Non-rigid point set registration of significantly uneven deformations is a challenging problem for many applications such as pose estimation, three-dimensional object reconstruction, human movement tracking. In this dissertation, we present a novel probabilistic non-rigid registration method to align point sets with significantly uneven deformations by enforcing constraints from corresponding key points and preserving local neighborhood structures. The registration method is treated as a density estimation problem. Incorporating correspondence among key points regulates the optimization process for large, uneven deformations. In addition, by leveraging neighborhood embedding using Stochastic Neighbor Embedding (SNE) as well as an alternative means based on Locally Linear Embedding (LLE), our method penalizes the incoherent transformation and hence preserves the local structure of point sets. Also, our method detects key points in the point sets based on geodesic distance. Correspondences are established using a new cluster-based, region-aware feature descriptor. This feature descriptor encodes the association of a cluster to the left-right (symmetry) or upper-lower regions of the point sets. We conducted comparison studies using public point sets and our Human point sets. Our experimental results demonstrate that our proposed method successfully reduced the registration error by at least 42.2% in contrast to the state-of-the-art method. Especially, our method demonstrated much superior performance in the case of a large degree of deformations. Experimental results show more than 30% improvements when key point correspondence is used. Our study shows that the influence of the global constraint (key point correspondences) is greater than that of the local constraint. Our analysis of using incorrect key point correspondence reveals the sensitivity of the proposed method. Given erroneous but symmetric correspondence, our method was able to produce fairly good results. In addition, our study on time reports a competitive computational efficiency of the proposed method.

La télédermatologie présente plusieurs avantages par rapport aux consultations traditionnelles en cabinet avec un dermatologue. Elle est particulièrement utile pour faciliter l'accès aux soins dermatologiques pour les patients ayant des problèmes de mobilité ou habitant loin des secteurs géographiques médicalisés. Un schéma de mosaïquage automatique d’images dédié à la création des panoramas étendus des vidéo-séquences de peau est proposé pour surmonter les limitations posées par le champ de vue réduit des images stationnaires acquises par les dispositifs actuellement utilisés. Les vidéo-séquences utilisées à cet effet sont acquises en utilisant un dispositif spécialement conçu pour un rendu colorimétrique contrôlé de la surface de la peau. Après une étude des diverses méthodes de recalage d'images existantes, une approche optimale est proposée, avec un certain compromis entre la précision de recalage et le temps de calcul, pour la superposition des parties communes des images cutanées. En outre, une approche pour affiner la correspondance initiale des points caractéristiques extraits est présentée. L'étude présentée porte principalement sur la construction cohérente d’une mosaïque dans son ensemble. Pour atteindre cet objectif, un schéma de mosaïque capable de générer des panoramas cohérents à partir de vidéo-séquences longues est présenté. Ce schéma estime dynamiquement la topologie de la trajectoire des images dans le plan de mosaïquage. Cela permet de placer les images sur le plan panoramique avec un nombre réduit d'images sur le chemin suivi pour atteindre une image donnée à partir d'une image de référence, ce qui réduit non seulement l'accumulation des erreurs, mais permet également d'éviter les interruptions dans le mosaïquage en excluant les paires d'images dont le recalage ne serait pas réussi. L'approche proposée offre une robustesse vis-à-vis des recalages échoués en trouvant des trajets alternatifs. En outre, un mode d'ajustement global pour améliorer davantage la cohérence de la mosaïque est présenté / Teledermatology offers several advantages in comparison to the traditional in-place consultations with a dermatologist. It is particularly useful for easing the access to the dermatological care for patients with mobility or travel constraints. A dedicated mosaicing scheme for creating extended panoramas of skin video sequences is proposed to surmount the limitations posed by the small field of view of stationary images acquired by currently used devices. The video sequences used for this purpose are acquired using a specially designed device for a colorimetrically correct rendering of the skin surface. After a study of various image registration approaches, an approach optimally suited to skin image registration with some compromise between registration accuracy and computation time is selected. In addition, an approach for refining the initially detected key-point correspondence is presented. Central focus of this study is on the overall coherent construction of the mosaic. To achieve this objective, a mosaicing scheme capable of generating coherent panoramas from long video sequences is presented. This scheme dynamically estimates the topology of the image trajectory in the panoramic plane to mosaic the images by reducing the number of images over the path used for reaching a given image from a reference image in order to place it on the panoramic plane. A small number of images reduces the accumulated errors, thus improving the visual coherency of the overall mosaic. Besides, the proposed approach offers robustness against failed registrations, which would interrupt the mosaicing process in the absence of the alternative paths. Moreover, a global adjustment scheme for further improving the coherency of the mosaic is presented