Date
18 sep 2019
Type

Noureddine MOHTARAM soutiendra sa thèse de doctorat le jeudi 19 septembre 2019 à 10h00 dans la salle des thèses de l'école doctorale en Science, Technologie et Santé de l'UPJV

Résumé

Ce travail de thèse s'intéresse au problème de la reconstruction 3D dense d'objets sans recul. Nous avons conçu et développé un système de reconstruction tridimensionnelle d'objet réel basé caméra avec deux miroirs plans : c'est un système Stéréo Catadioptrique Planaire (SCP). En premier lieu, nous modélisons le système SCP par un réseau de caméras virtuelles afin de l'étalonner. Ensuite, nous formulons la mise en correspondance des points caractéristiques détectés dans les images reflétés en utilisant une variante de la méthode ASIFT qui est adaptée aux miroirs plans et que l'on dénomme AMIFT. L'élimination des fausses correspondances est assurée par la méthode Symmetric-RANSAC proposée dans cette thèse. Pour reconstruire la surface de l'objet, et non quelques points épars, une étape de mise en correspondance dense est par la suite nécessaire. Nous proposons alors une approche de recherche de pixels correspondants intégrant la goémétrie projective par le biais d'homographie locales. Cette méthode permet d'estimer la transformation géométrique qui lie l'image de l'objet à l'une de ses inter-réflexions sur les miroirs plans en minimisant une fonction de coût avec la technique d'optimisation de Branch-and-Bound. Cela nous permet d'adapter la reconstruction 3D dense, fondamentalement basée sur la triangulation de correspondances entre images. Enfin, nous appliquons ce pipeline de reconstruction 3D sur des images de réflexions multiples afin de vérifier l'hypothèse de reconstruction 3D complète à partir d'un système SCP. La performance du système proposé est validée par expérimentations sur des images synthétiques et les résultats obtenus montrent la qualité de la reconstruction 3D.
Mots clés : Système catadioptrique planaire, étalonnage, caméras virtuelles, géométrie épipolaire, mise en correspondance, reconstruction 3D

UPJV