Mise en correspondance stéréoscopique d'images couleur en présence d'occultations

Cette thèse se situe dans le cadre de la vision par ordinateur et concerne plus précisément l'étape de mise en correspondance de pixels en stéréovision binoculaire. Cette étape consiste à retrouver les pixels homologues dans deux images d'une même scène, prises de deux points de vue différ...

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Main Author: Chambon, Sylvie
Language:FRE
Published: Université Paul Sabatier - Toulouse III 2005
Subjects:
Online Access:http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00011437
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collection NDLTD
language FRE
sources NDLTD
topic [INFO:INFO_HC] Computer Science/Human-Computer Interaction
vision par ordinateur
stéréovision binoculaire
mise en <br />correspondance
corrélation
protocole d'évaluation et de comparaison
occultations
couleur
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Chambon, Sylvie
Mise en correspondance stéréoscopique d'images couleur en présence d'occultations
description Cette thèse se situe dans le cadre de la vision par ordinateur et concerne plus précisément l'étape de mise en correspondance de pixels en stéréovision binoculaire. Cette étape consiste à retrouver les pixels homologues dans deux images d'une même scène, prises de deux points de vue différents. Une des manières de réaliser la mise en correspondance est de faire appel à des mesures de corrélation. Les algorithmes utilisés se heurtent alors aux difficultés suivantes : les changements de luminosité, les bruits, les raccourcissements, les zones peu texturées et les occultations. Les travaux qui ont été réalisés sont une étude sur les méthodes à base de corrélation, en prenant en compte le problème des occultations et l'utilisation d'images couleur.<br /><br />Dans un premier chapitre, nous établissons un état de l'art des méthodes de mise en correspondance de pixels. Nous donnons un modèle générique des méthodes s'appuyant sur la définition d'éléments constituants. Nous distinguons alors quatre catégories de méthodes : les méthodes locales, les méthodes globales, les méthodes mixtes et les méthodes à multiples passages. <br /><br />Le second chapitre aborde le problème de l'évaluation des méthodes de mise en correspondance de pixels. Après avoir donné un état de l'art des protocoles existants, nous proposons un protocole d'évaluation et de comparaison qui prend en compte des images avec vérité terrain et qui distingue différentes zones d'occultations. <br /><br />Dans le troisième chapitre, nous proposons une taxonomie des mesures de corrélation regroupées en cinq familles : les mesures de corrélation croisée, les mesures utilisant des outils de statistiques classiques, les mesures utilisant les dérivées des images, les mesures s'appuyant sur des outils des statistiques non paramétriques et les mesures exploitant des outils des statistiques robustes. Parmi cette dernière famille, nous proposons dix-sept mesures. Les résultats obtenus avec notre protocole montrent que ces mesures obtiennent les meilleurs résultats dans les zones d'occultations. <br /><br />Le quatrième chapitre concerne la généralisation à la couleur des méthodes de mise en correspondance à base de corrélation. Après avoir présenté les systèmes de représentation de la couleur que nous testons, nous abordons la généralisation des méthodes à base de corrélation en passant par l'adaptation des mesures de corrélation à la couleur. Nous proposons trois méthodes différentes : fusion des résultats sur chaque composante, utilisation d'une analyse en composante principale et utilisation d'une mesure de corrélation couleur. Les résultats obtenus avec notre protocole mettent en évidence la meilleure méthode qui consiste à fusionner les scores de corrélation. <br /><br />Dans le dernier chapitre, pour prendre en compte les occultations, nous proposons des méthodes hybrides qui s'appuient sur l'utilisation de deux mesures de corrélation : une mesure classique dans les zones sans occultation et une mesure robuste dans les zones d'occultations. Nous distinguons quatre types de méthodes à base de détection de contours, de corrélation pondérée, de post-détection des occultations et de fusion de cartes de disparités. Les résultats obtenus avec notre protocole montrent que la méthode la plus performante consiste à fusionner deux cartes de disparités.
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