Modélisation fonctionnelle et topologique pour la vision par ordinateur : application au relèvement de clichés urbains
Institution:
Université de Marne-la-ValléeDisciplines:
Directors:
Abstract EN:
In this PhD, we propose a new model well adapted for many Computer Vision applications. This model is based on the definition of statistical formal graphs, which are called functional graphical models (FGM). Those graphs describe functional dependencies (via implicit equations) between sets of variables (i. E. Features). Some of the structural properties of the FGMs are studied, and problems of model selection and estimation are stated in that framework. Images can be described with a topological model and a functional model (FGM). We propose algorithms which compute non ambiguous topological segmentations. They are based on a new definition of thinning on well-composed cross-sections of a graylevel image which involve only 4-neighborhoods. A functional model is then added to the topological description of an image. It is composed of functional features (curve segments, non connected curves, line pencils) which constitute significant geometrical and radiometrical informations. Feature extraction is realized in a bottom-up optimization framework, with efficient suboptimal combinatorial algorithms. The FGMs are the extended to the space resection problem. Functionnal relations and features can be used to describe stereoscopic optical systems. The proposed FGM is compatible with the one used to describe a unique image, which seems to demonstrate the powerfulness of our approach. The problems of three dimensional reconstruction and of two dimensional shape recognition can be viewed as parts of the same general problem. We then study semi automatic resection in an urban environement. The image acquisition procedure is discussed from a practical point of view. A prori knowledge of constraints in that application can be used to greatly improve (time) efficiency and robustness of general matching algorithms. Those constraints are used in the resection line to demonstrate the integration of our work in an industrial context
Abstract FR:
Dans cette thèse, nous proposons un nouveau modèle bien adapté au traitement de nombreux problèmes de vision par ordinateur. Celui-ci est fondé sur la définition de graphes formels possédant des propriétés statistiques. Ces graphes, baptisés modèles fonctionnels graphiques, décrivent les dépendances fonctionnelles (sous forme d'équations implicites) entre groupes de variables (les primitives). Certaines de leurs propriétés structurelles sont étudiées. Les problèmes d'estimation et de sélection de modèles sont également abordés dans ce contexte. Une image peut être décrite par un modèle topologique et un modèle fonctionnel. Nous proposons de nouveaux algorithmes permettant d'obtenir un modèle topologique non ambiguë d'une image. Ceux-ci sont dérivés d'amincissements définis à partir de coupes bien composées d'une image en niveaux de gris. La sur-segmentation obtenue est enrichie d'informations apportées par des primitives fonctionnelles de nature géométrique (segments de courbes, alignements, faisceaux de droites). L' ensemble du processus de construction est posé comme un problème d'optimisation combinatoire, qui est traité à l'aide d'algorithmes efficaces sous-optimaux. L'extension de la méthode au relèvement nous conduit à définir des modèles fonctionnels de systèmes stéréoscopiques de prises de vues, compatibles avec les modèles d'images précédents. Le « plongement » des modèles fonctionnels graphiques dans un espace à trois dimensions met en évidence le caractère général de ceux-ci et permet d'unifier les problèmes de reconstruction et de reconnaissance de formes. Nous proposons enfin l'étude d'une chaîne de relèvement semi-automatique dans un contexte urbain. Celle-ci utilise des connaissances a priori sur le système de prises de vues, qui permettent de réduire notablement le coût calculatoire de la chaîne. Nous montrons ainsi comment utiliser dans un cadre productif l'ensemble des développement réalisés dans cette thèse