FN Archimer Export Format
PT THES
TI Métrologie 3D par vision active sur des objets naturels sous-marins
OT 3D Metrology using active vision with natural underwater objects
BT 
AF ESPIAU, Francois-Xavier
AS 1:;
FF 1:;
UR https://archimer.ifremer.fr/doc/2002/these-302.pdf
LA French
DT Thesis
DE ;Underwater images;Robust matching;Multi scale approach;Interest points;Projective reconstruction;Computer vision;Images sous marines;Appariement robuste;Approche multi échelles;Points d'intérêt;Reconstruction projective;Vision par ordinateur
AB Métrologie 3D par vision active sur des objets naturels sous-marins  Ce travail de thèse se place dans le cadre d'une application pour le traitement de scènes naturelles  sous-marines. Si le formalisme apporté par la géométrie projective dans le monde de la vision par ordinateur a permis de mieux appréhender cette discipline, l'étude de scènes naturelles pose encore de nombreux  problèmes.   Nous présentons ici une méthodologie complète pour l'étude de scènes sous-marines acquises avec une  seule caméra non calibrée en vue de faire de la reconstruction projective. Dans un premier temps, nous nous  intéressons à l'extraction de caractéristiques robustes, phase préliminaire indispensable pour tout traitement  d'images. Du fait du caractère propre des scènes observées (pas de formes géométriques simples, bruit important, non connaissance de l'environnement), nous avons choisi une implémentation robuste d'un détecteur  de points d'intérêt en se basant sur une représentation multi-échelles des images. Celle-ci nous permet, via  un algorithme d'appariement pyramidal, d'effectuer un classement des points reposant sur deux critères : une bonne robustesse aux bruits et une bonne localisation. Il est possible alors d'effectuer l'appariement de  ces points entre différentes images et de construire ainsi un modèle projectif de la scène, par des méthodes  robustes classiques.   Cependant, dans notre problématique, il n'est pas rare d'avoir des images de piètre qualité et les algorithmes de traitement d'images sont mis en échec. Nous proposons alors d'appliquer un pré-traitement qui,  couplé à notre approche multi-échelles, permet d'obtenir de bons résultats. Enfin, ce travail a donné lieu au  développement d'un outil logiciel permettant aux utilisateurs, spécialistes ou non du domaine, de manipuler  des techniques avancées de traitement d'image. 
AB This PhD Thesis concerns the application of computer vision techniques to natural underwater images.  Recently, advances in projective geometry have given a strong formalism to computer vision reconstruction algorithms and has allowed real improvements. Nevertheless, many algorithms may have problems with natural scenes.   We present here a complete methodology to make a projective reconstruction of natural scenes from underwater images taken with one uncalibrated camera. In the first step, we are interested in extracting robust features which is a necessary step of image processing. Due to the particular scenes we observe (no geometric simple forms, high noise, no knowledge of the environment), we choose a robust implementation of a point detector based on a multi-scale representation of the images. This one allows us to classify points depending on two criteria: robustness against noise and good localization. It is then possible to match these points between images and compute the projective model of the scene with standard robust methods.   In our case, we often have really noisy images and standard algorithms cannot be efficient. We propose to apply a preliminary data processing, which used with our multi-scale approach gives good results. Finally, this work has permitted to develop a software for users, experimented or not, to use advanced techniques for computer vision. 
PY 2002
PD FEB
UV Université de nice - sophia antipolis
DS Sciences de l'Ingénieur
DO RIVES Patrick 
ID 302
ER

EF