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=== Métadonnées, pré-traitement et gestion des images ===
Après une mission longue et/ou fatigante, il n’est pas facile de se souvenir avec précision du lieu, du moment, de la profondeur ou des circonstances d'une observation ou d'un échantillonnage. Et l’on prend beaucoup de temps pour regarder et retraiter les images et données. L'enregistrement automatique et intelligent de métadonnées (et pourquoi pas de commentaires audio de l'opérateur ou d'un observateur associé) est à considérer. Il est utile d'associer aux métadonnées une image du décor automatiquement archivée en début/fin de mission et quelques prise de vues (avec le pt GPS au moment de l’immersion).
 
Les propriétés optiques de l'eau et sa fréquente [[turbidité]] déforment l'image et causent des problèmes d'absorption et de diffusion de la lumière, qui imposent d'apporter des corrections de réglages de la distance, et de compenser la perte d'intensité lumineuse et d'une partie du spectre de couleur par l'utilisation d'un éclairage d'appoint (phares étanches). Parfois des lasers de télémétrie permettent de mesurer la distance à l'objet filmé ou observé. des logiciels et [[algorithme]]s embarqués peuvent automatiquement pré-traiter et améliorer l'image (''in situ''), valorisant sur divers travaux ont porté sur le ''« débruitage »'' d'images sous-marine, avec par exemple quatre filtrages successifs : un filtrage homomorphique réduisant les défauts d'illumination, un filtre de débruitage par ondelettes, un filtrage anisotropique pour atténuer le bruit et renforcer les contours, et in fine une correction automatique des couleurs, nuances et contrastes rendant l'image souvent bien plus nette et facile à interpréter<ref>Bazeille, S., Quidu, I., Jaulin, L., & MALKASSE, J. P. (2008). ''Une méthode de pré-traitement automatique pour le débruitage des images sous-marines (Automatic Underwater Image Denoising)''.</ref>.
De même pour les capacités du {{abréviation|ROV|remotely operated vehicle|en}} à pré-traiter automatiquement les images (contrastes automatiques, équilibre des couleurs, etc) ; ceci demandant plus de capacités de calcul, c’est une option qui pourrait être désactivable à la demande, ou uniquement mise en route quand une connexion filaire (ou à haut débit par un autre moyen) est établie.
 
L'imagerie peut être élargie à des longueurs d'onde non-visible via le sonar qui permet de reconstituer le relief d'objets (par exemple des objets archéologiques sur le fond) <ref>Gracias, N., Ridao, P., Garcia, R., Escartín, J., L'Hour, M., Cibecchini, F., ... & Magi, L. (2013, June). [http://www.academia.edu/download/42947045/-_Mapping_the_Moon__Using_a_lightweight_20160222-7616-hz6qx9.pdf ''Mapping the Moon: Using a lightweight AUV to survey the site of the 17th century ship ‘La Lune’.''] In Oceans-Bergen, 2013 MTS/IEEE (pp. 1-8). IEEE.</ref>
Il est intéressant d'intégrer avec les métadonnées une image du décor automatiquement faite archivée en début de mission et de séries de prise de vues (avec le pt GPS au moment de l’immersion).
 
De même pour les capacités du {{abréviation|ROV|remotely operated vehicle|en}} à préPré-traiter automatiquement les images (contrastes automatiques, équilibreimplique des couleurs,capacités etc)de ;calcul ceciet demandantune plusconsommation ded'énergie capacitéssupplémentaire de; calcul, c’est unecette option qui pourrait être désactivable à la demande, ou uniquement mise en route quand une connexion filaire (ou à haut débit par un autre moyen) est établie.
Pour gagner de laen mémoire, il est également utile que l'opérateur puissepeut effacer à distance des images visiblement ratées ou inutiles.
 
=== hélices bloquées, sous-marin piégé par des algues filamenteuses ===