Reconstruction de la géométrie d'acquisition de séquences d'images acquises par un véhicule en milieu urbain

par Ouided Bentrah

Thèse de doctorat en Imagerie, vision, robotique

Sous la direction de Radu Horaud et de Marc Pierrot-Deseilligny.

Soutenue en 2006

à Grenoble, INPG .


  • Résumé

    En dépit des progrès réalisés en photogrammétrie et en vision par ordinateur, le géoréférencement de scènes à partir de photographies reste un problème complexe. Dans cette thèse, nous nous intéressons au domaine plus restreint du géoréférencement indirect d'images terrestres acquises par un système imageur multi-caméras embarqué sur un véhicule en milieu urbain. En décalage par rapport aux méthodes directes à base de capteurs (GPS, INS et autres) de la communauté Mobile Mapping, notre approche utilise l'image elle-même comme le moyen le plus privilégié pour fournir des informations riches, complexes et pertinentes utiles à l'estimation de pose 3D et à la reconstruction de la trajectographie de la plate-forme mobile. La stratégie générale se compose de quatre étapes majeures. La première consiste à extraire des primitives bidimensionnelles et tridimensionnelles en multi-vues qui serviront à reconstruire les poses 3D des images. Ces entités sont : segments 2D orientés verticaux et horizontaux, points de fuite en multi-vues (points et segment d'appui) puis des points de Harris en 3D, points 3D issus des cartes de disparité (points de liaison),. . Etc. Dans un deuxième temps, l'algorithme génère des produits dérivés cartographiques : des Modèles Numériques de Façades (MNF) par corrélation basée sur la programmation dynamique en préservant les discontinuités et des orthofaçades déduites des primitives planes 3D orientées par redressement orthogonal. Des contraintes détectées sur ces primitives sont introduites dans le processus d'appariement des clichés urbains. Dans l'ensembte de toutes ces étapes, la détermination de pose 3D de la séquence se fait, dans un troisième temps, par le biais d'une corrélation par FFT des orthofaçades, puis, par une formulation guidée RANSAC "RANdom SAmple Consensus" qui prend en compte différents types d'observations mesurées (points 3D de Harris et orthoimagettes). Cette technique de mise en correspondance proposée est simple et rapide. Enfin, les contraintes détectées sur les primitives ainsi que les observations et les données cartographiques (GPS, odomètres. . . Etc. ) si elles sont disponibles sont fusionnées dans un processus de triangulation terrestre d'ajustement de blocs d'images par compensation de faisceaux, afin d'accroître la précision de la mise en place en absolue et en relatif des images acquises au sein d'espaces urbains complexes. La définition puis révaluation de la configuration d'un système de navigation mobile pour le levé cartographique en milieu urbain destiné à l'acquisition automatique et le géoréférenœment des clichés terrestres appelé Stéréopolis, constitue, avec l'intégration de la contrainte multi-bases dans le processus d'acquisition, les contributions majeures du travail présenté. La méthodologie de fusion de données cartographiques, des techniques de photogrammétrie terrestre et de vision par ordinateur prouve la validité de cette approche qui permet de traiter des images de scènes urbaines aux structures arbitrairement complexes et présente des caractéristiques intéressantes pour un levé 3D fin et précis de photographies prises du sol.


  • Pas de résumé disponible.

  • Titre traduit

    The acquisition georneby reconstruction of images sequences acquired by a vehide in urban environment


  • Résumé

    Despite advances in photogrametry and computer vision, indirect scene georeferencing from terrestrial photographs seems a formidable task. Ln this thesis, we focus on terrestrial images georeferencing from multiple views collected by a land-based Mobile Mapping system called Stereopolis. Compared to the direct georeferencing methods based on sensors (GPS, INS and others) of MMS community, the originality of our approach is that the georeferencing is mainly provided by image analysis and stereovision algorithms to achieve precisions that can not be achieved with classical navigation devices in very dense urban areas. We explore a new method, that uses a very rich, complex and prior image information to estimate 3D pose and orientation of terrestrial image sequences and to infirm the mobile platform trajectory in which external knowledge of sensors is not avaiIable. We propose a complete theoretical and practical framework for automatic 3D pose recovery of MMS terrestrial images : detection, matching, correlation analysis and robust trajectory estimation. The general strategy is subdivided in four main steps. Ln the first step, three types of 3D primitives are extracted from images: 2D oriented segments, multiple-views vanishillg points (as tie points and segments), 3D Harris points (as ground control points) and oriented planar facades. They will be of primary importance to infere facades matching coostraiots and to select the best 3D pose. Ln this step, multi-baselines context with overlap will help as far as exhaustivity and precision are concerned. Ln a second step, a dense raster-based Digital Facade Surface Model (DFM) is processed by a dynamic programming optimisation method matching gIobally conjugate epipo!ar lines and adapted to landscapes with discontinuities. Orthofacades are calculated automaticafly using DFM, 3D planes and stereo pairs. Ln the whole of ail these assumptions, the determination of the 3D of pose is done, in a third step, we propose an features"based matching procedure by a guided 3D-3D RANSAC "RANdom SAmpIe Consensus" between successive images in order to recover 3D pose and vehicle trajectory. There are many advantages to using those geometric attributes produced by using DFM and a dense stereo matching technique. The most important one is that, 3D Harris points are complementary to orthofacades, those image features may constrain 3D pose estimation. The last step consists of linking the detected coostraints on the primitives as weil as the cartographie data (GPS, odometers) and observations in a process of photogrammetrie bundle adjustment of terrestrial images blocs in order to increase the precision of 3D relative and absolute estimated orientations of the images acquired within complex urban cities. The definition then the evaluation of the configuration of the Stereopolis land mobile mapping system in urban environments intended for the automatic acquisition, the Iocalization and the georeferencing of the stereoscopie terrestrial images, constitutes, with the Integration of the constraint multiple baselines, the major contributions of the presented work. A major interest is to link techniques and technologies of terrestrial photogrammetry and computer vision communities in order to increase the precision and the robustness of surveys in urban environments. The algorithm provide promising results and shows the validity of the approach that stays very simple and more accurate on the contrary to navigation devicesbased methods while bringing external information system is not tolerant to errors for the modelling of 3D pose of urban scenes.

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Informations

  • Détails : 1 vol. (235 p.)
  • Notes : Publication autorisée par le jury
  • Annexes : Bibliogr. p. 196-206

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  • Bibliothèque : Service interétablissements de Documentation (Saint-Martin d'Hères, Isère). Bibliothèque universitaire de Sciences.
  • Non disponible pour le PEB
  • Cote : TS06/INPG/0166
  • Bibliothèque : Service interétablissements de Documentation (Saint-Martin d'Hères, Isère). Bibliothèque universitaire de Sciences.
  • Disponible pour le PEB
  • Cote : TS06/INPG/0166/D
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