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Thèse Année : 2012

Contributions to omnidirectional images processing by statistical tools

CONTRIBUTIONS AUX TRAITEMENTS D'IMAGES PERSPECTIVES ET OMNIDIRECTIONNELLES PAR DES OUTILS STATISTIQUES

Ibrahim Guelzim
  • Fonction : Auteur
  • PersonId : 937337

Résumé

In the robotics, omnidirectional vision is favored because it increases the field of sensor's view allowing for better navigation and localization of robots. The Catadioptric sensors (combination of mirror (s) + camera (s)) are a quick and easy solution to reach a large view satisfactory. However, because of the geometry of the used mirrors, these sensors provide images with a non uniform resolution and geometric distortions. Faced up to these annoyances, researchers are divided into two categories, those who have treated the omnidirectional images as perspective ones and other who preferred to propose adapted methods to the geometry of the sensors by working on equivalent spaces (Sphere, cylinder). The main advantage of the first approach is the gain in processing time, but the quality of results is often exceeded by the adapted methods. We propose in this thesis, methods of omnidirectional images processing (matching, edge detection and corner detection), based on statistical measures, without using the projection on equivalent spaces. These methods have the advantage of browsing omnidirectional images by a fixed size window, without adaptations to intrinsic sensor characteristics and geometry of the used mirror. They also have the advantage of avoiding the derivation which accentuates the effect of noise at high frequencies of the image. The proposed methods were first validated on perspective images before being applied to the omnidirectional images. The comparative results obtained are satisfactory.
Dans le domaine de la robotique, la vision omnidirectionnelle est privilégiée car elle augmente le champ de vision des capteurs ce qui permet une meilleur navigation et localisation des robots. Les capteurs catadioptriques (combinaison de miroir(s) + caméra(s)) représentent une solution simple et rapide pour atteindre une vue large satisfaisante. Cependant, à cause de la géométrie des miroirs de révolution utilisés, ces capteurs fournissent des images possédant une résolution non uniforme et entrainent des distorsions géométriques. Deux approches sont présentées dans la littérature pour remédier à ces désagréments. La première consiste à traiter les images omnidirectionnelles comme étant des images perspectives, tandis que la seconde utilise des méthodes adaptées à la géométrie des capteurs en travaillant sur des espaces équivalents (Sphère, cylindre). Le principal atout de la première approche est le gain en temps de traitement par contre la qualité des résultats est souvent dépassée par celle des méthodes adaptées. Dans le cadre des travaux de cette thèse, nous avons choisi la voie de la première catégorie. L'objectif est de proposer des méthodes (mise en correspondance, détection de contour et détection de coin) permettant d'améliorer les résultats des traitements des images omnidirectionnelles. Les méthodes proposées sont basées sur des mesures statistiques. Elles présentent l'avantage de parcourir les images omnidirectionnelles par des voisinages (fenêtres) de taille fixe, sans passer par leurs adaptations aux caractéristiques intrinsèques du capteur et à la géométrie du miroir utilisé. Elle présente également l'avantage de ne pas faire appel à la dérivation qui accentue l'effet du bruit aux hautes fréquences de l'image. Les méthodes proposées ont été d'abord validées sur des images perspectives avant d'être appliquées sur les images omnidirectionnelles. Les résultats comparatifs obtenus sont satisfaisants.
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Dates et versions

tel-00793917 , version 1 (24-02-2013)

Identifiants

  • HAL Id : tel-00793917 , version 1

Citer

Ibrahim Guelzim. CONTRIBUTIONS AUX TRAITEMENTS D'IMAGES PERSPECTIVES ET OMNIDIRECTIONNELLES PAR DES OUTILS STATISTIQUES. Traitement du signal et de l'image [eess.SP]. Faculté des sciences de Rabat, 2012. Français. ⟨NNT : ⟩. ⟨tel-00793917⟩
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