Le sujet de la reconstruction 3D par stéréo multivue a été tant étudié, tellement de méthodes ont été développées qu'il n'est pas toujours facile de s'y retrouver. Qu'est-ce qui fait qu'un algorithme est plus efficace qu'un autre? Pour répondre à cette question, il faut être en mesure de reconnaître les caractéristiques fondamentalement intéressantes d'un algorithme. Dans le but d'acquérir ce savoir, nous allons décortiquer les différentes étapes de la reconstruction d'un objet, en partant par la base de la stéréo: l'appariement. Trouver des positions dans différentes images qui correspondent au même point de la surface comprend plusieurs défis: la visibilité (quel point est vu dans quelle image?), l'ambiguïté (quel ensemble de pixels correspond à un point de la surface?), la variation d'apparence angulaire (la couleur d'un point de la surface peut changer selon le point de vue) et la discrétisation de l'apparence (une image est un échantillonnage de l'apparence d'une partie de la surface). Apparier implique de pouvoir évaluer que la variation de couleur angulaire d'un point est cohérente avec le modèle de réflectance de l'objet. Pour évaluer la photo-cohérence, un critère de comparaison, des contraintes sur la surface et une façon d'emmagasiner les données sont nécessaires. Compte tenu des problèmes d'appariement, la photo-cohérence n'est pas suffisante pour trouver la surface. Pour trouver les meilleurs appariements, les algorithmes de reconstruction intègrent donc les façons d'évaluer la photo-cohérence aux autres hypothèses sur la surface (ex: lisse, cohérente aux silhouettes).
| Identifer | oai:union.ndltd.org:LAVAL/oai:corpus.ulaval.ca:20.500.11794/21025 |
| Date | 16 April 2018 |
| Creators | Dubé, Julie. |
| Contributors | Hébert, Patrick |
| Source Sets | Université Laval |
| Language | French |
| Detected Language | French |
| Type | mémoire de maîtrise, COAR1_1::Texte::Thèse::Mémoire de maîtrise |
| Format | 114 p., application/pdf |
| Rights | http://purl.org/coar/access_right/c_abf2 |
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