Geometric tools for modeling and recognizing polyhedral objects
Outils géométriques pour la modélisation et la reconnaissance d'objets polyédriques
Abstract
This thesis is devoted to a procedure for constructing models of polyhedral objects with the goal of subsequently recognizing individual objects from single images. The problem consists of determining which information is necessary for recognition and how to extract it from a set of images representing the object to be modeled. Two kinds of information are studied. Firstly, as a part of projective geometry and invariant theory, we show how to extract a numerical 3D information (point coplanarity, cross ratios) characteristic of an objet from two matched images of it. Secondly, we propound a method to extract visual information from a set of images. These images are matched, their content is compared, and they are grouped according to the object aspect they represent. Each of the aspects gives rise to a model subpart which collate the available information. The different algorithms described in the thesis are tested with real and synthetic images.
Cette these concerne la modelisation automatique d'objets polyedriques en vue d'une reconnaissance ulterieure de ces objets a partir d'une seule image. Lorsqu'on dispose de plusieurs images d'un objet a modeliser, le probleme consiste a determiner quelle information est necessaire pour une reconnaissance future de cet objet et comment cette information peut e^tre extraite des images. Nous envisageons deux types d'information. Tout d'abord, en se placant dans le cadre de la geometrie projective et de la theorie des invariants, nous montrons comment on peut extraire une information 3D numerique (coplanarite de points, birapports) caracteristique d'un objet, a partir de deux images appariees de celui-ci. Ensuite, nous proposons une methode d'extraction d'information visuelle a partir d'un ensemble d'images. Apres avoir apparie les images, on compare leur contenu, ce qui permet de les regrouper selon l'aspect de l'objet qu'elles representent. Chacun de ces aspects donne alors lieu a l'etablissement d'un modele qui regroupe l'information disponible a son propos. Les differents algorithmes proposes sont illustres sur des exemples d'images reelles ou synthetiques.