La reconstruction de surfaces spéculaires à partir d'images est un domaine relativement peu exploré, du fait du caractère peu commun de ces objets, et la complexité induite par rapport aux surfaces mattes. Ceci est du au fait que la texture apparente de telles surfaces est dépendante du point de vue, ou formulé autrement, que le chemin lumineux entre un point d'intérêt et un pixel n'est pas une ligne droite. De ce fait, la plupart des algorithmes de reconstructions ignorent les contributions spéculaires, alors que nous montrons que le contraintes qu'elles apportent permettent d'obtenir des informations géométriques de localisation et d'orientation précises, et ce sans les contraintes de continuité ou de régularité habituellement requises. Cette thèse présente deux méthodes permettant d'obtenir la position et l'orientation de points d'une surface parfaitement spéculaire, à partir de la réflection de points environnants connus. La première étend les approches de ”space carving”, et obtient des voxels d'un objet spéculaire en utilisant une mesure de consistance géométrique putôt que photométrique, qui dans ce cas n'a pas de sens. La deuxième procède par triangulation, en supposant une caméra fixe observant la refléction d'au moins 2 points connus par point de la surface à reconstruire. Finalement, nous proposons des méthodes pour obtenir la pose d'objets de calibration alors qu'ils ne sont pas dans le champ de vue d'une caméra, à travers la reflection d'objets spéculaires. La première suppose que cet objet est vu à travers la réflection de 3 miroirs plans inconnus, et obtient par ailleurs la pose de ces miroirs. La seconde présente une contrainte géométrique permettant théoriquement d'obtenir la pose d'un tel objet placé à deux endroits différents, vu à travers la reflection d'une surface spéculaire quelconque.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:CCSD/oai:tel.archives-ouvertes.fr:tel-00083540 |
| Date | 20 February 2006 |
| Creators | Bonfort, Thomas |
| Source Sets | CCSD theses-EN-ligne, France |
| Language | English |
| Detected Language | French |
| Type | PhD thesis |
Page generated in 0.0018 seconds