Добірка наукової літератури з теми "Stéréovison"

Les feux de forêt représentent un risque majeur pour de nombreux pays dans le monde. Pour lutter contre ce danger, des actions de gestion, de prévention et de lutte sont réalisées. L'efficacité de ces trois types d'action est liée à la connaissance des phénomènes qui interviennent lors de la propagation des feux et à l'amélioration des modèles de comportement. Les feux sont caractérisés par l'évolution temporelle de leur position, vitesse, hauteur, surface et volume. Il est donc nécessaire de développer des systèmes permettant la mesure de ces caractéristiques géométriques. Depuis une dizaine d'années, des travaux utilisant le traitement d'image et la vision ont été menés pour obtenir des données estimées sur des feux expérimentaux. Trois familles de systèmes sont apparues : la première est dédiée aux feux se propageant en laboratoire. Elle utilise des informations 2D et ne permet l'estimation que d'un nombre restreint de caractéristiques. La deuxième est dédiée aux feux se propageant à l'extérieur sur de grands terrains de pente uniforme aménagés. Elle utilise des méthodes de traitement d'images et de vision et permet l'obtention d'un modèle de perception 3D du feu à partir d'information 2D. Ces méthodes nécessitent le positionnement sur le terrain de repères de position et de hauteur et sont difficilement transposables sur différentes configurations de terrain ; d'autre part, elles ne permettent pas l'estimation de la surface et du volume d'un feu. Une troisième famille de systèmes utilise la stéréovision pour obtenir un ensemble de points tridimensionnels de feu à partir desquels les caractéristiques géométriques des feux sont estimées. Cet article présente les travaux de recherche menés par l'auteur qui est à l'origine de la troisième famille de systèmes de mesure dédiés aux feux en propagation.

La stéréoscopie s’est développée depuis plus de 150 ans à travers la photographie,les films, la réalité virtuelle et la visualisation scientifique. L’affichage de données stéréoscopiques estaujourd’hui de bien meilleure qualité et le contenu ainsi que les écrans stéréoscopiques sont accessiblesà un large public. De plus, la stéréoscopie est un élément essentiel dans la compréhension d’un modèle3D, notamment dans le cadre de l’enseignement ou de la visualisation de modèles médicaux. Elle permetégalement d’appuyer le message véhiculé par une image. Utilisée à des fins artistiques, la stéréoscopiejoue un rôle émotionnel important.Cependant, la quantité de profondeur perçue dans une image stéréo est limitée par les technologiesd’affichages ainsi que par le système visuel humain. Il est alors toujours malaisé de créer du contenustéréoscopique assurant le confort du spectateur et utilisant de manière appropriée cette dimensionadditionnelle. Pour palier à cette difficulté, de multiples méthodes ont été développées, en particulierpour améliorer l’acquisition d’images stéréoscopiques, mais un grand nombre d’interventions manuellessubsistent lors du processus de création. De plus, la manipulation de contenu stéréoscopique nécessitel’utilisation d’outils adaptés, qui sont encore à définir. Enfin, de multiples méthodes d’affichagesstéréoscopiques existent aujourd’hui, certaines mieux adaptées à des conditions de visualisations qued’autres.C’est dans ce cadre que s’inscrit cette thèse, dont les contributions sont la définition d’un modèled’interaction utilisateur stéréoscopique adapté à un environnement de bureau, une méthode d’édition deprofondeur d’images stéréoscopiques assurant un confort visuel du spectateur et une nouvelle utilisationd’une méthode d’affichage stéréoscopique ne nécessitant qu’une image, la chromo-stéréoscopie
Stereoscopy has developed since 1838 through photography, movies, virtual reality andscientific visualization. Stereoscopic displays have increased in quality since the first stereoscope andstereoscopic content is now widely available. Furthermore, the understanding of 3D models is greatlyeased by stereoscopy, in particular for educational purposes or medical data visualization. The messageconveyed by an image is also further held by stereoscopy. Used in an artistic way, stereoscopy can bean important emotional vector.However, the depth interval of a stereoscopic image is limited by the displays technologies as well asthe human visual system. It is thus still difficult to create stereoscopic content ensuring a comfortableexperience to the viewer while using stereoscopy appropriately. To overcome this limitation, severalmethods have been developed, in particular to ease stereo image acquisition, but a great amount ofmanual work still remains. Moreover, stereoscopic content manipulation requires specific tools, whichare still to define. Finally, many stereoscopic display methods are available, with some more appropriateto specific viewing conditions than others.This thesis was conducted in this context, with the following contributions : the definition of a stereoscopicuser interaction model designed for a desktop environment, a new depth editing method ensuringthe viewer’s comfort and a new way to create single-image stereo using chromo-stereoscopy

L'affichage en relief, avec ou sans lunettes, est de plus en plus populaire. Les écrans auto-stéréoscopiques comportent un nombre d'images compris, à ce jour, entre 2 et 9. La création, la transmission ou encore la diffusion d'un tel nombre d'images correspondent à autant de verrous scientifiques. En effet la transmission des images impose le développement de méthodes de compression qui exploitent la redondance d'information entre les vues. La diffusion nécessite qu'un même contenu puisse être visible sur un maximum d'écrans, ce qui n'est possible en pratique que grâce à des méthodes de synthèse de vues intermédiaires. Enfin le contexte multi-vues ouvre à de nouvelles perspectives en réalité augmentée, comme la projection d'ombres et l'occultation entre contenu réel et virtuel. Tous ces exemples ont pour point commun de pouvoir être obtenus par le calcul des profondeurs de la scène. Les méthodes de stéréovision sont donc incontournables, mais, génériques, elles ne sont adaptées ni au contexte multi-vues, ni aux besoins des applications citées précédemment. Nous proposons dans ce mémoire un pipeline de reconstruction des profondeurs dédié au contexte multi-vues. Au travers d'une nouvelle expression de la mise en correspondance multi-vues, qui consiste à regrouper les pixels représentant un même point de la scène en " match " et ainsi former un partitionnement de l'ensemble des pixels, notre pipeline tire profit de la redondance des informations afin d'obtenir une estimation robuste des profondeurs. Cette expression définit exactement les redondances et occlusions de la scène, ce qui lève une grande partie des ambiguïtés lors de la compression des images et de la synthèse de vues intermédiaires. Nous présentons également une nouvelle contrainte, intégrée à notre pipeline, qui assure la cohérence géométrique des profondeurs reconstruites. Cette contrainte, essentielle pour un mélange entre réel et virtuel cohérent, s'avère également très utile pour les méthodes de synthèse de vues intermédiaires. Notre pipeline est composé de quatre modules : " génération du nuage de points ", " reconstruction de la surface ", " affinement des profondeurs " et " suivi temporel ". Mis à part le premier module cité, les autres sont facultatifs, et leur utilisation dépend des besoins et des applications visées. Ainsi, les résultats de notre pipeline sont les cartes de profondeurs, un nuage de points, ou un maillage représentant la scène.Afin de prouver la faisabilité du pipeline, nous présentons deux implémentations de celui-ci.La première, dite locale, se base sur des méthodes rapides afin de reconstruire la scène en temps réel. La seconde implémentation vise une application en post-production et génère des profondeurs de meilleure qualité, au détriment de temps de calcul plus longs. Nous démontrons également la pertinence de notre pipeline en proposant de nouvelles méthodes de compression d'images multi-vues, de synthèse de vues intermédiaires et de réalité augmentée multi-vues
The display in 3D, with or without glasses, becomes more and more popular. The auto-stereoscopic displays contain between 2 and 9 images. The creation, transmission or display of such images correspond to scientific obstacles. Indeed the transmission of the images needs compression methods that exploit information redundancy between frames. The display requires that the same content can be viewed on all screens, which is possible only by using methods of intermediate views rendering. Finally the context of multi-view brings new perspectives in augmented reality, like the projection of shadows and occlusion between real and virtual content. All these applications can be obtained by computing the depths of the scene. Stereovision methods allow depth estimation, but are generic and not well suited to the context of multi-view images or the application mentioned above. We propose in this thesis a pipeline dedicated to the depth reconstruction of a scene in a multi-view context.Through a new expression of the multi-view matching, which involves grouping the pixels representing the same point of the scene in "match" and thus form a partitioning of all pixels, our pipeline finds information redundancies in order to obtain a robust estimation of depths. This expression defines exactly occlusions in the scene, which raises much of the ambiguity in image compression and intermediate views rendering. We also present a new constraint, integrated in our pipeline, which ensures the geometric consistency of the reconstructed depths. This constraint is essential for a consistent mix between virtual and real objects, and is also very useful for intermediate views rendering. Our pipeline consists of four modules : " point cloud generation ", "surface reconstruction ", depth refinement " and " time tracking ".Apart from the first module city, others are optional and their use depends on needs and target applications. Thus, the results of our pipeline are depth maps, a point cloud or a mesh representing the scene. As a proof of the pipeline, we present two implementations of it. The first, called local, is based on fast algorithms to reconstruct the scene in real time. The second implementation is dedicated to post-production applications and generates better quality depth at the expense of longer computation time. We also demonstrate the relevance of our pipeline by providing new methods of multi-view image compression, intermediate views rendering and augmented reality

Cette these presente une etude sur la reconstruction volumique dense a partir d'une sequence d'images acquises a l'aide d'une camera immobile equipee d'un objectif a focale variable, ou zoom. La translation virtuelle, engendree par un tel systeme, du centre optique le long de l'axe optique, permet de classer la vision par zoom dans le domaine de la stereovision axiale. L'algorithme de modelisation ne necessite aucun modele explicite de calibrage et met en uvre plusieurs images de grilles regulieres et precises formant un espace metrique. Une transformation locale permet d'etablir une relation entre l'image distordue d'une grille detectee sur la matrice ccd et une grille reelle situee devant la camera. Cette relation prend automatiquement en compte les phenomenes de distorsion optique. Une etude statistique portant sur la reconstruction d'une grille parfaitement connue prouve qu'il est possible de retrouver l'information tridimensionnelle a partir d'une sequence d'images de zoom meme si ces donnees sont proches de l'axe optique. Nous presentons egalement une methode de mise en correspondance de points entre les differentes images de la sequence, permettant ainsi d'envisager une reconstruction dense de tout type d'objets sous la forme d'un nuage de points 3d. L'algorithme, base sur une technique de correlation surfacique, se scinde en deux etapes. La premiere etape dite correlation simple permet d'apparier les points homologues de la sequence avec une precision egale au pixel, par une technique multi-resolutions. La seconde etape consiste, a partir des donnees fournies par la premiere etape, a affiner la recherche des points apparies par une correlation sous-pixel. La mise en correspondance etant etablie, l'agorithme de modelisation permet de reconstruire les points 3d dans l'espace metrique des grilles. Une experimentation sur differents types d'objets reels permet de valider la methode globale et montre qu'il est possible d'inferer des informations tridimensionnelles denses a partir d'une camera immobile equipee d'un zoom

L’objectif de cette thèse est de proposer une méthodologie complète de reconstruction 3D d’objets sous-marins naturels, améliorée par une nouvelle méthode d’acquisition afin de permettre des mesures quantitatives. Il a d’abord fallu prendre en compte les différents problèmes liés au milieu sous-marin profond ; la contrainte principale est que le système utilisé pour faire l’acquisition des images doit être contrôlé à des profondeurs très importantes, jusqu’à 6000 mètres, à l’aide d’un véhicule positionné sur le fond. Ainsi, une méthode permettant l’acquisition automatique d’images a été développée, adaptée à tout type d’objet sous-marin de faible échelle (environ 1m3). L’acquisition d’image est réalisée avec un système de stéréovision contrÔlé par un bras manipulateur. La méthode que nous proposons permet de connaître les paramètres extrinsèques des caméras du système de vision, par le suivi d’une trajectoire définie par la géométrie de la tête stéréo. Ainsi, la trajectoire est générée par le déplacement d’une caméra sur la position de l’autre caméra par asservissement visuel. Avec cette méthode, nous pouvons enregistrer des images à intervalles réguliers directement liés à la géométrie de la tête stéréo. Ensuite, le modèle 3D de l’objet sous-marin est calculé à partir des images collectées et des paramètres des caméras. Le résultat final est une reconstruction 3D dense avec un plaquage de texture, qui permet de faire des mesures métriques. Mots-clés: métrologie 3D, vision par ordinateur, stéréovision, asservissement visuel, trajectoire d’acquisition, reconstruction 3D
The aim of this study is to propose a complete 3-dimension reconstruction method of natural submarine objects improved by a new acquisition method for quantitative measures, which can be used in operational conditions. First, it was necessary to take into account the various problems connected with the deep sea environment ; the main constraint is that the system used to collect images must be manipulated at very important depths, up to 6000 meters by an underwater vehicle positioned on the sea floor. Thus, a method allowing the automatic acquisition of images was developed, adapted to any type of small-scale submarine object (approximately 1m 3). The image acquisition is performed with a stereovision system operated by a manipulator arm. The method that we propose enables us to know extrinsic camera parameters by following a specific trajectory defined by the geometry of a stereo rig. Indeed, the trajectory is generated by the displacement of one camera onto the position of the other one by visual servoing. With this method, we can register images at regular intervals directly linked to the geometry of the stereo rig. Then, the 3D model of the underwater object is calculated from the collected images and camera parameters. The final result is a dense 3D reconstruction with texture mapping that enables metric measures. Keywords: 3D metrology, computer vision, stereovision system, visual servoing, camera trajectory, 3D reconstruction

Parmi les nouvelles technologies envisagées pour le développement d'aides à la conduite innovantes, la détection d'obstacles tient une place importante. Elle permet en effet d'anticiper d'éventuelles collisions, pour un gain réel en sécurité. Cette thèse propose d'aborder le thème de la détection d'obstacles par une approche multi-capteurs qui se veut robuste et générique, grâce au rôle central conféré à la stéréovision. Dans la méthodologie proposée, les différents capteurs (capteur stéréoscopique, télémètre laser, capteur d'identification optique) fournissent des hypothèses de détection sous la forme de volumes d'intérêt dans l'espace de disparité lié aux images stéréoscopiques. Un traitement localisé dans chacune de ces régions permet ensuite de valider et de caractériser ces hypothèses. Nous proposons dans cette thèse la description de cette méthodologie, trois méthodes de création d'hypothèses de détection et des critères pour la validation de celles-ci. Par ailleurs, des aspects pragmatiques liés à la mise en oeuvre de cette approche sont abordés, comme les choix algorithmiques permettant l'obtention en temps réel de données exploitables pour la stéréovision et l'évaluation des méthodes proposées. Enfin, nous présentons trois applications fonctionnant dans des véhicules expérimentaux et anticipant sur de futures aides à la conduite.

Les travaux presentes dans ce memoire s'inscrivent dans le cadre de la modelisation en vision artificielle. Ils ont pour but d'etudier les possibilites offertes par un zoom, d'inferer des informations tridimensionnelles. L'etude des phenomenes physiques se produisant lors d'un changement de distance focale, montre que le processus de reconstruction mis en uvre par un objectif a focale variable, s'apparente a celui de la stereovision axiale. La modelisation d'un objectif aussi complexe fait apparaitre que le modele stenope n'est pas apte a apprehender les transformations optiques d'un zoom, sans avoir prealablement pris quelques precautions et qu'il est necessaire de recourir au modele optique epais pour comprendre les phenomenes mis en jeu. L'utilisation du modele stenope comme base de projection perspective ne sera valable que si la distance entre l'objet et le plan image n'est plus consideree comme fixe. La prise en compte des facteurs de distorsion introduits par le systeme de prise de vues est une etape indispensable pour obtenir des resultats coherents. L'aspect experimental de ce memoire aborde deux types de reconstruction a partir d'un zoom. Toutes deux sont issues de sequence d'images reelles. La premiere concerne les objets de revolution. Une methode originale basee sur la resolution du probleme de projection perspective inverse, conduit a des resultats satisfaisants, puisque l'erreur moyenne de reconstruction est inferieure a 2%. La seconde concerne, pour sa part, les objets polyedriques. Deux approches de reconstruction sont egalement proposees. La premiere utilise une methode de calibrage classique du systeme de prise de vues tandis que la seconde met en uvre un developpement original base sur la conservation du rapport anharmonique

La perception de la troisième dimension est rendue possible par différents signaux monoculaires et par la vision binoculaire. L'intérêt pour la vision binoculaire provient de l'emploi croissant de la troisième dimension dans les domaines de vision par ordinateurs, de réalité virtuelle, de l'infographie ou de la robotique. Les traitements se basent souvent sur la stéréovision, technique qui consiste à reconstruire des données en trois dimensions à partir d'acquisitions d'au moins deux prises de vues. Le but principal de ces traitements est de mettre en correspondance les points dans les deux images. Dans le chapitre 1, nous passons en revue les mécanismes de perception de la profondeur grâce à la stéréovision. Nous abordons la notion de disparité et nous l'estimons grâce à des critères géométriques. Ces critères nous permettent de déterminer un réglage optimum du capteur stéréoscopique. Nous montrons que le gradient de disparité peut être utilisé pour la reconnaissance de visages. Nous étudions, dans le chapitre 2, les méthodes qui conduisent au calibrage des caméras. On peut ajouter à cette étape un traitement de rectification des images. Cela permet de mettre en correspondance les lignes des images du couple stéréo, et de travailler dans une dimension seulement. Le chapitre 3 aborde la partie traitement numérique qui permet la recherche des points en correspondance ou points homologues. Nous passons en revue les principales méthodes développées pour la constitution de cartes de profondeur denses. Des tests comparatifs sont réalisés avec une série de visages. Nous en déduisons la méthode appropriée pour une modélisation de visages temps-réel. Nous proposons dans le chapitre 4, une implantation temps-réel, basée sur une approche hybride permettant d'envisager un traitement embarqué. Une version optimisée de l'algorithme de mise en correspondance est proposée. Enfin, nous détaillons les structures matérielles pour réaliser la chaîne algorithmique en temps-réel.

Principalement, notre but dans cette thèse est de présenter de nouvelles idées afin de réduire au minimum la complexité des algorithmes de la mise en correspondance stéréo. L'idée principale de notre algorithme est de décomposer le problème initial en problèmes indépendant, plus élémentaires et qui peuvent être résolus rapidement sans faire appel à des méthodes mathématiques compliquées. Pour réaliser cela, nous avons utilisé deux nouvelles propriétés d'images, appelées propriété de continuité et propriété de discontinuité, au lieu d'utiliser des propriétés classiques telles que le contour, les coins. . . Ces propriétés peuvent être extraites par un processus assez simple ne nécessitant aucune méthode de recherche. Ainsi, nous les utilisons pour représenter des lignes épipolaires par une nouvelle méthode.

Cette thèse comporte la conception et la mise en oeuvre d'une méthode pour la détermination 3D des bords apparents d'un objet tridimensionnel dans une région de l'espace. Les pièces traitées sont des objets opaques. Une des phases de prétraitement de l'image en vue de la reconnaissance, est l'approximation de l'image de contours par des courbes. La méthode que nous avons proposée est basée sur une approximation par des arcs de cercle. Les arcs de cercle permettent d'augmenter la précision de l'approximation (par rapport à l'approximation par des segments de droite), tout en permettant aussi une réduction de la quantité globale des données. Cette méthode peut être appliquée aussi bien à des objets dont l'enveloppe est polyédrique ou non polyédrique. La méthode que nous avons développée pour la détermination 3D des bords apparents des objets peut être classée parmi les techniques de stéréovision (K2D) et elle utilise deux images prises par deux caméras. Il est bien connu que la difficulté majeure en stéréovision est la mise en correspondance des images produites par les deux caméras. Nous avons utilisé les arcs de cercle comme caractéristiques pour la mise en correspondance. Dans le cas des objets non polyédriques, on ne peut pas s'attendre à une correspondance un à un entre les entités des deux images. La correspondance entre deux arcs de cercle est donc partielle. On considère chaque image comme un graphe dont les arêtes correspondent aux arcs de cercle. Ces graphes sont divisés en composantes connexes. Le traitement s'effectue en faisant l'appariement des composantes connexes. La méthode s'avère efficace tant pour des scènes d'environnement robotique que s'il s'agit d'objets appartenant à d'autres gammes de produits. Les appariements sont corrects dans une proportion supérieure à 95%, pour des temps de calcul qui permettent d'envisager son implémentation pour la robotique en temps réel
This thesis presents a method and its implementation for the Localization of 3D features of objects in tridimensionnal space. The handled parts are opaque. First, the segmented image of a scene is approximated by curves. Our method is based upon the use of circle arcs. This approach increases the precision of the approximation over the classical method using Line segments; furthermore the amount of data is decreased and it is best fitted for non-polyhedrical objects as well as for polyhedrical ones. Localization of 3D features is built around a stereovision method (K2D) that we have developed. For this purpose, we need two images of the scene taken from different points. Using circle arcs primitives improves the overall matching process. An image is considered as a set of "connected components' of circle arcs. We cannot expect one-to-one fitting between features of two images for non-polyhedral objects. So, the matching must be done between parts of circle arcs. We treat each image as a graph whose arcs are the circle arcs. These graphs are divided in connected components. The processing is done by matching the connected components. The method has been tested on industrical parts images as well as common life objects. Matchings are good over 95%, and the computational time encourages us to seek for real time implementation