Outils de traitement d’images adaptés au traitement d’images omnidirectionnelles

par Stéphanie Bigot-Marchand

Thèse de doctorat en Sciences. Mathématiques appliquées

Sous la direction de Sylvain Durand, Olivier Goubet et de Djemaa Kachi.

Soutenue en 2008

à Amiens .


  • Résumé

    Cette thèse est consacrée au développement d'outils de traitement adaptés aux images omnidirectionnelles grâce à la "sphère équivalente". En effet, l'utilisation directe de méthodes classiques (c'est-à-dire appropriées aux images réelles) sur des images omnidirectionnelles introduit des erreurs car elle ne prend pas en considération les distorsions introduites par le miroir. Projeter les images omnidirectionnelles sur cette sphère offre l'avantage de pouvoir effectuer les différents traitements sur un espace plus uniforme. Dans un premier temps, nous rappelons le principe de la vision omnidirectionnelle, puis nous nous attardons sur un capteur en particulier, celui composé d'une caméra observant un miroir parabolique. Nous donnons ensuite les éléments de démonstration pour justifier l'existence de la "sphère équivalente". Dans un second temps, nous présentons différents outils mathématiques (harmoniques sphériques, convolution sphérique. . . ) nécessaires au développement de nos méthodes sphériques. Nous proposons ensuite la construction de plusieurs traitements bas-niveaux adaptés aux images sphériques : débruitage et détection de contours. Ces différentes méthodes ont fait l'objet de tests afin de déterminer leurs avantages par rapport aux "méthodes classiques" de traitements d'images omnidirectionnelles. Ces comparaisons ont mis en évidence l'avantage de ces "méthodes sphériques" qui offrent un traitement uniforme sur toute l'image.

  • Titre traduit

    Image processing tools for omnidirectional vision


  • Résumé

    In this thesis, we develop processing tools adapted to omnidirectional images thanks to "the sphere of equivalence". Indeed, applying classical image processing methods (that is to say, methods adapted to planar images) to omnidirectional images will provide errors because it doesn't take account the specific geometry of these images. The approach we propose will provide us efficient methods, regardless we are in the center or the periphery of the image. In the first part, we recall what is the omnidirectional vision and a catadioptric sensor. We then justify the existence of "the sphere of equivalence". In the second part, we present several mathematical tools (spherical harmonics, spherical convolution. . . ) useful for the development of our spherical methods. We propose then to construct edge and smoothing operators to spherical images. We have tested these different methods in order to determine their advantages for omnidirectional image low-level processing in comparison with "classical methods". These tests highlight the advantage of the "spherical methods", which provide uniform processing on the image.

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Informations

  • Détails : 1 vol. (107 p.)
  • Annexes : Bibliogr. p. 107-[109]

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  • Bibliothèque : Université de Picardie Jules Verne. Bibliothèque universitaire. Section Sciences.
  • Consultable sur place dans l'établissement demandeur
  • Cote : T 51 2008-46
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