Segmentation du mouvement issue de donnees multisensorielles a partir de sequences d'images

par ISMAILA COULIBALY

Thèse de doctorat en Sciences appliquées

Sous la direction de Pierre Bonton.

Soutenue en 1995

à Clermont-Ferrand 2 .

mots clés

Résumé

Ce memoire traite le probleme important de la segmentation du mouvement a partir de sequences d'images mixtes: images de luminance et donnees de profondeur de la scene observee. D'abord, une etude bibliographique generale sur l'analyse du mouvement a partir de sequences images denote l'importance que revet ce champ d'investigation. Ensuite, le cadre de ce travail est specifie. Il s'agit de la presentation des sequences d'images mixtes, et des approches retenues pour la segmentation du mouvement. Deux approches d'analyse du mouvement a partir de sequences d'images mixtes ont ete developpees. La premiere approche se rapporte a la mesure du mouvement apparent, tandis que la seconde est relative a la reconstruction du mouvement 3d. La mesure du mouvement apparent est faite au niveau des contours detectes dans les images de luminance. Elle est basee sur la minimisation d'une fonctionnelle globale issue de deux contraintes. La contrainte dite d'observation permet de minimiser l'ecart entre la vitesse apparente a estimer et la vitesse apparente initiale fournie par les donnees 3d. L'initialisation de la vitesse est faite par application de la transformee de hough. La seconde, appelee contrainte de controle, consiste a lisser le champ des vitesses apparentes pour tout contour considere dans l'image. La mise en uvre pratique de cette approche est faite par la relaxation iterative de jacobi. La reconstruction du mouvement 3d est une segmentation en regions coherentes au sens du mouvement 3d. Le schema de segmentation utilise est base sur la modelisation markovienne, et les parametres de mouvement 3d sont estimes par la methode des moindres carres. L'usage des champs de markov permet la prise en compte du modele classique parametre de mouvement 3d compose de la rotation et de la translation dans la scene reelle. Ce type de modelisation permet, en outre, d'exprimer les proprietes d'homogeneite sur la partition finale a obtenir. En definitif, l'utilisation du formalisme bayesien ramene le probleme de la segmentation a un probleme de minimisation d'une fonction d'energie. Celle-ci comporte deux termes. Le premier terme est la fonction d'energie a priori, elle est modelisee par une exponentielle decroissante. Le second est relatif a l'energie d'interaction entre les observations et les etiquettes, cette energie est modelisee par la distance du khi-deux. La mise en uvre finale de la segmentation est realisee par un algorithme de relaxation deterministe de type icm. Une experimentation complete sur des sequences d'images issues de donnees de simulation a permis de valider les approches developpees

Titre traduit

Motion segmentation from multisensorial data of image sequences

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