Descripteurs 2D et 2D+t de points d'intérêt pour des appariements robustes

by Manuel Grand-Brochier

Doctoral thesis in Vision pour la Robotique

Under the supervision of Michel Dhome.

Thesis committee President: Michel Devy.

Thesis committee members: Catherine Achard, Frédéric Jurie, Christophe Tilmant, Thierry Chateau.

Examiners: Catherine Achard, Frédéric Jurie.


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  • Abstract

    De nos jours les méthodes de vision par ordinateur sont utilisées dans de nombreuses applications telles que la vidéo-surveillance, l'aide à la conduite ou la reconstruction 3D par exemple. Ces différentes applications s'appuient généralement sur des procédés de reconnaissance de formes ou de suivi. Pour ce faire, l'image est analysée afin d'en extraire des amers ou des primitives (contours, fonctions d'intensité ou modèles morphologiques). Les méthodes les plus courantes s'appuient sur l'utilisation de points d'intérêt représentant une discontinuité des niveaux de gris caractérisant un coin dans une image. Afin de mettre en correspondance un ensemble de points d'une image à une autre, une description locale est utilisée. Elle permet d'extraire l'information du voisinage de chaque point (valeurs des pixels, des intensités lumineuses, des gradients). Dans le cas d'applications telles que la vidéo-surveillance ou les caméras embarquées, l'ajout d'une information temporelle est fortement recommandé. Cette généralisation est utilisée au sein du laboratoire pour des projets de type véhicules intelligents (CyCab : véhicule intelligent, VELAC : VEhicule du Lasmea pour l'Aide à la Conduite). Les travaux de recherche présentés dans ce mémoire ont pour objectif de mettre en oeuvre différents outils de détection, description et mise en correspondance de points d'intérêt. Un certain nombre de contraintes a été établi, notamment l'utilisation d'images en niveaux de gris, la robustesse et l'aspect générique de la méthode. Dans un premier temps, nous proposons une analyse bibliographique des méthodes existantes. Cette dernière permet en effet d'en déduire les paramètres de mise en oeuvre ainsi que les principaux avantages et inconvénients. Nous détaillons par la suite la méthode proposée. La détection des primitives repose sur l'utilisation du détecteur fast-hessien que nous optimisons. L'utilisation d'une description locale basée sur des histogrammes de gradients orientés (HOG) est très répandue et procure de très bons résultats. Nous proposons de compléter son utilisation par un recalage et une mise à l'échelle d'un masque d'analyse elliptique créant ainsi une nouvelle forme de description locale (E-HOG). La mise en correspondance des points d'intérêt se base quant à elle sur une approche par corrélation à laquelle nous ajoutons un coefficient de sélection ainsi qu'une étape de suppression des doublons. Les différents résultats validant notre approche s'appuient sur l'utilisation de transformations synthétiques (vérité terrain) ou réelles. Nous proposons également une généralisation de notre approche au domaine spatiotemporel, permettant ainsi d'élargir son domaine d'utilisation. Le masque d'analyse précédemment cité est modifié et s'appuie donc sur l'utilisation d'ellipsoïdes. Les tests de validation reposent d'une part sur des séquences vidéo ayant subi des transformations synthétiques et d'autre part sur des séquences réelles issues de la plate-forme PAVIN (Plate-forme d'Auvergne pour Véhicules Intelligents).


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