Retour au site du LAAS-CNRS

Résumé

Ces travaux de thèse ont été menés dans le contexte du projet ANR blanc "Real Time and True Temperature measurement" (R3T), dédié à la métrologie thermique à partir de mesures dans l'infrarouge. L'estimation d'une température vraie à partir d'une mesure de température apparente par une caméra infrarouge, exploite un modèle radiométrique dans lequel apparaît des facteurs qui dépendent de la nature et de la forme de l'objet considéré. Ces travaux portent sur la construction d'un modèle géométrique de l'objet à partir de caméras infrarouges déplacées par un robot autour d'un objet. Ces caméras, par rapport à des caméras standards, ont des caractéristiques spé- ciques : faible résolution, peu de texture. An de faciliter la mise en oeuvre et de minimiser la complexité du système nal, nous avons choisi une approche de stéréovision non calibrée. Nous avons donc un banc de stéréovision infrarouge embarqué sur un robot cartésien, pour acquérir plusieurs vues de l'objet d'intérêt ; les principales étapes concernent la rectication non calibrée des images acquises par le banc stéréo, puis le calibrage des caméras rectiées et de la relation main-oeil sans utilisation de mire, puis la construction de modèles 3D locaux denses et le recalage de ces modèles partiels pour construire un modèle global de l'objet. Les contributions portent sur les deux premières étapes, rectication et calibrage pour la stéréovision. Pour la rectication non calibrée, il est proposé une approche d'optimisation sous contraintes qui estime les homographies, à appliquer sur ces images pour les rectier, sans calcul préalable de la matrice Fondamentale, tout en minimisant les déformations projectives entre images d'origine et images rectiées. La fonction coût est calculée à partir de la distance de Sampson avec une décomposition de la matrice fondamentale. Deux types de contraintes, géométriques et algébriques, sont compar és pour minimiser les déformations projectives. L'approche proposée est comparée aux méthodes proposées par Loop et Zhang, Hartley, Mallon et al... sur des jeux de données classiques de la littérature. Il est montré que les résultats sont au moins équivalents sur des images classiques et meilleurs sur des images de faible qualité comme des images infrarouges. Pour le calibrage sans mire, l'auteur propose de calibrer les caméras ainsi que la transformation main-oeil, indispensable dès lors que le banc stéréo est porté par un robot, en une seule étape ; l'une des originalités est que cette méthode permet de calibrer les caméras préalablement rectiées et ainsi de minimiser le nombre de paramètres à estimer. De même plusieurs critères sont proposés et évalués par de nombreux résultats sur des données de synthèse et sur des données réelles. Finalement, les méthodes de stéréovision testées pour ce contexte applicatif sont rapidement décrites ; des résultats expérimentaux acquis sur des objets sont présent és ainsi que des comparaisons vis-à-vis d'une vérité terrain connue.

Abstract

This dissertation was lead in the context of the R3T project (Real Time and True Temperature measurement), dedicated to metrology from thermal infrared measurements. The estimation of true temperature from apparent temperature measurement by an infrared camera uses a radiometric model which depends on nature and shape of the considered object. This work focuses on the construction of a geometric model from infrared cameras moved by a robot around an object. Those cameras, in comparison with standard ones, have specic characteristics : low resolution, low texture. To minimize the complexity and easily implement the nal system, we chose an stereo approach using uncalibrated cameras. So we have an infrared stereoring embeded on a Cartesian robot, to acquire multiple views of the object of interest. First, the main steps implemented concern uncalibrated images rectication and autocalibration of infrared stereoring and hand-eye transformation without use of a calibration pattern. Then, the reconstruction of locals 3D models and the merge of these models was done to reach a global model of the object. The contributions cover the rst two stages, rectication and autocalibration, for the other stereo reconstruction steps, dierent algorithms were tested and the best was chosen for our application. For the uncalibrated images rectication, an optimization approach under constraints is proposed. The estimation of rectication homographies is done, without the Fundamental matrix determination, while minimizing the distortion between original and corrected images. The cost function is based on the Sampson's distance with breakdown of the Fundamental matrix. Two constraints, geometrical and analytical, are compared to minimize distortion. The proposed approach is compared to methods proposed by Loop and Zhang, Hartley, Mallon et al ... on data sets from state of art. It is shown that the results are at least equivalent on conventional images and better on low quality images such as infrared images. For the autocalibration, the author proposes to calibrate cameras and hand-eye transformation, essential whenever the stereoring is embeded on a robot, in one step. One of the originality is that this method allows to calibrate rectied cameras and so minimize the number of parameters to estimate. Similarly, several criteria are proposed and evaluated by numerous results on synthetic and real data. Finally, all methods of stereovision tested for this application context are briey described, the experimental results obtained on objects are presented and compared to ground truth.

Mots-Clés / Keywords

Infrarouge; Stéréovision; Rectication; Autocalibrage; Reconstruction 3D; Infrared; Stereovision; 3D reconstruction;

Abstract

This paper proposes a novel approach that allows regionbased active contour energy to be re-expressed combining local and global information. The basic idea of this technique consists in extracting image statistics locally from the heterogeneous region (foreground or background) and globally from the other region at each point along the curve. By exploiting benefits of both local-based and global-based statistics, this technique proves to be robust against heterogeneity and noise and shows low sensitivity to curve initialization. Experimental results for synthetic and real images reveal significant improvement compared to conventional methods.

Résumé

Nous proposons dans ce papier la combinaison des caractéristiques statistiques locales et globales en segmentation par contour actif. L'évaluation de la performance de l'approche proposée sur différents types d'images, présentant des attributs hétérogènes avec une initialisation inadéquate du contour actif ou avec la présence du bruit, a donné des résultats satisfaisants, même quand les méthodes conventionnelles ne parviennent pas à segmenter correctement l'objet d'intérêt.

Abstract

This article presents a new open-source C++ implementation to solve the SLAM problem, which is focused on genericity, versatility and high execution speed. It is based on an original object oriented architecture, that allows the combination of numerous sensors and landmark types, and the integration of various approaches proposed in the literature. The system capacities are illustrated by the presentation of an inertial/vision SLAM approach, for which several improvements over existing methods have been introduced, and that copes with very high dynamic motions. Results with a hand-held camera are presented.

Abstract

This article presents a new open-source C++ implementation to solve the SLAM problem, which is focused on genericity, versatility and high execution speed. It is based on an original object oriented architecture, that allows the combination of numerous sensors and landmark types, and the integration of various approaches proposed in the literature. The system capacities are illustrated by the presentation of an inertial/vision SLAM approach, for which several improvements over existing methods have been introduced, and that copes with very high dynamic motions. Results with a hand-held camera are presented.