Thèse soutenue

Mise en correspondance A contrario de points d'intérêt sous contraintes géométrique et photométrique
FR  |  
EN
Accès à la thèse
Auteur / Autrice : Nicolas Noury
Direction : Marie-Odile BergerFrédéric Sur
Type : Thèse de doctorat
Discipline(s) : Informatique
Date : Soutenance le 13/10/2011
Etablissement(s) : Nancy 1
Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale IAEM Lorraine - Informatique, Automatique, Électronique - Électrotechnique, Mathématiques de Lorraine
Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Laboratoire lorrain de recherche en informatique et ses applications
Jury : Président / Présidente : Dominique Méry
Examinateurs / Examinatrices : Yann Gousseau
Rapporteurs / Rapporteuses : Adrien Bartoli, Charles Kervrann

Résumé

FR  |  
EN

L'analyse de la structure et du mouvement permet d'estimer la forme d'objets 3D et la position de la caméra à partir de photos ou de vidéos. Le plus souvent, elle est réalisée au moyen des étapes suivantes : 1) L'extraction de points d'intérêt, 2) La mise en correspondance des points d'intérêt entre les images à l'aide de descripteurs photométriques des voisinages de point, 3) Le filtrage des appariements produits à l'étape précédente afin de ne conserver que ceux compatibles avec une contrainte géométrique fixée, dont on peut alors calculer les paramètres. Cependant, la ressemblance photométrique seule utilisée en deuxième étape ne suffit pas quand plusieurs points ont la même apparence. Ensuite, la dernière étape est effectuée par un algorithme de filtrage robuste, Ransac, qui nécessite de fixer des seuils, ce qui se révèle être une opération délicate. Le point de départ de ce travail est l'approche A Contrario Ransac de Moisan et Stival, qui permet de s'abstraire des seuils. Ensuite, notre première contribution a consisté en l'élaboration d'un modèle a contrario qui réalise la mise en correspondance à l'aide de critères photométrique et géométrique, ainsi que le filtrage robuste en une seule étape. Cette méthode permet de mettre en correspondance des scènes contenant des motifs répétés, ce qui n'est pas possible par l'approche habituelle. Notre seconde contribution étend ce résultat aux forts changements de point de vue, en améliorant la méthode ASift de Morel et Yu. Elle permet d'obtenir des correspondances plus nombreuses et plus densément réparties, dans des scènes difficiles contenant des motifs répétés observés sous des angles très différents