Corrélation d’Images Numériques : voir l’invisible, quand la mécanique aide la vision par ordinateur

La corrélation d’images numériques (CIN ou DIC, pour Digital Image Correlation) est une technique utilisée pour mesurer des déplacements et des déformations de matériaux en observant leurs changements d’apparence sur une série d’images. Pour une présentation générale de la technique, il est conseillé d’aller consulter sur Culture Sciences de l’Ingénieur la ressource « Présentation générale de la corrélation d’images numériques [7] ».

Cette ressource présente les différents défis liés à la mesure d’un champ de déplacement ainsi qu’une manière de résoudre ces défis. Elle vise à vulgariser la régularisation et plus précisément la régularisation mécanique pour la corrélation d’images numériques. Le but est de comprendre quelles sont les principales limites de la corrélation d’images numériques, comprendre quel est le rôle d’une régularisation, comprendre comment la mécanique des matériaux peut aider la mesure par corrélation d’images et avoir un petit aperçu d’utilisations pratiques de régularisation mécanique. La présentation globale algorithmique, est disponible dans l’« Annexe : Algorithme de calcul de corrélation d’images numériques [8] ».

Contenu de la ressource :

1. Corrélation d’Images Numériques : observer la matière qui se déforme
   1. Principe de base de la Corrélation d’Images Numériques
   2. Limite de la Corrélation d’Images Numériques
2. Pourquoi régulariser ?
   1. Un problème mal posé
   2. La régularisation comme garde-fou
   3. Mais régulariser avec quoi ?
3. Régularisation mécanique : l’idée brillante
   1. Un matériau n’est pas un nuage de pixels
   2. Principe de la régularisation mécanique
   3. Résultats : robustesse, fiabilité et cohérence
   4. Limites
4. Application et exemples
   1. Mesure de déformation de sein : limitations dues à la qualité des images par rayons X
   2. Mesure de déplacement à très pettes échelle, absence de contraste