Développement d'un système stéréoscopique adaptatif à l'aide de lumière structurée

par Wanjing Li

Thèse de doctorat en Informatique et instrumentation de l'image

Sous la direction de Yvon Voisin, Frank Boochs et de Franck Marzani.

Soutenue en 2009

à Dijon .


  • Résumé

    Dans le contexte de la reconstruction 3D de scènes par l’utilisation d’un système de vision active, nous proposons deux approches de localisation des régions d’intérêt dans la scène. Une fois intégrée dans un scanner 3D commercial comme processus de prétraitement, chaque approche permettra de limiter les zones de balayage, pour que le scan se fasse uniquement dans ces zones. Ainsi, le temps du processus de reconstruction sera largement réduit, et le nuage de point sera beaucoup moins important, tout en conservant les données pertinentes. La première approche dite « passive » se base sur les informations 2D de la scène. Elle consiste à localiser, dans la scène observée, des objets de type spécifique. Cette approche a été développée sous l’hypothèse que les objets cibles ont la forme d’un tube. Pour ce faire, on applique plusieurs outils de traitement d’images afin de déterminer les contours des tubes dans les images. Enfin, nous déterminons les zones de balayage dans l’espace du projecteur. Cette approche peut être éventuellement généralisée à d’autres types de formes. La deuxième approche dite « active » est basée sur les informations 3D extraites de la scène par un processus itératif. Celui-ci commence par un motif régulier de points. Basé sur l’estimation de courbure surfacique locale autour de chaque point 3D reconstruit, un nouveau motif est généré afin de projeter plus de points, à l’itération suivante, dans les zones à forte courbure. Lorsque le processus s’arrête, les régions d’intérêt peuvent être déterminées dans l’espace du projecteur. L’avantage majeur de cette approche est qu’aucune contrainte n’est nécessaire sur la forme des régions d’intérêt.

  • Titre traduit

    Development of an adaptative stereoscopic system with structured light


  • Résumé

    In the context of the 3D reconstruction of scenes by using active vision system, we propos two approaches of Regions Of Interest (ROI) localization in the scene. Once integrated in a commercial 3D scanner as pre-processing process, each approach would be capable to indicate the zones of scanning. In this way, the reconstruction time would be largely reduced, and the obtained point cloud would be much less important, whereas almost all pertinent date would be conserved. The first approach called “passive” is based on the 2D information of the scene. It consists in localizing, in the scene observed, the objects of specific type. This approach was developed under the assumption that the target objects have the shape of a tube. Firstly, several image processing tools are applied to determine contours of the tubes in the images; and finally, the scanning zones are determined in the space of the projector. This approach can be eventually generalized to apply to other types of forms. The second approach called “active” is based on the 3D information extracted from the scene by an iterative process. The process begins by a regular point pattern; based on the estimation of local surface curvature around each reconstructed 3D point, a new pattern is generated in order to project more points, during the next iteration, in the zones with strong curvature; as soon as the iterative process stops, the ROI can be determined in the space of the projector. The major advantage of this approach is that no constraint is necessary on the form of the ROI.


  • Résumé

    Im Zusammenhang mit der 3D Rekonstruktion von Objekten mittels aktiver Projektion werden zwei Ansätze zur Detektion wichtiger Oberflächenbereiche für die Punktbestimmung vorgestellt. Die beiden Ansätze wurden mittels eines aktiven Stereosystems entwickelt. Im Falle einer Integration in kommerzielle 3D Scanner (Lasersystem, Projektionssystem) erlauben beide Ansätze den Messbereich im Sinne einer Vorverarbeitung auf die morphologisch relevanten Bereiche zu beschränken. Dementsprechend wird die Messzeit deutlich verkürzt, die Punktwolke erheblich verkleinert und trotzdem alles Wichtige erhalten. Der erste Ansatz basiert auf 2D-Daten des zu messendem Feldes. Dabei sind in diesen Daten die Messobjekte zu lokalisieren. Derzeit ist dieser Ansatz unter der Annahme realisiert, dass zu erfassende Objekte eine zylindrische Form haben. Die Wahl der Zylindergeometrie erfolgte dabei stellvertretend für andere denkbare Geometrien, auf die das Vorgehen einfach übertragen werden kann. Der zweite Ansatz fußt auf 3D-Daten, die in einem iterativen Prozess aus dem Messfeld gewonnen werden. Zunächst wird ein reguläres Muster auf das Objekt projiziert und mittels Stereotriangulation eine entsprechende 3D-Punktwolke erzeugt. In der Punktwolke wird für jeden Punkt die Oberflächenkrümmung im Raum ermittelt und in der Nachbarschaft von Punkten mit starker Krümmung ein neues, dichteres Muster projiziert. Der iterative Prozess ist beendet, sobald die verbleibenden Krümmungen unterhalb eines Grenzwertes liegen. Diese Methode eignet sie sich für die Digitalisierung von Innenbereichen in Gebäuden, über die man keinerlei a prioi- Information über die zu findenden Objekte besitzt.

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Informations

  • Détails : 1 vol.(149 p.)
  • Annexes : Bibliogr. p. 138-147, [128] réf.

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  • Bibliothèque : Université de Bourgogne. Service commun de la documentation. Section Sciences.
  • Disponible pour le PEB
  • Cote : TDDIJON/2009/26
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