Localisation et calibration avec un zoom

Calibration abd 3D localisation with a zooming camera

• Auteur / Autrice : François Gaspard
• Direction : Thierry Viéville
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Sciences pour l'ingénieur
• Date : Soutenance en 2001
• Etablissement(s) : Nice

Mots clés

Mots clés contrôlés

Vision par ordinateur

Résumé

Considérant l’émergence de systèmes visuels actifs monoculaires à focale variable, nous nous intéressons, dans cette thèse, au formalisme et aux équations qui permettent d’obtenir une perception visuelle de la géométrie et de la cinématique d’une scène 3D. L’utilisation d’une caméra équipée d’un zoom présente de nombreux intérêts, d’une part au niveau de la précision et de la robustesse des algorithmes basés sur l’utilisation d’un tel capteur, et, d’autre part, au niveau des propriétés géométriques du mouvement engendré lors d’une variation de focale. La pris en compte des spécificités physiques des paramètres conduits, par ailleurs, à la mise en place d’algorithmes de minimisation non linéaire adaptés au problème considéré. Enfin, l’observation de structures planes permet, lorsque le motif est connu a priori, de déterminer la position du plan par rapport à la caméra et de déduire des équations sur la calibration de la caméra.

Considering the emergence of active visual systems with variable focal length, this thesis focuses on the paradigm allowing the visual perception of object geometry and cinematic properties. Since zooming consists not only in intrinsic parameters variations, but also in an optical center position translation such a camera is of interest considering both the geometric properties of such a displacement and the contribution to the measure precision. Nonlinear implicit equations are frequently minimized in computer vision either to estimate a parameter from an initial guess ot to refine a previous linear estimation. In such configurations, the local minimum of interest and the initial guess are rather close. We thus present a specific method for the minimization of such nonlinear implicit equations, based on both a complete specification of the parameters and a randomized algorithm. Finally, considering known planar structures allow to recover the 3D position of a plane and to obtain two equations according to the intrinsic parameters.