• Langue : Français
• Discipline : Automatique, Génie Informatique, Traitement du Signal et des Images
• Identifiant : 2009LIL10142
• Type de thèse : Doctorat
• Date de soutenance : 18/12/2009

Résumé en langue originale

Dans le cadre de cette thèse, nous proposons une solution au problème de l'estimation du mouvement 3D d'objets dont la surface est réfléchissante, lequel est très complexe quand leurs caractéristiques géométriques à elles seules ne permettent pas de définir des indices caractéristiques d'un mouvement. Nous avons focalisé notre étude sur le cas particulier de la sphère, dont la parfaite symétrie complique au maximum le problème d'estimation du mouvement.En effet, lorsqu'une sphère est affectée d'un mouvement de rotation pure autour d'un de ses axes, ses contours extérieurs apparaissent statiques. Ces derniersn'apportent donc pas d'information utilisable par le système pour estimer le mouvement. Nous proposons donc une approche se basant sur la texture dans un schéma de mise en correspondance 3D/2D modifié. Ici, cette information est exploitée différemment si elle provient d'une composante spéculaire ou diffuse.Enfin, nous démontrons que la propriété réfléchissante de la surface n'est plus considérée comme un obstacle mais que au contraire, cette propriété procure une information supplémentaire sur le mouvement recherché.

Résumé traduit

Recovering 3D motion of reflective objects in image sequences is still a cumbersome problem for computer vision. One common approach is to track geometric features of the object such as contours and edges since they are rather insensitive to light reflections. However, such basic features fail to recover the actual 3D motion in some cases. For example, the external contour of a sphere rotating about one of its axes remains static in the image. In thisthesis, we propose a new approach to 3D motion recovery of a reflective sphere visible in an image sequence.Instead of tracking only geometric features, our technique makes use of texture information in a slightly modified image alignment method. Unlike in classical image alignment methods, texture information is processed differently whether it comes from a diffuse or a specular light component.Using this technique, we show that motion estimation is not only possible when dealing with reflective objects, but also that specular components can offer information about the 3D motion. Finally, we present some results obtained from the analysis of image sequences.