Thèse de doctorat : SCIENCES ET TECHNIQUES : Nice : 1999. / 1999NICE5321. 134 ref.

Thèse de doctorat : SCIENCES APPLIQUEES : Nice : 1998. / 1998NICE5201. 173 REF.

La première partie analyse les méthodes utilisées dans le domaine, justifie l'existence de différents niveaux de représentation et de traitement de l'information visuelle, puis explicite les cinq niveaux (IMAGE, INDICES D'IMAGE, INDICES DE SCHENE, OBJET et SCHENE) que nous distinguons. La seconde partie décrit, du niveau IMAGE au niveau INDICES DE SCHENE, une expérimentation de l'inférence de formes à partir des contours dans le domaine restreint d'objets solides du monde des blocs. S'appuyant sur les résultats obtenus, la troisième partie expose comment la stéréovision et la couleur s'intègrent au sein des niveaux préconisés, et comment ils permettent d'atteindre le niveau OBJET pour des objets flexibles filiformes. Ces apports sont illustrés par une application au domaine industriel: l'identification et la localisation de fils électriques dans un contexte d'automatisation de la production des ensembles câbles-connecteurs

Cette thèse s'attaque au problème général de la calibration d'une caméra mobile en utilisant uniquement des vues quelconques de l'environnement, donc sans utiliser de mire, ni de connaissance a priori sur le mouvement de la caméra. La méthode, appelée autocalibration, est fondée sur des propriétés algébriques de géométrie projective. Elle implique dans un premier temps le calcul de la transformation épipolaire grâce à la matrice fondamentale, notion que nous avons définie, qui est d'une importance primordiale pour tous les problèmes de vision où nous ne disposons pas déjà d'une calibration métrique complète. La détermination sans ambiguïté de cette matrice nécessite un minimum de huit correspondances de points. Les premières techniques que nous avons étudiées sont fondées sur la conservation du birapport et une méthode due à Sturm. Elles visent à calculer les épipoles. Nous avons ensuite introduit de multiples critères et paramétrages permettant l'estimation robuste de la matrice fondamentale par des techniques dérivées de l'algorithme de Longuet-Higgins, que nous avons comparées. Nous mettons en évidence le fait qu'une configuration de points particulière, les ensembles de plans, se prête à d'autres méthodes de calcul qui leur sont propres, mais rend de toutes manières l'estimation moins précise. L'influence du choix des mouvements eux-mêmes sur la stabilité du calcul est importante, nous le caractérisons par des calculs de covariance, et expliquons certaines situations grâce à la surface critique dont nous proposons une étude opérationnelle. Dans un second temps, lorsqu'un minimum de trois mouvements a été effectué, nous pouvons obtenir les paramètres intrinsèques de la caméra au moyen d'un système d'équations polynomiales dites de Kruppa, dont nous avons établi quelques importantes propriétés. Nous proposons d'abord une méthode semi-analytique de résolution, puis une approche itérative performante qui nous permet de prendre en compte des longues séquences d'images, ainsi que l'incertitude. Le calcul des paramètres extrinsèques, et une extension de la méthode à la calibration d'un système stéréo par une nouvelle méthode complètent ce travail, dont la partie expérimentale comporte de très nombreuses simulations, ainsi que des exemples réels.

Dans leur grande majorité les techniques d'estimation et de contrôle basées sur la vision s'appuient sur l'extraction d'informations géométriques dans les images. L'objectif de cette thèse est de développer une nouvelle approche exploitant directement l'intensité des pixels dans l'image en s'affranchissant de l'étape d'extraction de ces informations. Nous espèrons montrer que le fait d'utiliser toute l'information contenue dans l'image permet en outre d'augmenter la précision et le domaine d'application. Dans ce but, nous proposons un modèle générique de transformation prenant à la fois en compte les aspects géométriques et photométriques que l'on associe à une méthode efficace d'optimisation pour le recalage d'images, qui est valide pour des modes d'acquisition variés (incluant les images couleurs) et pour des classes d'objets rigides ou déformables. En particulier, le nouveau modèle photométrique assure une robustes aux variations d'éclairage quelconques, et il est indépendants des attributs des objets et des caractéristiques de la caméra. Ce cadre méthodologique est formulé, dans le cas d'un modèle sténopé, à la fois dans le cas calibré et non calibré, les différences portant principalement sur la nature de la paramétrisation choisie. Une méthode robuste de suivi visuel est proposée permettant le recalage d'une image de référence tout au long de la séquence. A partir des paramètres estimés liant l'image de référence à l'image courante, nous proposons une nouvelle stratégie d'asservissement visuel permettant de contrôler les six degrés de liberté du mouvement de la caméra pour l'amener dans la pose où a été acquise l'image de référence. Cette nouvelle approche ne nécessite pas de connaissance précise sur les paramètres de la caméra ni sur la géométrie de l'objet observé, permettant ainsi d'obtenir une méthode générique et fiable. Dans le cas de l'utilisation d'une caméra calibrée, la méthode de suivi robuste permet d'accéder directement à la pose de la caméra et à la structure géométrique de la scène. Elle peut donc être appliquée pour proposer une nouvelle solution au problème de SLAM (Simultaneous Localization and Mapping) visuel. Enfin, nous présentons une méthode d'asservissement visuel intégrant directement les estimées fournies par la méthode de suivi et permettant ainsi la navigation autonome de robot dans un environnement inconnu a priori. Les méthodes développées tout au long de cette thèse ont été confrontées aux approches classiques de la littérature, et ont montré des avantages certains. Elles ont également été testée en condition réelle sur des séquences caractéristiques de différentes applications et dans des conditions variées. Les conditions et compromis à faire pour obtenir performances temps réel et précision, sont également discutés dans le document.

Nous nous intéressons à l'analyse du mouvement des objets déformables dans les séquences d'images médicales. Après un rappel des méthodes existantes, nous adoptons un modèle élastique qui évolue dans les images en se déformant sous l'action de forces tendant à le rapprocher vers les contours de l'objet, et en obéissant aux équations de la dynamique. Ce modèle permet d'effectuer un suivi du mouvement de la frontière de l'objet déformable : il s'agit d'une courbe dans les séquences d'images bidimensionnelles et d'une surface dans les séquences d'images tridimensionnelles. Afin d'analyser et de quantifier le mouvement du modèle, nous utilisons la technique de l'analyse modale, qui consiste à se placer dans la base des modes propres du système. Non seulement les équations s'écrivent plus simplement dans la base modale, mais surtout, on peut effectuer une très bonne approximation en éliminant les composantes de haute fréquence du mouvement. L'analyse modale ouvre la voie à la représentation spectrale des déformations, qui permet leur comparaison et leur classification à des fins de diagnostic automatique. Couplée à l'analyse de Fourier, elle permet un traitement spatio-temporel très efficace du mouvement des surfaces déformables (notamment le mouvement de la paroi ventriculaire), prouvant ainsi l'intérêt de la méthode en analyse et en compression de mouvement. De nombreux exemples de traitement sur des images médicales sont présentés.