Mise en correspondance stéréoscopique par approches variationnelles convexes ; application à la détection d'obstacles routiers

Résumé : Cette thèse porte sur la mise en correspondance stéréoscopique ainsi que sur son application à la détection des obstacles routiers à partir d'un système de vision stéréoscopique. La mise en correspondance est une étape cruciale dans la reconstruction de la structure tridimensionnelle de la scène observée. Elle consiste à retrouver les pixels homologues dans deux images prises de deux points de vue différents, et se ramène à un problème d'estimation d'un champ de disparité. La première partie de ma thèse a porté sur l'estimation de la disparité, dans le cadre d'une approche ensembliste, en minimisant une fonction objective convexe sur l'intersection d'ensembles convexes, construits à partir des connaissances a priori et des observations. Dans la plupart des applications de stéréovision, le champ de disparité doit être lisse dans les zones homogènes et les zones faiblement texturées. L'une de nos contributions a consisté à proposer différentes contraintes de régularisation satisfaisant cette propriété. Pour résoudre le problème d'optimisation considéré, nous utilisons un algorithme efficace itératif par bloc. La deuxième partie traite du problème d'estimation de la disparité en présence de changements d'illumination dans la scène observée. Nous considérons pour cela un modèle d'illumination multiplicatif qui permet de compenser les variations spatiales de luminosité de la scène. Enfin, dans la troisième partie, nous appliquons notre méthode d'estimation de la disparité robuste aux variations d'illumination pour la détection des obstacles routiers.
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Contributeur : Wided Miled <>
Soumis le : jeudi 4 octobre 2012 - 11:16:59
Dernière modification le : jeudi 4 octobre 2012 - 14:55:58
Document(s) archivé(s) le : vendredi 16 décembre 2016 - 19:37:54

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Citation

Wided Souid-Miled. Mise en correspondance stéréoscopique par approches variationnelles convexes ; application à la détection d'obstacles routiers. Traitement du signal et de l'image. Université Paris-Est, 2007. Français. <tel-00738363>

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