Abstract FR:

Dans cette these, nous proposons une approche generale du recalage 3d. Les donnees sont approximees par une spline hierarchique quadrique. Le recalage est defini comme le minimum d'un critere robuste dont la minimisation est effectuee par un algorithme d'hypothese/verification sur les carreaux splines representant les donnees et le modele. Dans la premiere partie, nous proposons une premiere methode de reconstruction d'une surface spline hierarchique. L'estimation des parametres de la hierarchie est effectuee par l'intermediaire de la minimisation d'un critere d'approximation quadratique. Dans la deuxieme partie, nous reprenons le probleme de l'estimation du modele spline uniforme tensoriel dans le cadre du filtrage numerique. Nous developpons des algorithmes originaux beaucoup plus efficaces, qui permettent la minimisation aux moindres carres, l'ajout d'un terme regularisation, la representation des discontinuites, et une estimation intrinseque du modele. Dans la troisieme partie, nous abordons le probleme du recalage 3d a l'aide de la representation spline que nous avons introduite. Le deplacement, solution du recalage, est defini comme le minimum d'un critere robuste. Nous montrons comment utiliser les carreaux splines et leur structure hierarchique pour ameliorer et accelerer cette minimisation. Nous resolvons enfin trois problemes de recalage 3d : l'estimation de la position d'un robot, la reconnaissance d'un modele dans une scene et le recalage de deux vues d'un meme objet. De nombreux exemples de reconstruction de surface et de recalage viennent illustrer notre travail. En testant nos algorithmes sur des images issues de quatre capteurs differents, traitant de contextes varies, tels que la robotique d'interieur, ou la modelisation cao fine, nous souhaitons montrer la generalite et l'efficacite de notre approche.