Estimation de la pose d'une caméra dans un environnement connu à partir d'un recalage 2D-3D
Identifieur interne : 000245 ( France/Analysis ); précédent : 000244; suivant : 000246Estimation de la pose d'une caméra dans un environnement connu à partir d'un recalage 2D-3D
Auteurs : Danda Pani Paudel [France] ; Cédric Demonceaux [France] ; Adlane Habed [France] ; Pascal Vasseur [France]Source :
Descripteurs français
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Abstract
Nous proposons une méthode directe de recalage robuste 2D-3D permettant de localiser une caméra dans un environnement 3D connu. Il s'agit d'un problème rendu particulièrement difficile par l'absence de correspondances entre les points 3D du nuage et les points 2D. A cette difficulté, s'ajoute la différence d'échelle entre le nuage 3D connu et le nuage 3D reconstruit à partir d'images qui, de plus, peut contenir des points aberrants et des occultations. Notre méthode consiste en l'optimisation d'une fonctionnelle de manière itérative en deux étapes : estimation de la pose de la caméra et mise en correspondance 2D-3D. Ainsi, nous obtenons une méthode d'estimation conjointe de la localisation et de la reconstruction en minimisant les erreurs de reprojection dans les images tout en préservant la structure 3D de la scène. Les problèmes d'occultations et d'échelle sont surmontés grâce à un histogramme alors que les points aberrants sont gérés par un M-estimateur robuste.
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Affiliations:
- France
- Haute-Normandie, Région Bourgogne, Région Normandie
- Dijon, Le Havre, Rouen
- Université de Bourgogne, Université de Bourgogne Franche-Comté, Université de Rouen, Université du Havre
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Il s'agit d'un problème rendu particulièrement difficile par l'absence de correspondances entre les points 3D du nuage et les points 2D. A cette difficulté, s'ajoute la différence d'échelle entre le nuage 3D connu et le nuage 3D reconstruit à partir d'images qui, de plus, peut contenir des points aberrants et des occultations. Notre méthode consiste en l'optimisation d'une fonctionnelle de manière itérative en deux étapes : estimation de la pose de la caméra et mise en correspondance 2D-3D. Ainsi, nous obtenons une méthode d'estimation conjointe de la localisation et de la reconstruction en minimisant les erreurs de reprojection dans les images tout en préservant la structure 3D de la scène. Les problèmes d'occultations et d'échelle sont surmontés grâce à un histogramme alors que les points aberrants sont gérés par un M-estimateur robuste.</div></front></TEI><affiliations><list><country><li>France</li></country><region><li>Haute-Normandie</li><li>Région Bourgogne</li><li>Région Normandie</li></region><settlement><li>Dijon</li><li>Le Havre</li><li>Rouen</li></settlement><orgName><li>Université de Bourgogne</li><li>Université de Bourgogne Franche-Comté</li><li>Université de Rouen</li><li>Université du Havre</li></orgName></list><tree><country name="France"><region name="Région Bourgogne"><name sortKey="Pani Paudel, Danda" sort="Pani Paudel, Danda" uniqKey="Pani Paudel D" first="Danda" last="Pani Paudel">Danda Pani Paudel</name></region><name sortKey="Demonceaux, Cedric" sort="Demonceaux, Cedric" uniqKey="Demonceaux C" first="Cédric" last="Demonceaux">Cédric Demonceaux</name><name sortKey="Habed, Adlane" sort="Habed, Adlane" uniqKey="Habed A" first="Adlane" last="Habed">Adlane Habed</name><name sortKey="Vasseur, Pascal" sort="Vasseur, Pascal" uniqKey="Vasseur P" first="Pascal" last="Vasseur">Pascal Vasseur</name></country></tree></affiliations></record>Pour manipuler ce document sous Unix (Dilib)
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