Lefebvre, Sébastien
[Author]
;
Lille 1
[Contributor];
Cabestaing, François
[Contributor];
Ambellouis, Sébastien
[Contributor]
Approche monodimensionnelle de la mise en correspondance stéréoscopique par corrélation : application à la détection d'obstacles routiers ; A 1D approach to correlation-based stereo matching : application to obstacle detection on a road
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Media type:
Text;
Electronic Thesis;
E-Book
Title:
Approche monodimensionnelle de la mise en correspondance stéréoscopique par corrélation : application à la détection d'obstacles routiers ; A 1D approach to correlation-based stereo matching : application to obstacle detection on a road
Footnote:
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Description:
En stéréovision, une carte dense des disparités peut être déterminée grâce à des méthodes locales exploitant la mise en correspondance des contenus de voisinages bidimensionnels. Toutefois, dans le contexte d'une application de métrologie 3D, il n'est pas nécessaire que la carte soit dense, mais elle doit être très précise. Par ailleurs, en présence d'un fort effet de perspective, d'importantes variations locales de la disparité apparaissent et les méthodes locales exploitant des fenêtres 2D ne garantissent plus une précision suffisante. Dans ce travail, nous proposons une méthode de mise en correspondance qui exploite des caractéristiques extraites d'un ensemble de courbes de similarité calculées sur des fenêtres 1D. Nous établissons une notion de confiance reliant directement la précision à la densité de la carte des disparités obtenue, entre lesquelles il est alors possible de fixer un compromis. La méthode proposée est évaluée en comparant ses résultats à ceux obtenus par six autres méthodes locales similaires. Nous montrons ainsi son efficacité, tout particulièrement quand la scène contient un plan fortement incliné. Nous testons finalement notre méthode dans le cadre d'une application de détection d'obstacles à l'avant d'un véhicule routier. Nous montrons qu'en segmentant notre carte des disparités par un procédé assez simple, la détection des obstacles est possible et surtout plus précise qu'avec des cartes des disparités calculées sur des voisinages 2D. ; Ln stereovision, a dense disparity map can be computed thanks to local methods that match 2D image neighbourhoods. ln the context of 3D metrology, obtaining a dense disparity map is not mandatory, but high accuracy is required. Moreover, because of important local variations of disparity values due to high perspective conditions, we show that 2D methods do not reach a sufficient level of accuracy. ln this work, we propose a new matching method based on the analysis of several characteristics extracted from a set of similarity curves computed using ID ...