Local and global methods for registering 2D image sets and 3D point clouds

par Danda Pani Paudel

Thèse de doctorat en Instrumentation et informatique de l'image

Sous la direction de Cédric Demonceaux, Pascal Vasseur et de Adlane Habed.

Le président du jury était Adrien Bartoli.

Le jury était composé de David Fofi.

Les rapporteurs étaient Peter Sturm, Andrea Fusiello.

  • Titre traduit

    Méthodes d'optimisation locales et globales pour le recalage d'images 2D et de nuages de points 3D


  • Résumé

    Pas de résumé


  • Résumé

    In this thesis, we study the problem of registering 2D image sets and 3D point clouds under threedifferent acquisition set-ups. The first set-up assumes that the image sets are captured using 2Dcameras that are fully calibrated and coupled, or rigidly attached, with a 3D sensor. In this context,the point cloud from the 3D sensor is registered directly to the asynchronously acquired 2D images.In the second set-up, the 2D cameras are internally calibrated but uncoupled from the 3D sensor,allowing them to move independently with respect to each other. The registration for this set-up isperformed using a Structure-from-Motion reconstruction emanating from images and planar patchesrepresenting the point cloud. The proposed registration method is globally optimal and robust tooutliers. It is based on the theory Sum-of-Squares polynomials and a Branch-and-Bound algorithm.The third set-up consists of uncoupled and uncalibrated 2D cameras. The image sets from thesecameras are registered to the point cloud in a globally optimal manner using a Branch-and-Prunealgorithm. Our method is based on a Linear Matrix Inequality framework that establishes directrelationships between 2D image measurements and 3D scene voxels.


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