veut faire la mise au point d'une image, nous avons pris plusieurs photo en balayant un espace dans lequel se trouve la position de netteté. Nous avons photographier un dessin sur un tableau blanc en faisant un balayage tous les 0.5mm. Le résultat du programme netteté a été tracé et nous obtenons la courbe suivante:



On remarque sur ce graphe que la photo 79 est la plus nette, ce que nous avons également confirmé en regardant les photos prises.

La moyenne du gradient pour cette photo est la plus proche de son image binaire.

En faisant des tests avec ce programme, il est possible de se fixer un seuil de netteté suivant les exigences de l'utilisateur.

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