Contribution à la construction de mosaïques d'images sous-marines géo-référencées par l'introduction de méthodes de localisation

Contribution to the underwater image geo-referenced mosaic construction by introducing localization methods

• Auteur / Autrice : Manon Borgetto
• Direction : Claude Jauffret
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Génie informatique, automatique et traitement du signal
• Date : Soutenance en 2005
• Etablissement(s) : Toulon
• Partenaire(s) de recherche : Autre partenaire : Université du Sud Toulon-Var. UFR de Sciences et Techniques

Mots clés

Mots clés contrôlés

Traitement d'images -- Techniques numériques

Algorithmes

Géodésie

Véhicules sous-marins

Résumé

En milieu sous-marin, les mosaïques d'images collectées par un véhicule en déplacement permettent d'obtenir des cartes visuelles d'une zone d'intérêt. La trajectoire estimée du véhicule par simple intégration des vecteurs vitesse présente une dérive qui se répercute dans la mosaïque (en particulier lorsque le véhicule recoupe sa propre trajectoire). Le travail de cette thèse a consisté à estimer de la façon la plus précise la trajectoire du véhicule à partir de mesures de cap et de vitesse et d'une séquence d'images, en tenant compte des lieux de recoupement (ou points de rendez-vous). Nous estimons dans un premier temps ces couples d'instants par appariement d'images, puis les introduisons dans l'algorithme de localisation du véhicule. Dans un deuxième temps, la mosaïque est reconstruite. La méthodologie proposée ici devrait permettre de peaufiner encore la cartographie dans la mesure où les variances des paramètres de mouvement estimés par les images seules sont disponibles. Dans ce cas, une fusion des deux trajectoires est réalisable. Si ce n'est pas le cas, la cartographie visuelle est finalement améliorée au moyen de techniques de déformation d'images

In the underwater environment, an image mosïc allows to obtain a panoramic view of a site of interest. The image sequance, used to ceate such mosaïc, is acquired by a moving vehicle. The vehicle trajectory is estimated by a simple speed vector integration. As a consequence, a drift appears. This is directly palpable on the mosïc, especially when the vehicle crosses its own trajectory (at ''rendezvous'' times). This work consists in estimating as precisely as possible, the trajectory from anle and speed measurements, by taking into account the rendezvous times. First, the couples of rendezvous times are detected, then they are introduced in the vehicle localization algorithm. Second, the mosaïc is created from these estimated positions. The proposed methodology could allow to obtain a more acuurate cartography, provided the motion parameter variances are available. In theis case, a fusion between the estimated trajectory and the optical trajectory (obtained by the image sequence motion only)is feasible