| contributor |
Laboratoire des Sciences et Matériaux pour l'Electronique, et d'Automatique (LASMEA), URA 1793 du CNRS, Université Blaise Pascal de Clermont-Ferrand, 63177 Aubière
|
| creator |
DELHERM (C.)
|
| LAVEST (J.-M.)
|
| DHOME (M.)
|
| DAUCHER (N.)
|
| date |
2005-07-22T09:20:30Z
|
| 2005-07-22T09:20:30Z
|
| 1996
|
| |
| description |
As it has been previously demonstrated, axial stereovision technics allows us to infer 3D information, but involves very smal l
triangulation angles . Accurate calibration, data matching and reconstruction have to be performed to obtain satisfactory modellin g
results . In this paper, a new approach is proposed to realize dense reconstruction using a static camera with a zoom lens .
The proposed algorithm described in the following sections is divided in three major steps :
• First of all, the matching problem is solved using a correlation algorithm that explicitely takes into account the zooming effec t
through the images set . An intensity-based multiscale algorithm is applied to the feature points in the first image, in order to obtai n
unique point correspondences in all the other images .
• Then, using pixels matched by the previous method, an iterative process is proposed to obtain a sub-pixel accuracy.
• Finally, the 3D surface is reconstructed using image point correspondences . The modelling algorithm does not require any
explicit calibration model and the involved computations are straightforward . As an implicit calibration process, this approac h
uses several images of accurate regular grids placed on a micrometric table . Experiments on real data are provided and show
that it is possible to compute 3D dense information from a zooming image set .
|
| L'utilisation d'un objectif à focale variable permet d'inférer des informations tridimensionnelles mais les angles de triangulation mis en jeu sont alors très faibles. Pour obtenir des résultats de reconstruction corrects, le calibrage du système de prise de vues, la mise en correspondance des primitives ainsi que la phase de reconstruction doivent être aussi précis que possible. Cet article présente une nouvelle approche vers une reconstruction volumique dense à l'aide d'une caméra statique équipée d'un zoom. Notre algorithme se déroule en trois étapes : . Tout d'abord, à partir d'une corrélation multi-échelle nous déterminons pour chaque point d'intêret de la première image ses correspondants dans les images suivantes de la séquence avec une précision égale au pixel. . La deuxième étape consiste, à partir des données fournies par la première étape, à affiner la recherche des points appariés par une méthode permettant d'obtenir une précision au sous-pixel. . A partir des appariements, un algorithme de modélisation permet de reconstruire les points 3D. Cet algorithme ne nécessite aucun modèle explicite de calibrage et met en oeuvre plusieurs images de grille régulières et précises formant un espace métrique particulier. Une expérimentation sur des données réelles est présentée et montre qu'il est possible de reconstruire des objets 3D à partir d'une séquence d'images obtenue à l'aide d'une caméra équipée d'un zoom.
|
| format |
52628 bytes
|
| application/pdf
|
| identifier |
Traitement du Signal [Trait. Signal], 1996, Vol. 13, N° 6-NS, p. 607-618
|
| 0765-0019 |