| Titre : | Contribution à l'Etude du Recalage de Données 3D/Couleur | | Type de document : | texte imprimé | | Auteurs : | Lounis DOUADI, Auteur | | Année de publication : | 2006 | | Langues : | Français (fre) | | Tags : | MODELISATION 3-D IMAGES 3D-COULEUR RECALAGE AUTOMATIQUE MISE EN CORRESPONDANCE D'IMAGES SOLUTIONS FOR REGISTERING 3D-COLOR POINT SETS GENIE INFORMATIQUE, AUTOMATIQUE ET TRAITEMENT DU SIGNAL | | Index. décimale : | THE Thèses de doctorat | | Résumé : | Dans les applications de modélisation de l'environnement, on dispose généralement de plusieurs images 3D de la même scène prises de points de vue différents. Le recalage de ces vues consiste à estimer les transformations rigides qui permettent de les ramener dans un référentiel commun. Cette thèse propose des solutions pour réaliser le recalage automatique de nuages de points denses et non structurés acquis par un scanner 3D/couleur à haute résolution, en vue de la construction de modèles 3D texturés d'objets complexes. La première contribution de ce travail concerne l'utilisation de l'information couleur pour améliorer les performances du recalage en utilisant l'algorithme ICP (Iterative Closest Point) initialement conçu pour le traitement de données géométriques pures. Lorsque le niveau du bruit sur la couleur n'est pas trop élevé, l'utilisation de cette information photométrique permet d'améliorer la convergence de l'algorithme et de réduire l'erreur résiduelle de recalage dans l'espace 3D. Une étude concernant la robustesse de la méthode au bruit sur la couleur montre qu'on peut diminuer l'effet négatif des changements d'illumination en choisissant un espace couleur perceptuel qui permet de séparer les composantes chromatiques de la composante intensité. La deuxième contribution de ce travail concerne l'automatisation du processus de recalage. En effet, pour éviter que l'algorithme itératif de recalage ne converge vers un minimum local, il est nécessaire de lui fournir une transformation initiale proche de la solution exacte. Pour estimer cette transformation de manière automatique on recherche un ensemble de paires de points couleur dans les deux nuages à apparier. Ces paires sont construites à partir de points d'intérêt extraits des images couleur à l'aide du détecteur de Harris Précis Couleur. La transformation 3D initiale est ensuite estimée en appliquant l'algorithme RANSAC aux paires 3D résultant de l'appariement précédent. Cette méthode permet d'éliminer l'influence des mauvais appariements couleur et fournit généralement une initialisation correcte du processus de recalage. Les tests effectués sur des images réelles illustrent les performances et la faisabilité des solutions proposées.
Creating a 3D object model requires generally the acquisition of multiple partially overlapping range images captured with different sensor locations. The 3D registration of these images that are assumed to be pair-wisely overlapping consists in estimating the rigid transformation that places them in a common coordinate system. This thesis presents solutions for automatically registering two unstructured 3D-color point sets provided by a high-resolution scanner. Our first aim was to improve performance of classical ICP (Iterative Closest Point) approaches by taking into account colour information for point matching. When colour noise is not too important, using photometric information allows us to improve the convergence and to decrease the residual error of the registration process. Moreover, it is possible to reduce the drawbacks of intensity variations by choosing a perceptual colour space where intensity and chromatic components are separated. The second aim of this work was to develop a fully automatic registration method, which does not require any pose measuring hardware or manual intervention. In fact, ICP requires an a-priori knowledge of an approximate estimate of the rigid transformation. This has been solved using a set of interest point pairs extracted from the two colour images with the Harris accurate detector. The initial 3D transform is then estimated by applying the RANSAC algorithm to the set of 3D point pairs issued from the previous colour matching. This randomised estimator is robust to outliers and provides a rough estimation that is enough accurate to initialise the iterative registration process. Experimental results show the capabilities of the proposed solutions with colour range images of real-world objects. | | Directeur(s) de thèse : | ALDON M.J. | | Président du jury : | CROSNIER A. | | Rapporteur(s) : | EL MOUADDIB M.;LACROIX S. | | Date de soutenance : | 04/10/2006 |
Contribution à l'Etude du Recalage de Données 3D/Couleur [texte imprimé] / Lounis DOUADI, Auteur . - 2006. Langues : Français ( fre) | Tags : | MODELISATION 3-D IMAGES 3D-COULEUR RECALAGE AUTOMATIQUE MISE EN CORRESPONDANCE D'IMAGES SOLUTIONS FOR REGISTERING 3D-COLOR POINT SETS GENIE INFORMATIQUE, AUTOMATIQUE ET TRAITEMENT DU SIGNAL | | Index. décimale : | THE Thèses de doctorat | | Résumé : | Dans les applications de modélisation de l'environnement, on dispose généralement de plusieurs images 3D de la même scène prises de points de vue différents. Le recalage de ces vues consiste à estimer les transformations rigides qui permettent de les ramener dans un référentiel commun. Cette thèse propose des solutions pour réaliser le recalage automatique de nuages de points denses et non structurés acquis par un scanner 3D/couleur à haute résolution, en vue de la construction de modèles 3D texturés d'objets complexes. La première contribution de ce travail concerne l'utilisation de l'information couleur pour améliorer les performances du recalage en utilisant l'algorithme ICP (Iterative Closest Point) initialement conçu pour le traitement de données géométriques pures. Lorsque le niveau du bruit sur la couleur n'est pas trop élevé, l'utilisation de cette information photométrique permet d'améliorer la convergence de l'algorithme et de réduire l'erreur résiduelle de recalage dans l'espace 3D. Une étude concernant la robustesse de la méthode au bruit sur la couleur montre qu'on peut diminuer l'effet négatif des changements d'illumination en choisissant un espace couleur perceptuel qui permet de séparer les composantes chromatiques de la composante intensité. La deuxième contribution de ce travail concerne l'automatisation du processus de recalage. En effet, pour éviter que l'algorithme itératif de recalage ne converge vers un minimum local, il est nécessaire de lui fournir une transformation initiale proche de la solution exacte. Pour estimer cette transformation de manière automatique on recherche un ensemble de paires de points couleur dans les deux nuages à apparier. Ces paires sont construites à partir de points d'intérêt extraits des images couleur à l'aide du détecteur de Harris Précis Couleur. La transformation 3D initiale est ensuite estimée en appliquant l'algorithme RANSAC aux paires 3D résultant de l'appariement précédent. Cette méthode permet d'éliminer l'influence des mauvais appariements couleur et fournit généralement une initialisation correcte du processus de recalage. Les tests effectués sur des images réelles illustrent les performances et la faisabilité des solutions proposées.
Creating a 3D object model requires generally the acquisition of multiple partially overlapping range images captured with different sensor locations. The 3D registration of these images that are assumed to be pair-wisely overlapping consists in estimating the rigid transformation that places them in a common coordinate system. This thesis presents solutions for automatically registering two unstructured 3D-color point sets provided by a high-resolution scanner. Our first aim was to improve performance of classical ICP (Iterative Closest Point) approaches by taking into account colour information for point matching. When colour noise is not too important, using photometric information allows us to improve the convergence and to decrease the residual error of the registration process. Moreover, it is possible to reduce the drawbacks of intensity variations by choosing a perceptual colour space where intensity and chromatic components are separated. The second aim of this work was to develop a fully automatic registration method, which does not require any pose measuring hardware or manual intervention. In fact, ICP requires an a-priori knowledge of an approximate estimate of the rigid transformation. This has been solved using a set of interest point pairs extracted from the two colour images with the Harris accurate detector. The initial 3D transform is then estimated by applying the RANSAC algorithm to the set of 3D point pairs issued from the previous colour matching. This randomised estimator is robust to outliers and provides a rough estimation that is enough accurate to initialise the iterative registration process. Experimental results show the capabilities of the proposed solutions with colour range images of real-world objects. | | Directeur(s) de thèse : | ALDON M.J. | | Président du jury : | CROSNIER A. | | Rapporteur(s) : | EL MOUADDIB M.;LACROIX S. | | Date de soutenance : | 04/10/2006 |
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