Appariement dense robuste àl'aide de contraintes géométriques locales et globales

Maxime Lhuillier 1 Long Quan 1
1 MOVI - Modeling, localization, recognition and interpretation in computer vision
GRAVIR - IMAG - Graphisme, Vision et Robotique, Inria Grenoble - Rhône-Alpes, CNRS - Centre National de la Recherche Scientifique : FR71
Résumé : Ce papier propose un nouvel algorithme d'appariement dense. Des points remarquables sont d'abord appariés puis servent de germes pour des croissances de régions qui tendent à densifier les correspondances entre pixels selon une stratégie meilleur d'abord. Enfin la carte des déplacements obtenue est régularisée d'abord a l 'aide de contraintes géométriques locales (application affines) puis a l"aide de contraintes globales (matrice fondamentale). L'originalité de l'approche réside dans la stratégie de croissance de région, de régularisation a l'aide de contraintes locales et globales. De plus, la méthode proposée effectue l 'étape d 'appariement dense avant l'estimation de la matrice fondamentale contrairement aux autres méthodes. L'algorithme est efficace, robuste et peut traiter les grandes disparités. Il est appliqué à l'interpolation d'images et à la reconstruction de surfaces.
Document type :
Conference papers
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https://hal.inria.fr/inria-00590138
Contributor : Team Perception <>
Submitted on : Thursday, May 5, 2011 - 4:54:30 PM
Last modification on : Tuesday, October 9, 2018 - 9:44:15 AM
Long-term archiving on: Saturday, August 6, 2011 - 2:35:15 AM

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Maxime Lhuillier, Long Quan. Appariement dense robuste àl'aide de contraintes géométriques locales et globales. Actes du 12ème Congrès AFCET de Reconnaissance des Formes et Intelligence Artificielle (RFIA '00), Feb 2000, Paris, France. pp.215--223. ⟨inria-00590138⟩

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