Reconnaissance d'un modèle rigide tridimensionnel complexe : application à l'imagerie aérienne oblique d'une scène urbaine

par Benoit Debaque

Thèse de doctorat en Informatique et mathématiques

Sous la direction de Georges Stamon.

Soutenue en 2002

à Paris 5 .


  • Résumé

    La reconnaissance d'un modèle tridimensionnel dans une série d'images a été abordée par le passé dans de nombreux travaux. Ce travail propose une approche orientée vers la reconnaissance de modèles urbains dans des images obliques. Outre son intérêt purement académique, la nécessité de modéliser des environnements urbains est immédiate dans les données cartographiques. Nous proposons de résoudre le problème grâce à un alignement approché de la forme à reconnaître. Cette approche semi-automatique s'affranchit donc des difficultés inhérentes à la recherche d'une forme dans la globalité de l'image, mais se focalise plutôt sur une région de l'image en ajustant un modèle tridimensionnel rigide connu pas nécessairement précis. L'appoche consiste à minimiser une mesure d'appariement qui tient compte à la fois de la ressemblance entre primitives voisines et des paramètres de la caméra. L'alignement final entre primitives modèle et image fournit une mesure de ressemblance quantifiable en termes simples. La recherche de l'alignement optimal s'effectue par itérations selon un estimateur robuste et permet ainsi de réduire les effets des faux appariements. L'obtention de l'incertitude sur les paramètres estimés de la caméra permet de régler des régions de confiance autour des primitives du modèle projeté dans l'image. Des résultats expériementaux sur des images simulées et réelles sont inclus afin d'illustrer l'algorithme proposé.

  • Titre traduit

    Recognizing a tridimentional complex rigid model : an oblique aerial imagery of urban scene implementation


  • Résumé

    Recognition of a three-dimensional model in image sequences was approached in the past by many authors. This work proposes an approach directed towards the recognition of urban models in oblique images. In addition to its purely academic interest, the need for modeling urban environments is immediate for wireless telecommunication applications, virtual or augmented reality and cartographic databases. We propose to solve the problem thank to an approximate alignment of the form to be recognized. This semi-automatic approach is thus freed from the difficulties inherent to search for a pattern in the globality of the image. However our approach is rather focused on local areas in the image by adjusting a rigid three-dimensional model not necessarily precisely known. The approach consists in minimizing a measurement of pairing which takes into account at the same time the resemblance between proximal features and camera parameters. A final alignment between model features and image features provides a quantifiable resemblance measurement expressed in simple terms. Searching for an optimal alignment is carried out by iterations according to a robust estimator and thus makes it possible to reduce the effects of false pairings. Obtaining uncertainty on the estimated camera parameters makes it possible to regulate areas of confidence around the model primitives projected in the image. Experimental results on simulated and real images are included in order to illustrate the proposed algorithm.

Consulter en bibliothèque

La version de soutenance existe sous forme papier

Informations

  • Détails : XI-124 p.
  • Notes : Publication autorisée par le jury
  • Annexes : Bibliogr. p. 111-114

Où se trouve cette thèse ?

  • Bibliothèque : Université Paris Descartes-Bibliothèque Saints-Pères Sciences (Paris). Service commun de la documentation. Bibliothèque Saints-Pères Sciences.
  • Disponible pour le PEB
  • Cote : 2002PA05S026
Voir dans le Sudoc, catalogue collectif des bibliothèques de l'enseignement supérieur et de la recherche.