Mise en correspondance d'images pour l'analyse du mouvement et la stéréovision

Image matching for motion analysis and stereovision

• Auteur / Autrice : Nikom Suvonvorn
• Direction : Bertrand Zavidovique
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Sciences appliquées
• Date : Soutenance en 2006
• Etablissement(s) : Paris 11
• Partenaire(s) de recherche : Autre partenaire : Université de Paris-Sud. Faculté des sciences d'Orsay (Essonne)

Mots clés

Mots clés libres

Ensemble de niveaux

Lignes de niveaux

Mariages stables

Résumé

Ce memoire traite d’une methode de mise en correspondance entre images, et de ses applications. Il est divise en deux parties : la partie methodologique et la partie ingenierie. La premiere etudie le type de decision qu’est l’appariement de primitives image. Nous prenons le modele dit de ''mariage stable''. Plusieurs algorithmes sont developpes autour de cette contrainte de stabilite, a laquelle sont ajoutees des contraintes de satisfaction globale et d’equite pour mieux adapter le schema de base aux necessites de l’eventuelle application, notamment maitriser un certain equilibre local/global de la decision. Nous presentons un systeme generique de mise en correspondance a base de ces algorithmes dont le mariage stable est la cle. La deuxieme partie est consacree au traitement d’applications a partir de ce noyau operationnel. Pour toutes les applications, on decide que les primitives extraites d’image en vue d’appariement seront basees sur les ensembles de niveau. Nous testons le noyau dans le developpement de trois applications : un systeme de recalage, un systeme de detection d’obstacle par stereovision, et un systeme generique d’analyse du mouvement. La qualite de mise en correspondance est experimentee et verifiee dans ces trois applications en comparant avec des algorithmes differents : une methode de vote et une methode de programmation dynamique.

This dissertation is invested on image matching methods, and their applications. It is divided into two parts: methodological and engineering. The first tackles decision methods used to match features between images. We found it on the ''stable marriage'' paradigm. Several algorithms are developed with constraints added, as global satisfaction or equity, for better adapting to application needs as controlling a certain local/global balance in the decision. Then, we introduce a generic matching system based on these algorithms where stable marriages become the key mechanism. The second part is devoted to applicative processes building on this matching core. First, level lines and their junctions are selected for primitive features to be paired in all applications. Then, the adapted implementation of the core is studied in the following applications: a registration system, a system for obstacle detection from stereo pairs, and a generic system for motion analysis. The matching quality is experimented on and tested in all three applications. It is compared with vote based and dynamic programming based matching results.