3D reconstruction in computer vision : case of uncalibrated cameras
Reconstruction tridimensionnelle en vision par ordinateur : cas des cameras non etalonnees
Résumé
This thesis mainly concerns 3D reconstruction from images taken with uncalibrated cameras. Two other topics, very close to 3D reconstruction, were treated here epipolar geometry computation and points tracking in images. We consider the general case of an image sequence obtained with one or more cameras with unknown characteristics. When only image points are used, the only kind of reconstruction that can be obtained is projective. First we propose a method to compute the projective reconstruction, then we show how to get euclidian reconstruction from the projective one. This is done by using euclidian constraints arising from a priori knowledge about the scene. Finally, we propose a method for euclidian reconstruction when an approximation of the intrinsic parameters of the camera are known. In this method we used a minimal number of parameters, resulting in stable computations. All the methods presented in this thesis are validated with real and simulated images.
Cette these concerne principalement la reconstruction tridimensionnelle a partir d'images issues de cameras non etalonnees. Deux autres sujets lies a la reconstruction ont ete traites : le calcul de la geometrie epipolaire et la mise en correspondance des points dans les images. Nous nous placons dans le cas general d'une sequence d'images obtenues avec une ou plusieurs cameras de carateristiques inconnues. Quand seuls les points observes dans les images sont utilisees la seule reconstruction possible est de type projective. Nous proposons d'abord une methode pour calculer la reconstruction projective, ensuite, montrons comment passer d'une telle reconstruction a une reconstruction euclidienne. Ce passage utilise des contraintes euclidiennes issues de connaissances a priori sur la scene tridimensionnelle. Enfin, nous proposons une methode de reconstruction euclidienne lorsque les parametres intrinseques des cameras sont approximativement connus. Cette methode utilise un parametrage permettant une grande stabilite dans les calculs Toutes les methodes proposees sont validees avec des exemples d'images reelles ou simulees.