Modélisation d'objets 3D par fusion silhouettes-stéréo à partir de séquences d'images en rotation non calibrées

par Carlos Hernández Esteban

Thèse de doctorat en Signal et images

Sous la direction de Francis Schmitt.

Soutenue en 2004

à Paris, ENST .


  • Résumé

    Nous présentons une nouvelle approche pour la modélisation d'objets 3D de haute qualité à partir de séquences d'images en rotation partiellement calibrées. L'algorithme est capable: 1) de calibrer la caméra (la pose et la longueur focale), 2) de reconstruire la géométrie 3D et 3) de créer une carte de texture. 1) Par rapport à d'autres méthodes plus classiques, le calibrage est réalisé à partir d'un ensemble de silhouettes comme seule source d'information. Nous développons le nouveau concept de cohérence d'un ensemble de silhouettes généré par un objet 3D. Nous discutons d'abord la notion de cohérence de silhouettes et définissons un critère pratique pour l'estimer. Ce critère dépend à la fois des silhouettes et des paramètres des caméras qui les ont générées. Ces paramètres peuvent être estimés pour le problème de modélisation 3D en maximisant la cohérence globale des silhouettes. 2) La méthode de reconstruction 3D est fondée sur l'utilisation d'un modèle déformable classique, qui définit le cadre dans lequel nous pouvons fusionner l'information de la texture et des silhouettes pour reconstruire la géométrie 3D. Cette fusion est accomplie en définissant deux forces basées sur les images : une force définie par la texture et une autre définie par les silhouettes. 3) Finalement, une carte de texture est calculée à partir des images originales et du modèle 3D reconstruit. Le système de modélisation 3D proposé a été validé par la reconstruction de haute qualité de plus d'une centaine d'objets. La grande variété d'objets traités ainsi que les différents environnements d'acquisition utilisés ont permis de pousser l'algorithme jusqu'à ses limites.

  • Titre traduit

    Stereo and silhouette fusion for 3D object modeling from uncalibrated images under circular motion


  • Résumé

    We present a new approach to high quality 3D object reconstruction using stereo and silhouettes. Starting from a partially calibrated sequence of color images under circular motion, the algorithm is able to calibrate the camera (both the pose and the focal length), and reconstruct the 3D geometry and the texture. I) As a difference with other classic methods, calibration is accomplished using a set of silhouettes as the single input data. We develop the concept of silhouette coherence applied to a set of silhouettes generated by a 3D object. We first discuss the silhouette coherence notion and define a practical criterion to estimate it. This criterion depends both on the silhouettes and on the parameters of the cameras that generated them. These parameters can be optimized for the 3D modeling problem by maximizing the overall silhouette coherence. Ii) The core of the reconstruction method is based on a deformable model, which defines the framework where texture and silhouette information can be fused. This is achieved by defining two external forces based on the images: a texture driven force and a silhouette driven force. Iii) Finally, a texture map is computed from the original images for the reconstructed 3D model. The proposed 3D modeling system has been successfully validated with the reconstruction of a great variety of high quality models.

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Informations

  • Détails : 1 vol. (196 p.)
  • Notes : Publication autorisée par le jury
  • Annexes : Bibliogr. 100 réf.

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