Le mouvement projectif : théorie et applications pour l'autocalibrage et la segmentation du mouvement

par David Demirdjian

Thèse de doctorat en Imagerie, vision et robotique

Sous la direction de Radu Horaud.


  • Résumé

    La vision stéréoscopique apparaît dans de nombreuses applications comme le moyen le plus évident pour obtenir des informations tridimensionnelles à partir d'images. Les approches employées reposent généralement sur des modèles euclidiens et nécessitent un étalonnage fort des systèmes stéréoscopiques utilisés, ce qui implique que les paramètres internes des caméras ainsi que la position relative entre les caméras doivent être connues. Or un étalonnage fort et précis nécessite généralement une intervention humaine. Cependant une aide extérieure n'est pas toujours possible et l'utilisation de systèmes faiblement étalonnés (systèmes dont seule la géométrie épipolaire est connue) apparaît alors comme une alternative. Un étalonnage faible est très facile à obtenir mais la difficulté est qu'alors les informations tridimensionnelles obtenues sont projectives et non plus euclidiennes. Ce document s'inscrit dans une approche basée sur un étalonnage faible et s'intéresse à l'étude d'un système stéréoscopique faiblement étalonné évoluant dans un environnement a priori inconnu. Il montre comment, en pratique, on peut tirer partie du mouvement d'un système stéréoscopique pour remonter à la structure métrique de la scène (par auto-étalonnage) et détecter des objets en mouvement. L'espace projectif est utilisé ici pour représenter l'information visuelle issue du système. En particulier, on étudie les transformations projectives 3D -appelées également homographies 3D- qui relient les reconstructions projectives d'une scène rigide. On s'intéresse au problème d'estimation de ces homographies 3D et on montre comment celles-ci entrent en jeu dans des applications telles que l'auto-étalonnage ou la segmentation du mouvement


  • Résumé

    Stereo vision appears in many applications as an easy way to obtain 3D data from images. Stereo approaches usually rely on Euclidean models and require a full calibration of the stereo rig, implying that the intrinsic parameters of the cameras are known as well as the relative position and orientation of the cameras. However a full and accurate calibration usually requires that a human operator helps. In cases when an operator cannot be involved, the use of weakly calibrated systems appears as a good alternative. A weak calibration is easy to obtain but then the difficulty is that 3D data are obtain in a projective space (not in a Euclidean one). This document describes the use of weakly calibrated systems performing motions in an a priori unknown scene. It shows how the motion of the system can be used to retrieve the metric structure of the scene and detect moving objects. The projective space is used here to represent the visual information associated with the system. In particular, we studied the 3D projective transformations -also called 3D homographies- that map the projective reconstructions of a same scene. We introduce the problem of estimating such 3D homographies and show how theses transformations can be used in applications such as autocalibration and motion segmentation

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  • Détails : 1 vol. (180 p.)
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