L'analyse de la structure et du mouvement permet d'estimer la forme d'objets 3D et la position de la caméra à partir de photos ou de vidéos. Le plus souvent, elle est réalisée au moyen des étapes suivantes : 1) L'extraction de points d'intérêt, 2) La mise en correspondance des points d'intérêt entre les images à l'aide de descripteurs photométriques des voisinages de point, 3) Le filtrage des appariements produits à l'étape précédente afin de ne conserver que ceux compatibles avec une contrainte géométrique fixée, dont on peut alors calculer les paramètres. Cependant, la ressemblance photométrique seule utilisée en deuxième étape ne suffit pas quand plusieurs points ont la même apparence. Ensuite, la dernière étape est effectuée par un algorithme de filtrage robuste, Ransac, qui nécessite de fixer des seuils, ce qui se révèle être une opération délicate. Le point de départ de ce travail est l'approche A Contrario Ransac de Moisan et Stival, qui permet de s'abstraire des seuils. Ensuite, notre première contribution a consisté en l'élaboration d'un modèle a contrario qui réalise la mise en correspondance à l'aide de critères photométrique et géométrique, ainsi que le filtrage robuste en une seule étape. Cette méthode permet de mettre en correspondance des scènes contenant des motifs répétés, ce qui n'est pas possible par l'approche habituelle. Notre seconde contribution étend ce résultat aux forts changements de point de vue, en améliorant la méthode ASift de Morel et Yu. Elle permet d'obtenir des correspondances plus nombreuses et plus densément réparties, dans des scènes difficiles contenant des motifs répétés observés sous des angles très différents / The analysis of structure from motion allows one to estimate the shape of 3D objects and the position of the camera from pictures or videos. It usually follows these three steps: 1) Extracting points of interest, 2) Matching points of interest using photometric descriptors computed on point neighborhoods, 3) Filtering previous matches so as to retain only those compatible with a geometric constraint, whose parameters can then be computed. However, for the second step, the photometric criterion is not enough on its own when several points are alike. As for the third step, it uses the Ransac robust filtering scheme, which requires setting thresholds, and that can be a difficult task. This work is based on Moisan and Stival's A Contrario Ransac approach, which allows one to set thresholds automatically. After assessing that method, the first contribution was the elaboration an a contrario model, which simultaneously achieves robust filtering and matching through both geometric and photometric criteria. That method allows one to match scenes with repeated patterns, which is impossible with the usual approach. The second contribution extended that result to strong viewpoint changes, improving the ASift method. The matches obtained are both more numerous and more densely distributed, in scenes containing many repeated patterns seen from very different angles.

L'analyse de la structure et du mouvement permet d'estimer la forme d'objets 3D et la position de la caméra à partir de photos ou de vidéos. Le plus souvent, elle est réalisée au moyen des étapes suivantes : 1) L'extraction de points d'intérêt, 2) La mise en correspondance des points d'intérêt entre les images à l'aide de descripteurs photométriques des voisinages de point, 3) Le filtrage des appariements produits à l'étape précédente afin de ne conserver que ceux compatibles avec une contrainte géométrique fixée, dont on peut alors calculer les paramètres. Cependant, la ressemblance photométrique seule utilisée en deuxième étape ne suffit pas quand plusieurs points ont la même apparence. Ensuite, la dernière étape est effectuée par un algorithme de filtrage robuste, Ransac, qui nécessite de fixer des seuils, ce qui se révèle être une opération délicate. Le point de départ de ce travail est l'approche A Contrario Ransac de Moisan et Stival, qui permet de s'abstraire des seuils. Ensuite, notre première contribution a consisté en l'élaboration d'un modèle a contrario qui réalise la mise en correspondance à l'aide de critères photométrique et géométrique, ainsi que le filtrage robuste en une seule étape. Cette méthode permet de mettre en correspondance des scènes contenant des motifs répétés, ce qui n'est pas possible par l'approche habituelle. Notre seconde contribution étend ce résultat aux forts changements de point de vue, en améliorant la méthode ASift de Morel et Yu. Elle permet d'obtenir des correspondances plus nombreuses et plus densément réparties, dans des scènes difficiles contenant des motifs répétés observés sous des angles très différents.