Vision robotique monoculaire : reconstruction du temps-avant-collision et de l'orientation des surfaces à partir de l'analyse de la déformation

par Philippe Guermeur

Thèse de doctorat en Sciences. [Electronique et informatique]

Sous la direction de Edwige Pissaloux.

Soutenue en 2002

à Rouen .


  • Résumé

    Cette thèse s'intéresse à l'analyse de la déformation dans des séquences d'images monoculaires pour la reconstruction du temps-avant-collision et de l'orientation des surfaces dans la scène. La modélisation de la scène par un ensemble de facettes planes nous permet de calculer formellement le champ de vecteurs engendré. La déformation est appréhendée de manière globale. Pour cela nous considérons l'intégration de la composante normale ou tangentielle du champ de vecteurs sur les contours dans l'image, et utilisons les théorèmes de Green et de Stokes pour établir un lien avec les paramètres recherchés. Afin d'obtenir un système d'équations bien conditionné, nous proposons de pondérer au préalable le champ de vecteurs par une fonction vectorielle adaptée. Pour effectuer le calibrage de la caméra, nous proposons un nouvel algorithme. Il s'agit d'un algorithme évolutionnaire, dont l'implémentation se révèle particulièrement simple, puisque celle-ci s'appuie sur EASEA, un langage de spécification de haut niveau adapté aux algorithmes évolutionnaires.


  • Résumé

    This thesis presents a method to process axial monocular image sequences for evaluation of the time to collision and the surface orientation in a scene. Using a planar facet representation of the scene, we first calculate formally the apparent velocity field generated by the camera motion as a function of the 3-D facet model and the motion hypothesis. A global deformation model is calculated using the Green and Stokes theorems to integrate the normal and tangential components of the vector field and connect the results with the parameters to be identified In practice, the vector field is computed using the epipolar constraint, and the camera is fitted with a wide angle lens. Using the epipolar model needs accurate camera calibration in order to compensate for image distortion and fit the pinhole model. To this end, we introduce a new method based on evolutionary optimisation to determine the distortion coefficients, based on the EASEA evolutionary specification language.

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Informations

  • Détails : 188 p.
  • Notes : Publication autorisée par le jury
  • Annexes : Bibliogr. p. 157-167

Où se trouve cette thèse ?

  • Bibliothèque : Université de Rouen. Service commun de la documentation. Section sciences site Madrillet.
  • Disponible pour le PEB
  • Cote : 02/ROUE/S053(a)
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