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Calcul du mouvement de courbes rigides gauches à partir d'une séquence d'images monoculaires

Participants : Théodore Papadopoulo, Olivier Faugeras

  Le travail entrepris sur la détermination du mouvement et de la structure de courbes rigides tridimensionnelles à partir de longues séquences monoculaires a été poursuivi. Notre étude sur les courbes planes a permis de mettre en évidence certaines propriétés théoriques ayant des conséquences pratiques importantes. En effet, les reconstructions tridimensionnelles ont montré que des instabilités apparaissent en certains points particuliers de la courbe pour lesquels les équations utilisées ne fournissent aucune information de profondeur. Les conditions de dégénérescence caractérisant ces points correspondent en fait à des critères de visibilité qui ne sont pas pris en compte par les équations que nous utilisons car celles-ci sont basées sur un modèle projectif des caméras qui fait jouer un rôle identique aux points qui se trouvent de part et d'autre du plan de la rétine.

Une nouvelle approche a ainsi été développée permettant la prise en compte de ces contraintes[4]. Le problème majeur qui apparaît est que le nombre et la nature de celles-ci dépendent autant de la géométrie de la courbe observée que de la nature du mouvement rigide effectué. Avec des données exactes et un point initial tiré aléatoirement, le taux de convergence du système passe d'environ à près de , ce qui montre l'importance de ces contraintes. Cette méthode a servi de base à un algorithme modifié se servant de plusieurs points initiaux tirés aléatoirement et sélectionnant le meilleur résultat obtenu après convergence. Cette modification permet d'obtenir des taux de convergence avoisinant les avec des données réelles. La figure 8 montre les reconstructions obtenues à partir de deux séquences réelles. Ces deux exemples illustrent le fonctionnement de l'algorithme dans deux cas très différents : dans le premier cas, il existe 4 contraintes de visibilité le long du contour alors que dans le second, il n'y en a aucune. L'algorithme converge vers la solution recherchée dans les deux cas.

  
Figure 8: Exemples d'images et de reconstructions obtenues.


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