Tachymètre sur iPhone

David Bonzon

Semester Master Project

Microengineering section, EPFL

June 2011

Abstract

Le but de ce travail est la comparaison de deux méthodes permettant l'analyse et la mesure du mouvement d'un objet au sein d'une séquence d'images. Ce mouvement peut tre quantifié par son Flot Optique représentant le déplacement de l'objet dans la scène par unité de temps.
La première méthode est celle du Gradient, son principe repose sur le calcul des dérivées temporelle et spatiale d'un point de la séquence d'images. Le Flot Optique est alors donné par le quotient de ces deux dérivées.
La seconde méthode est celle de la Corrélation. Elle consiste à mesurer le décalage de l'objet présent au sein des images par la recherche du maximum de la corrélation entre les deux images en les décalant spatialement. Le Flot Optique peut alors tre calculé connaissant le décalage spatial et la différence de temps entre les images.
Ces méthodes ont été implémentées en Java et ont alors pu tre testées et comparées à l'aide de séquences d'images synthétisées.
Les deux méthodes ont également été implémentées en Objective-C et ont donné lieu à une application iPhone. Un dispositif de test permettant de faire défiler une scène avec une vitesse contrôlée devant l'iPhone a été construit pour tester ces deux méthodes dans un cas réel.
Le résultat du travail montre que chacune des méthodes fonctionne correctement avec toutefois certaines limitations pour chaque méthode. La méthode de la Corrélation permet de mesurer des grandes valeurs de Flot Optique avec une bonne précision alors que la méthode du Gradient est plus appropriée pour la mesure de faible valeur de Flot Optique. La méthode de la Corrélation est peu sensible au bruit alors la méthode du Gradient l'est beaucoup plus.

Finalement, lors d'expériences sur le dispositif de test avec l'iPhone, la méthode de la Corrélation a donné de bons résultats en permettant notamment de mesurer la vitesse angulaire du dispositif avec une bonne précision et fiabilité.