Optimisation globale polynomiale appliquée à la rectification projective d'images non calibrées - IMT Mines Albi-Carmaux Accéder directement au contenu
Communication Dans Un Congrès Année : 2010

Optimisation globale polynomiale appliquée à la rectification projective d'images non calibrées

Résumé

L'article expose l'application d'une méthode d'optimisation globale au problème de la rectification projectives d'images non calibrées. La plupart des méthodes disponibles dans la littérature utilisent une méthode d'optimisation locale lors de l'étape de minimisation des distorsions projectives. L'application d'une méthode d'optimisation globale polynomiale permet de s'affranchir d'un point initial et de garantir une solution optimale. Dans une première partie, nous rappelons les fondements de la méthode d'optimisation globale polynomiale basée sur la théorie des moments et la programmation semi-définie. Ensuite, afin de minimiser les distorsions projectives, nous proposons et analysons de nouveaux critères polynomiaux permettant de contrôler la rigidité des transformations projectives. Cette étude permet d'une part de mettre en avant l'existence de critères rationnels robustes (pouvant être traités par l'optimisation polynomiale), et d'autre part d'aboutir à un critère algébrique qui, même résolu sans méthode itérative, donne des résultats très satisfaisants. Enfin, nous évaluons les distorsions projectives résiduelles dans les images ainsi rectifiées sur la base de mesures différentes des critères minimisés. Nous montrons qu'elles sont inférieures à cinq pour cent.
Fichier principal
Vignette du fichier
rectif.pdf (441.01 Ko) Télécharger le fichier
Origine : Fichiers produits par l'(les) auteur(s)
Loading...

Dates et versions

hal-00420081 , version 1 (28-09-2009)

Identifiants

  • HAL Id : hal-00420081 , version 1

Citer

Florian Bugarin, Didier Henrion, Thierry Sentenac, Jean-Bernard Lasserre, Jean-José Orteu. Optimisation globale polynomiale appliquée à la rectification projective d'images non calibrées. French Conference on Pattern Recognition and Artificial Intelligence (RFIA 2010), Jan 2010, Caen, France. 8p. ⟨hal-00420081⟩
304 Consultations
160 Téléchargements

Partager

Gmail Facebook X LinkedIn More