Mise en correspondance stéréoscopique par approches variationnelles convexes : application à la détection d'obstacles routiers

par Wided Souid-Miled

Thèse de doctorat en Traitement du signal

Sous la direction de Jean-Christophe Pesquet.

Soutenue en 2007

à l'Université de Marne-la-Vallée .


  • Résumé

    Cette thèse porte sur la mise en correspondance stéréoscopique dense ainsi que sur son application à la détection des obstacles routiers à partir d'un système de vision stéréoscopique embarqué à bord d'un véhicule. La mise en correspondance est une étape cruciale dans la reconstruction de la structure tridimensionnelle de la scène observée. Elle consiste à retrouver les pixels homologues dans deux images de la même scène, prises de deux points de vue différents, et se ramène à un problème d'estimation d'un champ de disparité. Le problème d'estimation de la disparité, formulé comme un problème inverse mal posé, a été appréhendé, dans le cadre d'une approche ensembliste, en minimisant une fonction objectif convexe sur l'intersection d'ensembles convexes. Ces ensembles sont associés à des contraintes convexes modélisant des informations a priori tenant compte des propriétés du champ à estimer et des données observées. Dans ce travail, nous avons mis l'accent sur une estimation d'un champ de disparité lisse et homogène, tout en respectant les discontinuités présentes dans la scène. Pour cela, nous avons considéré différentes contraintes de régularisation satisfaisant cette propriété. Ces contraintes sont définies dans le domaine spatial ou exprimées à partir des coefficients en ondelettes de l'image. Pour résoudre le problème d'optimisation sous contraintes considéré, nous avons mis en place un algorithme efficace itératif par bloc, utilisant des développements récents d'analyse convexe et mettant en oeuvre des projections sous-différentielles sur des ensembles convexes. Cet algorithme offre une grande flexibilité quant à l'incorporation de contraintes multiples et peut être efficacement implanté sur une architecture à processeurs parallèles. La plupart des méthodes de mise en correspondance reposent sur l'hypothèse de conservation de la luminance qui établit que les projections d'un même point de la scène ont la même intensité dans les deux images stéréoscopiques. Cependant, cette hypothèse physique n'est pas toujours vérifiée en pratique, notamment en présence de zones d'ombres ou de surfaces non lambertiennes. Notre approche pour aborder ce problème consiste à modéliser les variations spatiales de luminosité de la scène, en considérant un modèle d'illumination multiplicatif variant spatialement. Elle permet de mesurer les changements d'illumination et obtenir ainsi une estimation de la disparité très robuste vis-à-vis de ces changements. Des résultats sur des images synthétiques et réelles ont permis de valider la méthode proposée. Dans l'objectif d'aider la navigation autonome dans un environnement routier des systèmes de transport intelligents, nous avons proposé une méthode de détection d'obstacles par stéréovision, en exploitant notre approche d'estimation de la disparité et en s'appuyant sur un critère approprié d'orientation de surface

  • Titre traduit

    ˜A œconvex variational approch for steromatching : application for road obstacle detection


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Informations

  • Détails : 1 vol. (184 p.)
  • Annexes : Bibliogr. p. [173]-184 (171 réf.). Glosssaire

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  • Bibliothèque : Université Paris-Est Marne-la-Vallée. Bibliothèque.
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  • Cote : 2007 SOU 0364
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