La vision stéréoscopique apparaît dans de nombreuses applications comme le moyen le plus évident pour obtenir des informations tridimensionnelles à partir d'images. Les approches employées reposent généralement sur des modèles euclidiens et nécessitent un étalonnage fort des systèmes stéréoscopiques utilisés, ce qui implique que les paramètres internes des caméras ainsi que la position relative entre les caméras doivent être connues. Or un étalonnage fort et précis nécessite généralement une intervention humaine. Cependant une aide extérieure n'est pas toujours possible et l'utilisation de systèmes faiblement étalonnés (systèmes dont seule la géométrie épipolaire est connue) apparaît alors comme une alternative. Un étalonnage faible est très facile à obtenir mais la difficulté est qu'alors les informations tridimensionnelles obtenues sont projectives et non plus euclidiennes. Ce document s'inscrit dans une approche basée sur un étalonnage faible et s'intéresse à l'étude d'un système stéréoscopique faiblement étalonné évoluant dans un environnement a priori inconnu. Il montre comment, en pratique, on peut tirer partie du mouvement d'un système stéréoscopique pour remonter à la structure métrique de la scène (par auto-étalonnage) et détecter des objets en mouvement. L'espace projectif est utilisé ici pour représenter l'information visuelle issue du système. En particulier, on étudie les transformations projectives 3D -appelées également homographies 3D- qui relient les reconstructions projectives d'une scène rigide. On s'intéresse au problème d'estimation de ces homographies 3D et on montre comment celles-ci entrent en jeu dans des applications telles que l'auto-étalonnage ou la segmentation du mouvement
| Identifer | oai:union.ndltd.org:CCSD/oai:tel.archives-ouvertes.fr:tel-00590318 |
| Date | 12 July 2000 |
| Creators | Demirdjian, David |
| Source Sets | CCSD theses-EN-ligne, France |
| Language | French |
| Detected Language | French |
| Type | PhD thesis |
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