Thèse numérisée par la Direction des bibliothèques de l'Université de Montréal.

Cette thèse concerne la reconstruction tridimensionnelle d'objets à partir d'images prises par des caméras. Le schéma classique s'appuie sur un calibrage hors ligne des caméras. Ce calibrage n'est pas toujours possible et des applications dynamiques requièrent en général fréquemment une mise à jour du calibrage au vol. Il est donc clairement souhaitable de pouvoir s'affranchir du besoin d'un calibrage hors ligne. Dans cette thèse, nous nous concentrons d'une part sur des méthodes de reconstruction non calibrée et d'autre part sur le concept de calibrage en ligne ou auto-calibrage. Nous tâchons d'obtenir des mesures tridimensionnelles même avec des images prises par des caméras non calibrées. Les informations obtenues ne sont pas de nature métrique, mais elles sont néanmoins exploitables pour des tâches de reconnaissance d'objets ou d'asservissement de robots. Nous avons développé plusieurs méthodes pratiques pour la reconstruction tridimensionnelle non calibrée. L'auto-calibrage ou calibrage en ligne consiste à calibrer une caméra uniquement à partir d'images d'objets inconnus. Les images prises au cours d'une application peuvent donc être utilisées simultanément pour l'application elle-même et pour le calibrage de la caméra. Notre contribution majeure dans ce domaine est une étude des conditions de dégénérescence qui s'avèrent apparaître fréquemment en pratique. Plus précisément, nous identifions tous les types de mouvements de caméra qui prohibent l'auto-calibrage.

La mesure de courant dans un environnement industriel est une étape indispensable pour garantir la pérennité d'un réseau de distribution électrique. En général, chaque domaine d'applications (mesure, protection, etc...) nécessitent l'utilisation d'un capteur adapté. Ces travaux de thèse proposent d'utiliser un capteur bas coût principalement dédié à la protection, le tore de Rogowski, aussi comme élément de mesure. Afin d'améliorer sa précision intrinsèque souvent insuffisante, nous avons développé une boucle de correction et une électronique de calibrage intégrée (CMOS 0,35µm) permettant d'adapter ce capteur aux standards métrologiques. Nous détaillons dans ce manuscrit les étapes de l'élaboration de cette boucle de correction ainsi que les résultats obtenus à l'aide des différents prototypes. Nous terminons par la présentation du premier démonstrateur technologique, premier pas vers un système de mesure de courant sans contact de classe 0.1, auto-calibré, autonome et bas coût. / The measurement of the current in an industrial environment is a necessary step to ensure the sustainability of an electrical distribution network. Typically, each application domain (measurement, protection, etc ...) requires the use of a suitable sensor. This thesis work proposes the use of the Rogowski coil current transducer, a low cost sensor usually used for protection, as measuring element. In order to improve its often insufficient intrinsic accuracy, we have developed a correction loop as well as an integrated electronics for calibration (CMOS 0,35μm) to adapt the sensor to metrological standards. In this manuscript, we detail the development stages of this correction loop and the results obtained with different prototypes. We conclude with the presentation of the first technology demonstrator, a very first step towards a current measurement system that would be contactless, 0.1 accuracy class, auto-calibrated, autonomous and low cost.

Dans le cadre de cette thèse, nous avons étudié la modélisation d'objets structurés au moyen d'images non-calibrées. Un objet structuré est un objet présentant des particularités qui permettent de le d´ecrire facilement à partir d'éléments géométriques ou physiques (une boite, un cylindre, la tour Eiffel,...). A l'opposé, un objet non structuré est, a priori, difficile à définir à partir de quelques règles simples (le ciel, la mer,...). Notre objectif était de proposer une solution permettant à un utilisateur de modéliser un objet en utilisant à la fois ses connaissances sur la scène observée et des informations extraites d'une séquence d'images obtenues au moyen d'un appareil photographique. Afin de garantir la souplesse d'utilisation et de permettre l'usage d'images dont les caractéristiques de prise de vue sont totalement inconnues (images récupérées sur internet, archives,...), nous souhaitions inscrire notre approche dans le cadre de la reconstruction non-calibrée. Le r´esultat de nos travaux est une méthode interactive complète de modélisation à partir d'images non-calibrées. La méthode développée dans cette thèse permet à l'utilisateur de modéliser tout d'abord l'objet au moyen de contraintes, puis de retrouver son modèle tridimensionnel à partir de la localisation des sommets 3D dans les différentes images disponibles. Pour parvenir à ce résultat, le système effectue un ajustement de faisceaux qui estime les dimensions de la sc`ene observée sans requérir l'initialisation de la pose des images.

Cette thèse s'intéresse à trois problèmes fondamentaux de la vision par ordinateur qui sont le suivi vidéo, le calibrage et la reconstruction 3D. Les approches proposées sont strictement basées sur des contraintes photométriques et géométriques présentent dans des images 2D. Le suivi de mouvement se fait généralement dans un flux vidéo et consiste à suivre un objet d'intérêt identifié par l'usager. Nous reprenons une des méthodes les plus robustes à cet effet et l'améliorons de sorte à prendre en charge, en plus de ses translations, les rotations qu'effectue l'objet d'intérêt. Par la suite nous nous attelons au calibrage de caméras; un autre problème fondamental en vision. Il s'agit là, d'estimer des paramètres intrinsèques qui décrivent la projection d'entités 3D dans une image plane. Plus précisément, nous proposons des algorithmes de calibrage plan pour les caméras linéaires (pushbroom) et les vidéo projecteurs lesquels étaient, jusque là, calibrés de fa¸con laborieuse. Le troisième volet de cette thèse sera consacré à la reconstruction 3D par ombres projetée. À moins de connaissance à priori sur le contenu de la scène, cette technique est intrinsèquement ambigüe. Nous proposons une méthode pour réduire cette ambiguïté en exploitant le fait que les spots de lumières sont souvent visibles dans la caméra.

Cette thèse traite de la reconstruction tridimensionnelle d'une scène rigide à partir d'une collection de photographies numériques, dites vues. Le problème traité est connu sous le nom du "calcul de la structure et du mouvement" (structure-and/from-motion) qui consiste à "expliquer" des trajectoires de points dits d'intérêt au sein de la collection de vues par un certain mouvement de l'appareil (dont sa trajectoire) et des caractéristiques géométriques tridimensionnelles de la scène. Dans ce travail, nous proposons les fondements théoriques pour étendre certaines méthodes de calcul de la structure et du mouvement afin d'intégrer comme données d'entrée, des points d'intérêt réels et des points d'intérêt complexes, et plus précisément des images de points cycliques. Pour tout plan projectif, les points cycliques forment une paire de points complexes conjugués qui, par leur invariance par les similitudes planes, munissent le plan projectif d'une structure euclidienne. Nous introduisons la notion de marqueurs cycliques qui sont des marqueurs plans permettant de calculer sans ambiguïté les images des points cycliques de leur plan de support dans toute vue. Une propriété de ces marqueurs, en plus d'être très "riches" en information euclidienne, est que leurs images peuvent être appariées même si les marqueurs sont disposés arbitrairement sur des plans parallèles, grâce à l'invariance des points cycliques. Nous montrons comment utiliser cette propriété dans le calcul projectif de la structure et du mouvement via une technique matricielle de réduction de rang, dite de factorisation, de la matrice des données correspondant aux images de points réels, complexes et/ou cycliques. Un sous-problème critique abordé dans le calcul de la structure et du mouvement est celui de l'auto-calibrage de l'appareil, problème consistant à transformer un calcul projectif en un calcul euclidien. Nous expliquons comment utiliser l'information euclidienne fournie par les images des points cycliques dans l'algorithme d'auto-calibrage opérant dans l'espace projectif dual et fondé sur des équations linéaires. L'ensemble de ces contributions est finalement utilisé pour une application de suivi automatique de caméra utilisant des marqueurs formés par des couronnes concentriques (appelés CCTags), où il s'agit de calculer le mouvement tridimensionnel de la caméra dans la scène à partir d'une séquence vidéo. Ce type d'application est généralement utilisé dans l'industrie du cinéma ou de la télévision afin de produire des effets spéciaux. Le suivi de caméra proposé dans ce travail a été conçu pour proposer le meilleur compromis possible entre flexibilité d'utilisation et précision des résultats obtenus.

L'objectif principal de ce travail de thèse est l'élaboration d'un système de vision binoculaire mettant en oeuvre deux caméras de types différents. Le système étudié est constitué d'une caméra de type omnidirectionnelle associée à une caméra PTZ. Nous appellerons ce couple de caméras un système de vision hybride. L'utilisation de ce type de capteur fournit une vision globale de la scène à l'aide de la caméra omnidirectionnelle tandis que l'usage de la caméra mécanisée permet une fovéation, c'est-à-dire l'acquisition de détails, sur une région d'intérêt détectée depuis l'image panoramique.Les travaux présentés dans ce manuscrit ont pour objet, à la fois de permettre le suivi d'une cible à l'aide de notre banc de caméras mais également de permettre une reconstruction 3D par stéréoscopie hybride de l'environnement nous permettant d'étudier le déplacement du robot équipé du capteur. / The primary goal of this thesis is to elaborate a binocular vision system using two different types of camera. The system studied here is composed of one omnidirectional camera coupled with a PTZ camera. This heterogeneous association of cameras having different characteristics is called a hybrid stereo-vision system. The couple composed of these two cameras combines the advantages given by both of them, that is to say a large field of view and an accurate vision of a particular Region of interest with an adjustable level of details using the zoom. In this thesis, we are presenting multiple contributions in visual tracking using omnidirectional sensors, PTZ camera self calibration, hybrid vision system calibration and structure from motion using a hybrid stereo-vision system.

Cette thése a été réalisée dans le cadre d'une cotutelle avec l'Institut National Polytechnique de Grenoble (France). La recherche a été effectuée au sein des laboratoires de vision 3D (DIRO, UdM) et PERCEPTION-INRIA (Grenoble). / Cette thèse s’intéresse à trois problèmes fondamentaux de la vision par ordinateur qui sont le suivi vidéo, le calibrage et la reconstruction 3D. Les approches proposées sont strictement basées sur des contraintes photométriques et géométriques présentent dans des images 2D. Le suivi de mouvement se fait généralement dans un flux vidéo et consiste à suivre un objet d’intérêt identifié par l’usager. Nous reprenons une des méthodes les plus robustes à cet effet et l’améliorons de sorte à prendre en charge, en plus de ses translations, les rotations qu’effectue l’objet d’intérêt. Par la suite nous nous attelons au calibrage de caméras; un autre problème fondamental en vision. Il s’agit là, d’estimer des paramètres intrinsèques qui décrivent la projection d’entités 3D dans une image plane. Plus précisément, nous proposons des algorithmes de calibrage plan pour les cam ́eras linéaires (pushbroom) et les vidéo projecteurs lesquels ́etaient, jusque là, calibrés de façon laborieuse. Le troisième volet de cette thèse sera consacré à la reconstruction 3D par ombres projetée. À moins de connaissance à-priori sur le contenu de la scène, cette technique est intrinsèquement ambigüe. Nous proposons une méthode pour réduire cette ambiguïté en exploitant le fait que les spots de lumières sont souvent visibles dans la caméra. / The topic of this thesis revolves around three fundamental problems in computer vision; namely, video tracking, camera calibration and shape recovery. The proposed methods are solely based on photometric and geometric constraints found in the images. Video tracking, usually performed on a video sequence, consists in tracking a region of interest, selected manually by an operator. We extend a successful tracking method by adding the ability to estimate the orientation of the tracked object. Furthermore, we consider another fundamental problem in computer vision: cali- bration. Here we tackle the problem of calibrating linear cameras (a.k.a: pushbroom) and video projectors. For the former one we propose a convenient plane-based cali- bration algorithm and for the latter, a calibration algorithm that does not require a physical grid and a planar auto-calibration algorithm. Finally, we pointed our third research direction toward shape reconstruction using coplanar shadows. This technique is known to suffer from a bas-relief ambiguity if no extra information on the scene or light source is provided. We propose a simple method to reduce this ambiguity from four to a single parameter. We achieve this by taking into account the visibility of the light spots in the camera.

Cette thèse s’intéresse à trois problèmes fondamentaux de la vision par ordinateur qui sont le suivi vidéo, le calibrage et la reconstruction 3D. Les approches proposées sont strictement basées sur des contraintes photométriques et géométriques présentent dans des images 2D. Le suivi de mouvement se fait généralement dans un flux vidéo et consiste à suivre un objet d’intérêt identifié par l’usager. Nous reprenons une des méthodes les plus robustes à cet effet et l’améliorons de sorte à prendre en charge, en plus de ses translations, les rotations qu’effectue l’objet d’intérêt. Par la suite nous nous attelons au calibrage de caméras; un autre problème fondamental en vision. Il s’agit là, d’estimer des paramètres intrinsèques qui décrivent la projection d’entités 3D dans une image plane. Plus précisément, nous proposons des algorithmes de calibrage plan pour les cam ́eras linéaires (pushbroom) et les vidéo projecteurs lesquels ́etaient, jusque là, calibrés de façon laborieuse. Le troisième volet de cette thèse sera consacré à la reconstruction 3D par ombres projetée. À moins de connaissance à-priori sur le contenu de la scène, cette technique est intrinsèquement ambigüe. Nous proposons une méthode pour réduire cette ambiguïté en exploitant le fait que les spots de lumières sont souvent visibles dans la caméra. / The topic of this thesis revolves around three fundamental problems in computer vision; namely, video tracking, camera calibration and shape recovery. The proposed methods are solely based on photometric and geometric constraints found in the images. Video tracking, usually performed on a video sequence, consists in tracking a region of interest, selected manually by an operator. We extend a successful tracking method by adding the ability to estimate the orientation of the tracked object. Furthermore, we consider another fundamental problem in computer vision: cali- bration. Here we tackle the problem of calibrating linear cameras (a.k.a: pushbroom) and video projectors. For the former one we propose a convenient plane-based cali- bration algorithm and for the latter, a calibration algorithm that does not require a physical grid and a planar auto-calibration algorithm. Finally, we pointed our third research direction toward shape reconstruction using coplanar shadows. This technique is known to suffer from a bas-relief ambiguity if no extra information on the scene or light source is provided. We propose a simple method to reduce this ambiguity from four to a single parameter. We achieve this by taking into account the visibility of the light spots in the camera. / Cette thése a été réalisée dans le cadre d'une cotutelle avec l'Institut National Polytechnique de Grenoble (France). La recherche a été effectuée au sein des laboratoires de vision 3D (DIRO, UdM) et PERCEPTION-INRIA (Grenoble).