Estimation of homographies between images for mosaic generation and real-time tracking with applications in augmented reality
Estimation d'homographies inter-images
Abstract
We treat homography estimation in several contexts. Firstly, we use it to generate panoramic image mosaics. We improve the well-known point matching technique with a region-based approximation and a robust estimation scheme (LTTS). Secondly, a real-time homography estimation lets us track planar targets. We put classical algorithms in a robust-to-fine hierarchy and combine them with a treatment of occlusions based on matrix downdating. We extend this method to the tracking of backgrounds represented by a panorama. Moving objects and persons can be segemented by background subtraction. We apply these techniques to augmented reality, as objects can be manipulated separately. They can also be used for video coding : the moving foreground and the static background can be coded independently.
Nous abordons l'estimation d'homographies sous plusieurs angles. D'une part, nous l'utilisons pour engendrer des mosaïques d'images panoramiques. Nous améliorons la technique connue de mise en correspondance de points par une approximation basée sur des régions et un schéma d'estimation robuste (LTTS). D'autre part, une estimation d'homographie en temps réel permet de suivre visuellement des cibles planes. Nous hiérarchisons des algorithmes classiques des plus robustes aux plus précis et y adjoignons un traitement contre les occultations à base de downdating matriciel. Nous étendons ceci au suivi d'arrière-plans représentés par une image panoramique. Par différence, les objets et les personnages mouvants dans la scène peuvent être segmentés. Nous avons appliqué la technique en réalité augmentée, puisque les objets sont manipulables indépendamment. Elle peut aussi servir au codage vidéo : objets mouvants et arrière-plan peuvent être codés séparément.
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