Soutenance de thèse : Guillaume Gales - IRIT-UPS

6 Juillet 2011

---

Catégorie : Soutenance de thèse

---

Titre : Mise en correspondance de pixels pour la stéréovision binoculaire par propagation d'appariements de points d'intérêt et sondage de région

Composition du jury :

• M. Adrien BARTOLI Professeur Université d'Auvergne, Clermont-Ferrand (rapporteur)
• M. David FOFI Professeur Université de Bourgogne, Le Creusot (rapporteur)
• M. Frédéric JURIE Professeur Université de Caen Basse-Normandie, Caen (examinateur)
• M. Patrice DALLE Professeur Université Paul Sabatier, Toulouse (directeur de thèse)
• Mme Sylvie CHAMBON Chargée de recherche IFSTTAR, Nantes (encadrante)
• M. Alain CROUZIL Maître de conférences Université Paul Sabatier, Toulouse (encadrant)

Résumé : La mise en correspondance stéréoscopique est un des principaux problèmes de la vision par ordinateur. Elle consiste à trouver dans deux images d’une même scène, prises à des positions différentes, les couples de pixels qui sont les projections d’un même point de la scène. Durant ces vingt dernières années, de nombreuses méthodes locales et globales ont été proposées pour résoudre ce problème. Plus récemment, grâce à un protocole d’évaluation de référence dans la communauté, une catégorie de méthodes fondées sur les régions a montré des performances intéressantes dans le cadre de la stéréovision binoculaire dite « small-baseline » (dont les images sont prises à des positions proches). Une contribution de ce travail porte sur un type particulier de méthode locale appelé propagation de germes. La zone de recherche des correspondants est réduite aux voisinages d’appariements fiables appelés germes, en faisant l’hypothèse que, généralement, deux pixels voisins ont des correspondants proches. Cela permet de réduire les calculs et d’éviter certaines ambiguïtés. Cependant, le succès de ce type de méthode est fortement dépendant du choix de ces germes. Dans les travaux présentés, nous proposons une étude de l’étape de sélection des germes. Nous nous concentrons sur la mise en correspondance de points d’intérêt. Il s’agit de points de l’image ayant des caractéristiques intéressantes pour une application donnée. Dans notre cas, nous avons besoin de pixels qui peuvent être mis en correspondance de manière sûre. Nous comparons quatorze détecteurs bien connus associés à cinq mesures de corrélation. Certaines de ces mesures sont conçues pour être robustes à un des principaux problèmes de la mise en correspondance stéréoscopique : les ruptures de profondeur. En outre, cette étude donne des conseils sur la manière de choisir les paramètres des différentes méthodes afin de trouver les meilleurs germes possibles selon des critères donnés. Ensuite, ces germes sont utilisés avec deux approches de propagation et les résultats sont évalués.

Une autre contribution porte sur une nouvelle approche de mise en correspondance stéréoscopique dense fondée sur les régions. Différentes segmentations couleur sont utilisées et plusieurs instances d’un modèle de surface sont calculées pour les différentes régions selon des disparités initiales tirées au sort. Pour chaque pixel, chaque instance donne une disparité qui est considérée comme un vote. Finalement, la disparité qui reçoit le plus de voix est sélectionnée comme disparité finale. Cette approche est relativement simple à implémenter et s’avère efficace en donnant des résultats compétitifs vis-à-vis de l’état de l’art.