Etude du mouvement dans les séquences d'images par analyse d'ondelettes et modélisation markovienne hiérarchique. Application à la détection d'obstacles dans un milieu routier - TEL - Thèses en ligne Accéder directement au contenu
Thèse Année : 2004

Motion analysis in image sequence using wavelet analysis and hierarchical Markovian model. Application to obstacle detection in road sequences.

Etude du mouvement dans les séquences d'images par analyse d'ondelettes et modélisation markovienne hiérarchique. Application à la détection d'obstacles dans un milieu routier

Résumé

The purpose of this work is to detect the obstacles on the road thanks to a camera mounted on a vehicle. Due to fixed constraints, an overview of various existing methods has shown that only motion analysis in the image sequence can solve this problem. Indeed, this method must permit to detect all types of obstacles on all kinds of roads with only one camera. For that, we have developed a method of parametric motion estimation by wavelet analysis. This multi- resolution method enabled us to overcome the aliasing problem. Then, we have proposed to solve the motion detection problem in a scene filmed with a mobile camera using a hierarchical Markovian mo- deling deduced in a natural way of the multi-resolution motion estimation. Next, we have introduced a motion segmentation method between two images without a priori knowledge and without hypothesis of dominant motion thanks to a successive refinement of the segmentation from coarse scale to fine scale of the image. All methods (estimation, detection and segmentation) have been validated in experiments on synthetic and real sequences. Lastly, those were adapted to the concrete problem aimed by this thesis : the obstacle detection in road sequences. The use of wavelet and hierarchical Markovian model leads to inexpensive solutions in computing times.
Ce travail a pour objectif de détecter les obstacles sur la route à partir d'une caméra montée sur un véhicule. Étant donné les contraintes que nous nous sommes fixées, un état de l'art des différentes méthodes existantes sur ce sujet montre que seule une analyse du mouvement dans les sé- quences d'images peut résoudre ce problème. En effet, cette méthode doit permettre de détecter tout type d'obstacles sur tout type de routes avec une seule caméra. Pour ce faire, nous avons développé une nouvelle méthode d'estimation de mouvement paramétrique par analyse d'ondelettes de l'équation de contrainte du flot optique (E.C.M.A.). Cette méthode multi- résolution nous a permis de contourner le problème de l'aliasage temporel inhérent à l'E.C.M.A.. Nous avons ensuite proposé de résoudre le problème de la détection de mouvement dans une scène filmée à par- tir d'une caméra mobile à l'aide d'une modélisation markovienne hiérarchique déduite de façon naturelle de l'estimation multi-résolution du mouvement. Puis, nous avons introduit une méthode de segmenta- tion au sens du mouvement entre deux images sans connaissance a priori et sans hypothèse de présence de mouvement dominant grâce à un raffinement successif de la segmentation d'une échelle grossière de l'image à l'échelle la plus fine. Chaque méthode (estimation, détection et segmentation) a été validée expérimentalement sur des séquences synthétiques et réelles. Enfin, celles-ci ont été adaptées au problème concret visé par cette thèse : la détection d'obstacles dans un milieu routier. L'utilisation d'ondelettes et de champs de Markov hiérarchiques aboutit à des solutions peu coûteuses en temps de calcul.
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Dates et versions

tel-00862980 , version 1 (18-09-2013)

Identifiants

  • HAL Id : tel-00862980 , version 1

Citer

Cédric Demonceaux. Etude du mouvement dans les séquences d'images par analyse d'ondelettes et modélisation markovienne hiérarchique. Application à la détection d'obstacles dans un milieu routier. Vision par ordinateur et reconnaissance de formes [cs.CV]. Université de Picardie Jules Verne, 2004. Français. ⟨NNT : ⟩. ⟨tel-00862980⟩

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