De nos jours, le traitement et l'analyse d'images trouvent leur application dans de nombreux domaines. Dans le cas de la navigation d'un robot mobile (fauteuil roulant) en milieu intérieur, l'extraction de repères visuels et leur suivi constituent une étape importante pour la réalisation de tâches robotiques (localisation, planification, etc.). En particulier, afin de réaliser une tâche de franchissement de portes, il est indispensable de détecter et suivre automatiquement toutes les portes qui existent dans l'environnement. La détection des portes n'est pas une tâche facile : la variation de l'état des portes (ouvertes ou fermées), leur apparence (de même couleur ou de couleur différentes des murs) et leur position par rapport à la caméra influe sur la robustesse du système. D'autre part, des tâches comme la détection des zones navigables ou l'évitement d'obstacles peuvent faire appel à des représentations enrichies par une sémantique adaptée afin d'interpréter le contenu de la scène. Pour cela, les techniques de segmentation permettent d'extraire des régions pseudo-sémantiques de l'image en fonction de plusieurs critères (couleur, gradient, texture...). En ajoutant la dimension temporelle, les régions sont alors suivies à travers des algorithmes de segmentation spatio-temporelle. Dans cette thèse, des contributions répondant aux besoins cités sont présentées. Tout d'abord, une technique de détection et de suivi de portes dans un environnement de type couloir est proposée : basée sur des descripteurs géométriques dédiés, la solution offre de bons résultats. Ensuite, une technique originale de segmentation multirésolution et hiérarchique permet d'extraire une représentation en régions pseudo-sémantique. Enfin, cette technique est étendue pour les séquences vidéo afin de permettre le suivi des régions à travers le suivi de leurs contours. La qualité des résultats est démontrée et s'applique notamment au cas de vidéos de couloir.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:CCSD/oai:tel.archives-ouvertes.fr:tel-00981107 |
| Date | 28 February 2014 |
| Creators | Sekkal, Rafiq |
| Publisher | INSA de Rennes |
| Source Sets | CCSD theses-EN-ligne, France |
| Language | fra |
| Detected Language | French |
| Type | PhD thesis |
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