Procédé et dispositif de création d'au moins deux images clés correspondant à un objet tridimensionnel

La présente invention concerne la combinaison d'images réelles et virtuelles en temps réel, aussi appelée réalité augmentée, et plus particulièrement un procédé et un dispositif de création d'images clés correspondant à un objet tridimensionnel.

La réalité augmentée a pour objet d'insérer un ou plusieurs objets virtuels dans les images d'un flux vidéo. Selon le type d'application, la position et l'orientation de ces objets virtuels peuvent être déterminées par des données externes à la scène représentée par les images, par exemple des coordonnées issues directement d'un scénario de jeu, ou par des données liées à certains éléments de cette scène, par exemple des coordonnées d'un point particulier de la scène tel que la main d'un joueur. Lorsque la position et l'orientation sont déterminées par des données liées à certains éléments de cette scène, il peut être nécessaire de suivre ces éléments en fonction des mouvements de la caméra ou des mouvements de ces éléments eux-mêmes dans la scène. Les opérations de suivi d'éléments et d'incrustation d'objets virtuels dans les images réelles peuvent être exécutées par des calculateurs distincts ou par un même calculateur.

Il existe plusieurs méthodes de suivi d'éléments dans un flux d'images. Généralement, les algorithmes de suivi d'élément, aussi appelé algorithme de poursuite de cible, utilisent un marqueur qui peut être visuel ou utiliser d'autres moyens tel que des moyens basés sur les radio fréquences ou l'infrarouge. Alternativement, certains algorithmes utilisent une reconnaissance de forme pour suivre un élément particulier dans un flux d'image.

L'Ecole Polytechnique Fédérale de Lausanne a développé un algorithme de suivi visuel n'utilisant pas de marqueur et dont l'originalité réside dans l'appariement de points particuliers entre l'image courante d'un flux vidéo avec une image clé, appelée keyframe, donnée par l'utilisateur à l'initialisation du système et une image clé mise à jour durant l'exécution du suivi visuel.

L'objectif de cet algorithme de suivi visuel est de retrouver, dans une scène réelle, la pose, c'est-à-dire la position et l'orientation, d'un objet dont le maillage tridimensionnel est disponible, ou de retrouver les paramètres extrinsèques de position et d'orientation, relativement à cet objet, d'une caméra filmant cet objet, immobile, grâce à l'analyse d'image.

L'image vidéo courante est comparée avec une ou plusieurs images clés enregistrées pour retrouver un nombre important de correspondances entre ces paires d'images afin d'estimer la pose de l'objet. A cette fin, une image clé est composée de deux éléments : une image capturée du flux vidéo et une pose (orientation et position) d'un modèle tridimensionnelle apparaissant dans cette image. Il convient de distinguer les images clés « hors ligne », ou off Une, des images clés « en ligne », ou on Une. Les images clés hors ligne sont des images extraites du flux vidéo dans lesquelles l'objet à suivre a été placé manuellement grâce à l'utilisation d'un dispositif de pointage tel qu'une souris ou à l'aide d'un outil de réglage tel qu'un Pocket Dial commercialisé par la société Doepfer. Les images clés hors ligne caractérisent de préférence la pose d'un même objet dans plusieurs images. Elles sont créées et enregistrées « hors ligne », c'est-à-dire hors du régime permanent de l'application. Les images clé « en ligne » sont mémorisées dynamiquement durant l'exécution du programme de suivi. Elles sont calculées lorsque l'erreur, c'est-à-dire la distance entre les appariements des points d'intérêts, est faible. Les images clés en ligne remplacent les images clés hors ligne utilisées pour initialiser l'application. Leur utilisation vise à réduire le décalage, aussi appelé dérive, qui peut devenir important lorsque l'on s'éloigne trop de la position relative initiale entre la caméra et l'objet. L'apprentissage de nouvelles images clés en ligne a aussi pour résultat de rendre l'application plus robuste aux variations de lumière extérieure et aux variations de colorimétries des caméras. Elles ont cependant le désavantage d'introduire un effet de « vibrations » sur la pose de l'objet dans le temps. Lors de l'apprentissage d'une nouvelle image clé en ligne, celle-ci vient remplacer l'image clé précédente, hors ligne ou en ligne. Elle est utilisée comme image clé courante.

Chaque image clé, hors ligne ou en ligne, comprend une image dans laquelle l'objet est présent et une pose pour caractériser l'emplacement de cet objet ainsi qu'un certain nombre de points d'intérêts qui caractérisent l'objet dans l'image. Les points d'intérêts sont, par exemple, construits à partir d'un détecteur de points de Harris et représentent des emplacements avec des fortes valeurs de gradients directionnels dans l'image.

Avant d'initialiser l'application, il est nécessaire de déterminer une ou plusieurs images clés hors ligne. Il s'agit généralement d'images extraites du flux vidéo, qui contiennent l'objet à traquer, et auxquelles sont associées une position et une orientation du modèle tridimensionnel de cet objet. Pour cela, un opérateur fait une opération manuelle qui consiste à faire correspondre visuellement un modèle filaire à l'objet réel. La phase de préparation manuelle consiste donc à retrouver une première estimation de la pose de l'objet dans une image extraite du flux vidéo, ce qui revient à formaliser la transformation affine initiale T _p→c qu\ correspond à la matrice de passage entre le repère attaché à l'objet vers le repère associé à la caméra. La transformation affine initiale peut se décomposer selon une première transformation T _o→c relative à une position initiale de l'objet, par exemple au centre de l'écran, c'est-à-dire une transformation liée au changement de repère entre le repère de la caméra et le repère de l'objet, et en une seconde transformation T _p→0 relative au déplacement et à la rotation de l'objet de sa position initiale au centre de l'écran vers la position et l'orientation dans lesquelles se trouve réellement l'objet sur l'image clé, où T _p→c = T _p→0 • T _0→c . Si les valeurs a, b et g correspondent à la translation de l'objet de sa position initiale au centre de l'image vers sa position dans l'image clé et si les valeurs q, f et j correspondent à la rotation de l'objet de sa position initiale au centre de l'image vers sa position dans l'image clé selon les axes x, y et z, la transformation T _p→0 peut s'exprimer alors sous la forme de la matrice suivante,

cos<^cos^ + sinç?sin#sin0 sin^>cos^ - cosçε>sin#sin^ cos$sin^ a

₀ -sinç?cos# cosç?cos6> sine* β ^p ήnφήαθcosφ - cosφήnφ - cosφsmθcosφ - sm.φήαφ cos#cos^ γ

0 0 0 1

L'utilisation de ce modèle permet d'établir le lien entre les coordonnées des points du modèle tridimensionnel de l'objet exprimées dans le repère de l'objet et les coordonnées de ces points dans le repère de la caméra. Lors de l'initialisation de l'application, les images clés hors ligne sont traitées afin de positionner des points d'intérêts en fonction des paramètres choisis lors du lancement de l'application. Ces paramètres sont spécifiés de façon empirique pour chaque type d'utilisation de l'application et permettent de moduler le noyau de détection d'appariement et d'obtenir une meilleure qualité dans l'estimation de la pose de l'objet selon les caractéristiques de l'environnement réel. Ensuite, lorsque l'objet réel dans l'image courante est dans une pose qui est proche de la pose de ce même objet dans une des images clé hors lignes, le nombre d'appariements devient important. Il est alors possible de retrouver la transformation affine permettant de caler le modèle tridimensionnel virtuel de l'objet sur l'objet réel.

Lorsqu'une telle correspondance a été trouvée, l'algorithme passe en régime permanent. Les déplacements de l'objet sont suivis d'une trame sur l'autre et les dérives éventuelles sont compensées grâce aux informations contenues dans l'image clé hors ligne retenue lors de l'initialisation et dans l'image clé en ligne calculée lors de l'exécution de l'application.

L'application de suivi combine deux types d'algorithme : une détection de points d'intérêts, par exemple une version modifiée de détection de points de Harris, et une technique de reprojection des points d'intérêts positionnés sur le modèle tridimensionnel vers l'image plane. Cette reprojection permet de prévoir le résultat d'une transformation spatiale d'une trame sur l'autre. Ces deux algorithmes combinés permettent un suivi robuste d'un objet selon six degrés de liberté.

D'une façon générale, un point p de l'image est la projection d'un point P de la scène réelle avec p ~ p _r P _E - T _p→c - P où Pi est la matrice des

paramètres intrinsèques de la caméra, c'est-à-dire sa focale, le centre de l'image et le décalage, P _E est la matrice des paramètres extrinsèques de la caméra, c'est-à-dire la position de la caméra dans l'espace réelle, et T _p→c la matrice affine de passage entre le repère associé à l'objet suivi vers le repère de la caméra. Seule la position relative de l'objet par rapport à la position relative de la caméra est ici considérée, ce qui revient à placer le repère de la scène réelle au niveau du centre optique de la caméra. Il en résulte la relation P - P ₁ - T _p→c • P où T _p→c est la matrice de la pose de l'objet dans le repère de la caméra. La matrice Pi étant connue, le problème de suivi consiste donc à déterminer la matrice T _p→c .

Cependant, il est important de noter que lorsque la mesure d'erreur devient trop importante, c'est-à-dire lorsque le nombre d'appariements entre l'image clé courante et l'image courante devient trop faible, le suivi subit un décrochage (on considère que l'estimation de la pose de l'objet n'est plus suffisamment cohérente) et une nouvelle phase d'initialisation utilisant toujours les mêmes images clés hors ligne est nécessaire.

La pose d'un objet est estimée selon les correspondances entre les points d'intérêts de l'image courante issue du flux vidéo, les points d'intérêts de l'image clé courante et les points d'intérêts de l'image précédente issue du flux vidéo. Ces opérations sont appelées phase d'appariement. A partir des corrélations les plus significatives, le logiciel calcule la pose de l'objet correspondant le mieux aux observations.

Les figures 1 et 2 illustrent cette application de suivi.

Les solutions proposées sont souvent issues de la recherche et ne prennent pas en compte les contraintes d'implémentation de systèmes commerciaux. En particulier, les problèmes liés à la robustesse, à la possibilité de lancer rapidement l'application sans nécessiter une phase manuelle de création d'images clés hors lignes nécessaires à l'initialisation du système de suivi, à la détection d'erreurs de type « décrochage » (lorsque l'objet à suivre est « perdu ») et à la réinitialisation automatique et temps réel après de telles erreurs sont souvent laissés de côté.

L'invention permet de résoudre au moins un des problèmes exposés précédemment.

L'invention a ainsi pour objet un procédé de création d'au moins deux images clés comprenant chacune une image représentant au moins un objet tridimensionnel dans un environnement tridimensionnel et la pose de l'objet dans cet environnement selon le point de vue de l'image associé, ce procédé étant caractérisé en ce qu'il comprend les étapes suivantes,

- acquisition d'une première image représentant l'objet dans une position initiale déterminée ; - création d'une première image clé à partir de la première image acquise et de la pose relative de l'objet dans son environnement ;

- acquisition d'au moins une seconde image représentant ledit objet, le point de vue de ladite au moins une seconde image étant différent du point de vue de ladite première image ; - détermination de la pose relative de l'objet dans son environnement selon la différence des points de vue de la première et de ladite au moins une seconde image, chacun desdits points de vue étant déterminé par rapport à une position et une orientation ; et

- création d'une seconde image clé à partir de ladite au moins une seconde image acquise et de la pose relative de l'objet dans son environnement.

Le procédé selon l'invention permet ainsi d'automatiser la création d'une pluralité d'images clés, en vue notamment d'initialiser ou réinitialiser une application de réalité augmentée utilisant un suivi automatique, en temps réel, d'objets géométriques tridimensionnel, sans marqueur, dans un flux vidéo. Une multitude d'images clés peut en effet permettre à l'application de s'initialiser pour tout type de poses relatives entre l'objet à suivre et la caméra.

Selon une caractéristique particulière, l'acquisition d'au moins une seconde image représentant ledit objet est réalisée au moyen d'une application de suivi.

Selon une autre caractéristique particulière, l'objet est au moins en parti un objet réel.

Selon encore une autre caractéristique particulière, l'objet est au moins en parti un objet virtuel.

Selon une caractéristique particulière, l'objet virtuel est une représentation d'un objet réel selon un modèle virtuel. Selon une autre caractéristique particulière, l'objet comprend au moins une partie de l'environnement.

Selon un mode de réalisation, les points de vue des images appartiennent à un ensemble de points prédéterminés.

Selon cette caractéristique, la construction d'images clés est réalisée selon un champ de vision déterminé.

Selon un mode particulier de réalisation, les étapes du procédé de création sont répétées pour au moins une partie de l'objet.

L'invention vise également un dispositif de création d'au moins deux images clés comprenant chacune une image représentant au moins un objet tridimensionnel dans un environnement tridimensionnel et la pose de l'objet dans cet environnement selon le point de vue de l'image associé, ce dispositif étant caractérisé en ce qu'il comprend :

- des moyens d'acquisition d'une première image représentant l'objet dans une position initiale déterminée ; - des moyens de création d'une première image clé à partir de la première image acquise et de la pose relative de l'objet dans son environnement ;

- des moyens d'acquisition d'au moins une seconde image représentant ledit objet, le point de vue de ladite au moins une seconde image étant différent du point de vue de ladite première image ;

- des moyens de détermination de la pose relative de l'objet dans son environnement selon la différence des points de vue de la première et de ladite au moins une seconde image, chacun desdits points de vue étant déterminé par rapport à une position et une orientation ; et - des moyens de création d'une seconde image clé à partir de ladite au moins une seconde image acquise et de la pose relative de l'objet dans son environnement.

Ce dispositif présente les mêmes avantages que le procédé brièvement décrit ci-dessus et ils ne seront donc pas rappelés ici.

La présente invention vise aussi un moyen de stockage, éventuellement amovible partiellement ou totalement, lisible par un ordinateur ou un microprocesseur comportant des instructions de code d'un programme d'ordinateur pour l'exécution des étapes du procédé tel qu'exposé ci-dessus.

La présente invention vise enfin un programme d'ordinateur comprenant des instructions adaptées à la mise en œuvre de chacune des étapes du procédé tel qu'exposé ci-dessus. D'autres avantages, buts et caractéristiques de la présente invention ressortent de la description détaillée qui suit, faite à titre d'exemple non limitatif, au regard des dessins annexés dans lesquels :

- la figure 1 représente schématiquement les principes essentiels de l'application de suivi d'objet développé par l'Ecole Polytechnique Fédérale de Lausanne ;

- la figure 2 illustre certaines étapes du procédé pour déterminer la pose d'un objet dans une image d'un flux vidéo à partir d'images clés et de l'image précédente du flux vidéo ;

- la figure 3 représente le schéma global de la création d'images clés d'un objet tridimensionnel et de géométrie quelconque, dans un environnement mettant en œuvre l'invention ;

- la figure 4 montre un exemple d'appareil permettant d'implémenter au moins partiellement l'invention ;

- la figure 5 illustre un exemple d'apprentissage d'images clés d'un moteur de véhicule ;

- la figure 6 illustre un algorithme d'initialisation automatique d'une application de suivi à partir d'images clés créées à partir d'objets tridimensionnels réels ou virtuels conformément à l'invention ;

- la figure 7 illustre un graphe d'états-transitions pour le suivi d'un objet parmi une pluralité d'objets cibles ;

- la figure 8 illustre un algorithme de suivi dans un paysage ;

- la figure 9 illustre un algorithme de création d'images clés d'un paysage conformément à l'invention ;

- la figure 10 illustre un chemin pour l'apprentissage d'un paysage ; et - la figure 11 illustre un algorithme de suivi dans un paysage conformément à l'invention.

Le procédé selon l'invention a en particulier pour objet la création notamment automatiquement, d'images clés d'un objet tridimensionnel dans un environnement en vue de l'automatisation des phases d'initialisation et de réinitialisation après un décrochage de l'application de suivi d'objet sur des images issues d'un flux vidéo. Une multitude d'images clés peut en effet permettre à l'application de s'initialiser pour tout type de poses relatives entre l'objet à suivre et la caméra. La figure 3 illustre le schéma global de création d'images clés, notamment d'images clés « hors ligne » d'un objet dans un environnement mettant en œuvre l'invention, pour une application de suivi d'objet.

Comme représenté sur la figure 3, la création d'images clés d'un objet dans un environnement et l'exécution d'une application de suivi (300) en utilisant ces images clés comprennent quatre phases : une phase de création d'une première image clé (I), une phase de création des images clés suivantes automatisée (II), une phase d'initialisation du suivi qui utilise la ou les images clés créées précédemment (III) et une phase de suivi d'objet (IV) qui correspond au régime permanent de l'application. La phase de création d'une première image clé (I) consiste principalement à l'acquisition d'une première image représentant l'objet tridimensionnel dans une position initiale. Cette acquisition est réalisée, notamment, à partir d'un moyen de prise de vue tel qu'une caméra ou un appareil photo. Après avoir acquis l'image de l'objet tridimensionnel (étape 305), une première image clé est créée (étape 310) comprenant, d'une part, la première image acquise et, d'autre part, la pose relative de l'objet dans l'environnement selon le point de vue de l'image.

Selon l'état de l'art, pour construire une image clé, il convient de placer manuellement le maillage tridimensionnel correspondant à l'objet sur celui-ci dans l'image. Cependant, cette étape est fastidieuse. Toutefois, la connaissance du type d'application peut permettre de réduire de simplifier la création d'une image clé (étape 310). Il sera par exemple pertinent d'utiliser un capteur d'orientation pour des applications ou le déplacement de la caméra contraint en rotation, ou encore d'utiliser un modèle virtuel texture de l'objet dans une position connue.

Afin d'améliorer la robustesse de l'algorithme de suivi, il est parfois important de capturer une série d'images clés correspondant à plusieurs poses relatives entre la caméra et l'objet. Lors de la phase de création de ces images clés suivantes (II), une première étape consiste à acquérir une nouvelle image représentant l'objet (étape 315), le point de vue de la seconde image étant différent du point de vue de la première image. Ensuite, on détermine la pose relative de l'objet dans son environnement selon la différence des points de vue des images (étape 320), chacun desdits points de vue étant déterminé par rapport à une position et une orientation. Cette étape peut être effectuée de plusieurs façons. Tout d'abord, si le modèle virtuel tridimensionnel texture de l'objet à suivre est disponible, il est possible de créer ces nouvelles images clés en faisant varier les paramètres de pose de l'objet devant la caméra. Il est aussi particulièrement intéressant d'utiliser l'application de suivi (335) pour générer de nouvelles images clés. Ainsi, les nouvelles images clés créées en ligne pourront être réutilisées pour améliorer la qualité de l'initialisation de l'algorithme de suivi. Enfin, à partir de chaque nouvelle image et de la pose relative de l'objet dans son environnement, une nouvelle image clé est créée (325).

Les étapes de cette phase sont réitérées pour la création d'une pluralité d'images clés.

Lors de la phase d'initialisation (III), à partir de l'ensemble des images clés créées lors de la phase I et de la phase II, l'application de suivi est initialisée par la recherche d'une image clé représentant l'objet dans le flux

vidéo contenant l'objet à suivre (étape 330) et se rapprochant le plus de la configuration actuelle (position relative entre la caméra et l'objet).

Lorsque la pose de l'objet est déterminée dans la première image et que l'image clé courante est sélectionnée (image clé déterminée durant la phase d'initialisation) (étape 330), l'application de suivi peut retrouver l'objet (phase IV) dans les images successives du flux vidéo selon un mécanisme de suivi (étape 335). Selon ce mécanisme, les déplacements de l'objet (déplacement de l'objet dans la scène ou déplacement induit par le mouvement de la caméra dans la scène) sont suivis d'une trame sur l'autre et les dérives éventuelles sont compensées grâce aux informations contenues dans l'image clé hors ligne retenue lors de l'initialisation et, éventuellement, dans l'image clé en ligne calculée lors de l'exécution de l'application (image clé qui pourra elle- même servir par la suite comme image clé hors ligne pour initialiser l'application de façon automatique), à la différence près que les nouvelles images clés créées en ligne peuvent être utilisées pour cette étape de réinitialisation.

Lorsque la mesure d'erreur devient trop importante, le suivi subit un décrochage et une phase de réinitialisation est nécessaire. La phase de réinitialisation est similaire à la phase d'initialisation décrite précédemment (étape 330). La figure 4 représente schématiquement un appareil adapté à mettre en œuvre l'invention. L'appareil 400 est par exemple un micro-ordinateur, une station de travail ou une console de jeux.

L'appareil 400 comporte de préférence un bus de communication 402 auquel sont reliés : - une unité centrale de traitement ou microprocesseur 404 (CPU,

Central Processing Unit) ;

- une mémoire morte 406 (ROM, Read OnIy Memory) pouvant comporter le système d'exploitation et des programmes tels que "Prog" ;

- une mémoire vive ou mémoire cache 4 08 (RAM, Random Access Memory) comportant des registres adaptés à enregistrer des variables et paramètres créés et modifiés au cours de l'exécution des programmes précités ;

- une carte d'acquisition vidéo 410 reliée à une caméra 412 ; et,

- une carte graphique 416 reliée à un écran ou à un projecteur 418. Optionnellement, l'appareil 400 peut également disposer des éléments suivants : - un disque dur 420 pouvant comporter les programmes "Prog" précités et des données traitées ou à traiter selon l'invention ;

- un clavier 422 et une souris 424 ou tout autre dispositif de pointage comme un crayon optique, un écran tactile ou une télécommande permettant à l'utilisateur d'interagir avec les programmes selon l'invention ; - une interface de communication 426 reliée à un réseau de communication distribué 428, par exemple le réseau Internet, l'interface étant apte à transmettre et à recevoir des données ;

- une carte d'acquisition de données 414 reliée à un capteur (non représenté) ; et, - un lecteur de cartes mémoires (non représenté) adapté à y lire ou à y écrire des données traitées ou à traiter selon l'invention.

Le bus de communication permet la communication et l'interopérabilité entre les différents éléments inclus dans l'appareil 400 ou reliés à lui. La représentation du bus n'est pas limitative et, notamment, l'unité centrale est susceptible de communiquer des instructions à tout élément du l'appareil 400 directement ou par l'intermédiaire d'un autre élément du l'appareil 400.

Le code exécutable de chaque programme permettant à l'appareil programmable de mettre en œuvre les processus selon l'invention, peut être stocké, par exemple, dans le disque dur 420 ou en mémoire morte 406.

Selon une variante, le code exécutable des programmes pourra être reçu par l'intermédiaire du réseau de communication 428, via l'interface 426, pour être stocké de façon identique à celle décrite précédemment.

Les cartes mémoires peuvent être remplacées par tout support d'information tel que, par exemple, un disque compact (CD-ROM ou DVD). De manière générale, les cartes mémoires peuvent être remplacées par des moyens de stockage d'information, lisibles par un ordinateur ou par un

microprocesseur, intégrés ou non à l'appareil, éventuellement amovibles, et adaptés à mémoriser un ou plusieurs programmes dont l'exécution permet la mise en œuvre du procédé selon l'invention.

De manière plus générale, le ou les programmes pourront être chargés dans un des moyens de stockage de l'appareil 400 avant d'être exécutés.

L'unité centrale 404 va commander et diriger l'exécution des instructions ou portions de code logiciel du ou des programmes selon l'invention, instructions qui sont stockées dans le disque dur 420 ou dans la mémoire morte 406 ou bien dans les autres éléments de stockage précités. Lors de la mise sous tension, le ou les programmes qui sont stockés dans une mémoire non volatile, par exemple le disque dur 420 ou la mémoire morte 406, sont transférés dans la mémoire vive 408 qui contient alors le code exécutable du ou des programmes selon l'invention, ainsi que des registres pour mémoriser les variables et paramètres nécessaires à la mise en œuvre de l'invention.

Il convient de noter que l'appareil de communication comportant le dispositif selon l'invention peut également être un appareil programmé. Cet appareil contient alors le code du ou des programmes informatiques par exemple figé dans un circuit intégré à application spécifique (ASIC).

Alternativement, l'image issue de la carte vidéo 416 peut être transmise à l'écran ou au projecteur 418 à travers l'interface de communication 426 et le réseau de communication distribué 428. De même, la caméra 412 peut être reliée à une carte d'acquisition vidéo 410', distincte de l'appareil 400, de telle sorte que les images issues de la caméra 412 soient transmises à l'appareil 400 à travers le réseau de communication distribué 428 et l'interface de communication 426.

En raison de la simplification de mise en œuvre apportée par le procédé de l'invention, la création d'images clés peut être mise en œuvre sans avoir recours à un spécialiste. A l'issue de la création d'un ensemble d'images clés, une application de suivi peut être initialisée à partir de cet ensemble et utilisée de façon standard pour suivre un objet dans une séquence d'images

issues d'un flux vidéo, par exemple pour incruster une séquence vidéo sur un objet de la scène en prenant en compte la position et l'orientation de cet objet, mais aussi pour déterminer le mouvement d'une caméra selon l'analyse d'un objet de la scène. Dans ce cas, l'objet fait partie du décor et retrouver la pose de cet objet dans la scène revient donc à retrouver la pose de la caméra par rapport à celui-ci. Il devient alors possible d'ajouter des éléments virtuels dans la scène à condition que la transformation géométrique entre l'objet et le modèle géométrique de la scène soit connue. Ce qui est le cas. Cette approche autorise donc à augmenter la scène réelle avec des objets virtuels animés qui se déplacent en fonction de la géométrie de la scène.

En particulier, selon un premier exemple de réalisation, l'application peut consister à estimer la pose d'un objet tridimensionnel, par exemple un moteur dans un véhicule et ajouter des informations sur cet objet afin de donner à l'utilisateur des informations concernant cet objet, par exemple le montage et le démontage du moteur.

Pour ce faire, l'application nécessite un apprentissage de plusieurs images clés qui permettront ensuite l'initialisation automatique de l'application de suivi dans l'image. Etant donné que l'on connaît approximativement la position de l'utilisateur, on connaît incidemment la position de la caméra par rapport à l'objet tridimensionnel à suivre. Ainsi, la création des images clés (phases I et II) et l'initialisation (phase III) sont rendues simplifiées par le fait que la position de l'utilisateur par rapport à l'objet tridimensionnel est connue et qu'un nombre peu important d'images clés est requis pour rendre l'initialisation totalement automatique. En effet, la position, correspondant notamment à une hauteur d'homme, soit environ 1 ,70 mètre et à orientation plus ou moins face à l'objet tridimensionnel permet l'utilisation de quelques images clés pertinentes dans cette zone de vue. La figure 5 illustre schématiquement la prise de vue pour la réalisation des images clés.

Dans un premier mode de réalisation, pour permettre l'initialisation automatique du système de suivi d'objet tridimensionnel, une phase d'apprentissage est nécessaire consistant à acquérir un certain nombre

d'images clés contenant l'objet tridimensionnel dans la zone de prise de vues de l'utilisateur.

La zone de prise de vues peut être adaptée en fonction du cas d'utilisation. Selon un second mode de réalisation, la phase d'apprentissage des images clés est réalisée au moyen de modèles tridimensionnel de synthèse textures de l'objet, par exemple du moteur et de la voiture. Selon ce mode de réalisation, l'apprentissage automatique est réalisé en faisant varier les angles θ et φ correspondant à l'angle vertical et horizontal de la caméra (réelle ou virtuelle) et la distance de la caméra par rapport au modèle tridimensionnel de l'objet.

En effet, si l'on dispose du modèle tridimensionnel texture de la géométrie de l'objet, par exemple de la voiture et de son moteur, ce modèle peut être déplacé dans le champ de vision de la caméra. On obtient alors une série de rendu tridimensionnel de l'objet au moyen d'images, correspondant à l'objet sous différents angles de vue. Ces images sont aussi associées à la pose connue de l'objet, déterminée à partir des paramètres θ, φ et de la distance de la caméra par rapport à l'objet. Ainsi, un ensemble d'images clés est créé de façon totalement automatique (phases I et II). Selon ce mode de réalisation, la phase d'apprentissage est ainsi peu coûteuse et permet notamment de préparer la maintenance d'un produit avant même sa fabrication. En effet, le modèle CAO (« Conception Assistée par Ordinateur ») du produit est le plus souvent modélisé avant même sa construction réelle. En outre, le modèle CAO texture, d'un objet, utilisé dans différentes conditions d'éclairage permet de se rapprocher des conditions de l'environnement réel.

La phase suivante (phase III) est l'initialisation automatique à partir des images clés. Cette initialisation consiste en une première estimation de la pose de l'objet tridimensionnel. Dans l'exemple considéré, l'estimation de la pose du moteur est réalisée au moment où l'utilisateur ouvre le capot de la voiture. A ce

moment, un nombre important de points d'intérêts de l'image en cours est en effet corrélé avec l'une des images clés.

La Figure 6 illustre l'initialisation automatique des images clés à partir d'objets tridimensionnels réels ou virtuels. Selon un second exemple de réalisation, l'application peut consister à retrouver la pose d'un objet dans une pluralité d'objets cibles, lesquels peuvent être activés pour leur suivi. L'activation d'un objet cible peut être réalisée manuellement, notamment au moyen d'une interface de type OCX (« OLE (Object Linking and Embedding) Control Extension » en terminologie anglo-saxonne).

Considérons, en exemple, une machine outil.

Dans l'application courante, par exemple, la pose de l'ensemble de la machine est retrouvée en position de caméra éloignée, alors que de près, seul une partie bien précise de la machine outil, par exemple un boîtier électrique, sera suivie, tout d'abord du point de vue extérieur puis du point de vue intérieur.

Selon ce mode de réalisation, l'utilisation d'automates de type états- transitions permet de changer les images clés en fonction de l'état courant et de suivre la pose d'objets différents.

La figure 7 illustre un automate d'états-transitions pour l'exemple considéré.

Les transitions d'un état à un autre état sont déclenchées lorsque l'utilisateur se rapproche d'un nouvel objet à suivre et commande, par exemple à l'aide d'un bouton, un changement de l'objet cible à suivre.

L'application de suivi passe alors dans un mode décroché intermédiaire, mode équivalent à un mode d'initialisation, ce qui nécessite l'utilisation d'une nouvelle série d'images clés correspondant à l'objet cible sélectionné et associé au nouvel état de l'automate.

Selon un troisième exemple de réalisation, l'application peut consister à retrouver la position de l'axe de visée d'un utilisateur. En effet, dans une application telle qu'un simulateur de tir, selon ce mode de réalisation, l'application peut consister à retrouver la position de l'axe de visée du canon

notamment par un appariement de points d'intérêts entre l'image courante et le paysage du simulateur de tir.

Dans ce mode de réalisation, la caméra a une position statique puisqu'elle est fixée sur un trépied fixe et les conditions extérieures sont constantes. En effet, le paysage du simulateur de tir ne comprend pas de changement de météo ni l'apparition soudaine de gros objets occultant se déplaçant dans le paysage

Selon ce mode de réalisation, l'application comprend notamment deux étapes illustrées en figure 8, à savoir une étape d'apprentissage du paysage (étape 800) consistant à la création d'une pluralité d'images clés du paysage (phase I et II), associées à des valeurs des paramètres de lacet (« yaw »), tangage (« pitch ») et roulis (« roll ») déterminés au moyen par exemple d'un capteur, et une étape de suivi dans le paysage (étape 805) dans laquelle les images clés précédemment mémorisées sont utilisées pour l'appariement et l'estimation de la pose courante de la caméra. Cette approche est rendue possible par la connaissance sur le type de l'application. En effet, dans cette réalisation, le mouvement de caméra est contraint à des rotations, ce qui permet l'utilisation d'un capteur.

Selon ce mode de réalisation, l'application de suivi est couplée avec un capteur de mouvement, par exemple un capteur de type Sensor Mti de la société MTI Instrument ou un capteur de type inertiaCube3 de la société Intersense. Malgré le fait que ce capteur ne soit pas suffisamment précis pour trouver une orientation précise dans l'image, celui-ci permet de corriger sensiblement le suivi en cas d'erreur. La phase d'apprentissage consiste à déplacer la caméra autour de son axe vertical, notamment défini par le trépied, et à acquérir un certain nombre d'images clés en fonction de l'orientation de la caméra selon les paramètres de lacet (« yaw »), tangage (« pitch ») et roulis (« roll »).

Cette phase a la particularité d'utiliser l'algorithme de poursuite de l'objet afin de créer de nouvelles images clés (étapes 325). Cet algorithme est illustré en figure 9.

L'algorithme débute à une position « 0 », par l'acquisition d'une première image clé et par la recherche des points d'intérêts dans cette première image. Ensuite, la caméra subit une rotation selon le paramètre de lacet ou de tangage. L'application de suivi permet alors de retrouver les correspondances entre les points d'intérêts de la première image clé acquise à la position « 0 » et l'image courante du flux vidéo.

Lorsque le nombre d'appariement devient trop faible, une nouvelle image fait l'objet d'une acquisition à la position courante selon les paramètres de lacet et de tangage. Cette nouvelle image devient l'image clé. Afin de limiter les dérives sur ce type d'apprentissage, la caméra peut revenir régulièrement à sa position initiale.

Il est illustré en figure 10 un exemple de chemin pour l'apprentissage d'un paysage permettant notamment d'éviter les dérives.

Il est maintenant décrit un algorithme de suivi selon ce mode de réalisation, illustré en figure 11.

Lors de l'exécution de l'application de suivi, les informations apprises précédemment sont utilisées afin de retrouver l'image clé hors ligne pour l'initialisation automatique de la phase de suivi. Cette initialisation (étape 1100) peut être réalisée notamment au moyen d'un capteur, par exemple un capteur de type Mti qui donne les informations de paramètres d'orientation de la caméra.

Après cette étape d'initialisation, l'application de suivi est exécutée (étape 1105).

Toutefois, le suivi d'un objet peut décrocher (étape 1110), par exemple, lorsque la météo change ou lorsque l'utilisateur tourne rapidement la caméra ou que l'utilisateur sort de la zone de paysage apprise. Dans ce cas, l'application de suivi passe en mode secours afin de prolonger l'illusion de suivi au cours duquel, par exemple, le capteur MTi va décider de l'orientation courante de la caméra. L'algorithme de suivi tente alors de se raccrocher en réalisant par exemple une initialisation automatique au moyen des paramètres d'orientation émis par le capteur.

Dans le mode décroché, le suivi est donc maintenu par l'utilisation du capteur, notamment du capteur Mti. La précision d'un tel capteur étant peu importante, il est procédé à des tentatives de ré-initialisation.

Lors de l'exécution de l'application de suivi, les déplacements de caméras permettent de retrouver une nouvelle image clé pour le suivi. En effet les déplacements sont reproduits selon les paramètres de lacet et de tangage des orientations de la caméra. Lorsque le nombre de points d'intérêts entre l'image courante et l'image clé n'est plus suffisant, il faut utiliser une nouvelle image clé selon les nouveaux paramètres d'orientations de cet espace. Naturellement, pour satisfaire des besoins spécifiques, une personne compétente dans le domaine de l'invention pourra appliquer des modifications dans la description précédente.