Minimiser l'erreur de reprojection en reconstruction de surfaces basée images

Pau Gargallo 1 Emmanuel Prados 1 Peter Sturm 1
1 PERCEPTION - Interpretation and Modelling of Images and Videos
Inria Grenoble - Rhône-Alpes, LJK - Laboratoire Jean Kuntzmann, INPG - Institut National Polytechnique de Grenoble
Résumé : Dans cet article, nous considérons le problème de la reconstruction de surfaces à partir d'images. Notre contribution principale est le calcul des dérivées exactes de la fonctionnelle exprimant l'erreur de reprojection ou bien, la photoconsistance. Ceci permet, pour la première fois, de la minimiser de manière rigoureuse par une descente de gradient. La difficulté principale a été de correctement prendre en compte les changements de visibilité qui apparaissent lors de l'évolution de la surface estimée. Une étude géométrique et analytique de ces changements est présentée et utilisée pour le calcul des dérivées. Notre analyse révèle la forte influence du mouvement des générateurs de contours sur l'erreur de reprojection. Par conséquent, la minimisation rigoureuse de l'erreur de reprojection place les générateurs de contours de la surface automatiquement aux bons endroits relativement aux images. Ainsi, des approches prenant en compte des contraintes basées sur des silhouettes ou des contours apparents afin d'assurer ce placement, peuvent maintenant être expliquées et justifiées par un seul critère : l'erreur de reprojection.
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https://hal.inria.fr/inria-00299254
Contributor : Emmanuel Prados <>
Submitted on : Thursday, July 17, 2008 - 10:41:24 AM
Last modification on : Wednesday, April 11, 2018 - 1:59:44 AM
Long-term archiving on : Thursday, October 4, 2012 - 10:03:10 AM

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Pau Gargallo, Emmanuel Prados, Peter Sturm. Minimiser l'erreur de reprojection en reconstruction de surfaces basée images. RFIA 2008 - Reconnaissance des Formes et Intelligence Artificielle, Jan 2008, Amiens, France. ⟨inria-00299254⟩

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