Estimation de la profondeur

L'estimation de la profondeur est une tâche essentielle de la vision par ordinateur qui consiste à calculer la distance des différents objets d'une scène à partir du point de vue d'une caméra. Contrairement aux images 2D standard qui ne capturent que la hauteur et la largeur, l'estimation de la profondeur ajoute une troisième dimension, permettant à un système de percevoir le monde en 3D. Ce processus génère une carte de profondeur, qui est essentiellement une image où la valeur de chaque pixel correspond à sa distance par rapport à la caméra. Cette capacité est fondamentale pour permettre aux machines de comprendre les relations spatiales et d'interagir avec leur environnement de manière plus significative, à l'instar de la vision humaine.

Comment fonctionne l'estimation de la profondeur

Il existe plusieurs techniques pour réaliser l'estimation de la profondeur, allant des méthodes traditionnelles utilisant du matériel spécialisé aux approches modernes basées sur l'apprentissage profond.

• La vision stéréoscopique : Cette méthode imite la vision binoculaire humaine en utilisant deux caméras placées à une courte distance l'une de l'autre. En analysant les légères différences (disparité) entre les deux images, il est possible de trianguler la distance entre les points de la scène. Il s'agit d'une approche classique et fiable pour capturer des informations sur la profondeur.
• Caméras à temps de vol (ToF) : Ces capteurs spécialisés émettent un signal lumineux (généralement infrarouge) et mesurent le temps nécessaire à la lumière pour rebondir sur un objet et revenir au capteur. Les caméras à temps de vol peuvent créer des cartes de profondeur très précises en temps réel.
• LiDAR (Light Detection and Ranging) : Souvent utilisé dans les véhicules autonomes, le LiDAR fonctionne en émettant des impulsions laser et en mesurant leur temps de retour pour créer un nuage de points 3D détaillé de l'environnement. La technologie LiDAR fournit des données précises sur la profondeur, ce qui la rend inestimable pour la sécurité de la navigation.
• Estimation de la profondeur monoculaire : L'estimation de la profondeur à partir d'une seule image 2D constitue une avancée significative dans le domaine de l'IA. Les modèles d'apprentissage profond, en particulier les réseaux neuronaux convolutifs (CNN), sont entraînés sur de vastes ensembles de données pour déduire les indices de profondeur à partir des textures, des ombres et de la taille des objets, comme le fait le cerveau humain.

Applications de l'estimation de la profondeur

La capacité à percevoir la profondeur est cruciale pour un large éventail d'applications qui requièrent une conscience spatiale.

En robotique, l'estimation de la profondeur est essentielle pour la navigation et la manipulation. Un robot industriel sur une chaîne de montage utilise les données de profondeur pour saisir et déplacer des objets avec précision, améliorant ainsi l'efficacité de l'automatisation de la fabrication. De même, un robot mobile utilise une carte de profondeur pour éviter les obstacles et planifier sa trajectoire dans un environnement dynamique tel qu'un entrepôt. Cette perception 3D permet une interaction précise et sûre avec le monde physique.

La réalité augmentée (RA) et la réalité virtuelle (RV) s'appuient fortement sur l'estimation de la profondeur pour créer des expériences immersives. Pour qu'une application de réalité augmentée sur un smartphone puisse placer un meuble virtuel dans une pièce réelle, elle doit d'abord comprendre la géométrie de la pièce. En créant une carte de profondeur détaillée, le système peut s'assurer que l'objet virtuel occulte et interagit de manière réaliste avec les objets du monde réel, rendant ainsi l'illusion transparente et crédible.

Estimation de la profondeur et concepts connexes

Il est important de distinguer l'estimation de la profondeur des termes similaires utilisés dans le domaine de la vision par ordinateur.

• Calcul de la distance : Bien qu'apparenté, le calcul de la distance en vision par ordinateur se réfère souvent à la mesure de la distance entre deux objets dans un plan d'image 2D (c.-à-d. en pixels). En revanche, l'estimation de la profondeur mesure la distance des objets dans l'espace 3D par rapport à la caméra elle-même. Alors qu'une simple distance calibrée peut suffire pour certaines tâches, l'estimation de la profondeur fournit des informations spatiales plus détaillées.
• Détection d'objets en 3D : L'estimation de la profondeur est un élément clé de la détection d'objets en 3D. Alors que la détection d'objets en 2D dessine un cadre autour d'un objet sur une image plane, la détection d'objets en 3D place un cuboïde en 3D autour de l'objet, définissant sa position, sa taille et son orientation dans l'espace tridimensionnel. Cette détection avancée n'est possible qu'avec des informations précises sur la profondeur.