Abstract FR:

Dans un grand nombre de cas, la plupart des algorithmes classiques de reconstruction tridimensionnelle bases sur la vision stereoscopique ne fournissent pas de resultats satisfaisants car ils ne font appel qu'a l'information contenue dans les images. Il est par consequent indispensable de disposer d'informations supplementaires pour reconstruire avec precision la forme des objets. Dans cette these, ces informations seront liees aux proprietes differentielles des objets. On se place alors dans le cadre d'une reconstruction interactive ou un utilisateur specifie un certain nombre de contraintes sur la geometrie de l'objet a reconstruire. Dans d'autres cas, on peut utiliser des informations geometriques issues d'un modele generique d'objet. L'outil de base utilise pour la reconstruction est la deformation iterative d'une triangulation representant la surface. Dans cette approche, on minimise une fonctionnelle energie qui incorpore un terme externe (information image) et un terme de regularisation. Dans un premier temps, nous decrivons un algorithme d'extraction de proprietes differentielles sur une surface representee par un maillage. Nous proposons ensuite de contraindre la topologie de ce maillage par les proprietes differentielles de l'objet, afin de manipuler des maillages plus compacts. De plus, nous introduisons une technique de regularisation non quadratique preservant les variations de profondeur. Enfin, nous decrivons comment certains problemes inherents a la vision stereoscopique peuvent etre resolus (au moins partiellement) grace a la methodologie descriptive de la geometrie differentielle. Des contraintes, souvent non lineaires et issues de la geometrie differentielle, peuvent etre efficacement incorporees dans le processus de reconstruction par le biais d'une technique d'optimisation sous contraintes. Nous testons les techniques developpees sur des images aeriennes et des images de visage.