Thèse soutenue

Analyse de trajectoires 2d en vue de l'estimation du mouvement d'un objet par vision monoculaire : application au suivi d'obstacles routiers

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Auteur / Autrice : Sylvie Treuillet
Direction : Jean Gallice
Type : Thèse de doctorat
Discipline(s) : Sciences appliquées
Date : Soutenance en 1993
Etablissement(s) : Clermont-Ferrand 2

Résumé

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Ce memoire aborde les problemes d'analyse du mouvement d'objets mobiles dans une scene par vision monoculaire, lorsque le deplacement de la camera est inconnu. La demarche choisie privilegie un suivi individuel des indices visuels dans l'image, plutot qu'une reconstruction tridimensionnelle de chaque primitive. Cette approche a necessite l'etude de trois processus: l'extraction d'indices pertinents dans les sequences d'images en vue de la mise en correspondance, l'identification des trajectoires retiniennes de ces primitives, puis l'estimation du mouvement de l'objet relatif a la camera. L'extraction des primitives repose sur une selection de points singuliers. L'argumentation du choix de l'extracteur de coins d'harris et stephen s'appuie sur une etude bibliographique detaillee des differents extracteurs appliques dans l'image des luminances. Une des contributions de cette etude concerne la description d'un algorithme de suivi de points pour retrouver les trajectoires spatio-temporelles des projections de ces coins dans l'image. L'utilisation de la coherence temporelle du mouvement et des hypotheses de lissage permettent de retrouver les trajectoires de chaque coin meme dans des cas d'occultation partielle et de croisement de trajectoires. La generation des trajectoires s'opere au fur et a mesure des apparitions et disparitions de points dans l'image. La mise en correspondance trajectoires/points combine une selection locale par prediction et lissage, puis une validation par un critere de forme defini sur un groupe de points. Le troisieme point aborde dans ce rapport est l'estimation du mouvement d'un objet modelise dans l'espace. L'estimation recursive du mouvement est formulee comme une optimisation, en minimisant les ecarts entre les trajectoires retiniennes des points associes a l'objet et les projections successives du modele. Elle est resolue par la technique iterative et non lineaire de levenberg-marquardt. L'originalite porte sur le fait que l'objet et la camera sont animes de mouvements differents et importants. Les resultats montrent une convergence rapide de l'estimation malgre l'eloignement relatif de l'objet au capteur et le bruit important sur les mesures, operees dans les images reelles. Le cadre applicatif de ces travaux est le suivi d'obstacles routiers pour un systeme d'aide a la conduite fonde sur la vision par ordinateur