Estimation dense de profondeur combinant approches variationnelles et observateurs asymptotiques

Nadège Zarrouati (1) , Emanuel Aldea (2) , Pierre Rouchon (1)

1 CAS - Centre Automatique et Systèmes
2 SYSNAV

Cet article propose une nouvelle approche pour estimer en temps réel la carte de profondeur instantanée à partir de données inertielles et images fournies par une caméra en mouvement libre dans une scène statique. Une fonction coût invariante par rotation est introduite. Sa minimisation conduit à une estimation de la carte de profondeur, solution d'une équation de diffusion sur la sphère Riemannienne de l'espace à trois dimensions. Transcrite en coordonnées pinhole, cette équation est résolue numériquement et donne une première estimation de la carte de profondeur sur la totalité du champ couvert par la caméra. Un observateur asymptotique reposant sur un modèle géométrique de l'évolution du champ de profondeur à partir des données inertielles, permet ensuite d'affiner continûment cette estimation. Cette approche diffère notablement de la plupart des méthodes actuelles qui estiment la carte de profondeur à partir de plusieurs vues stéréo combinées avec des expansions de régions, ou encore des stratégies probabilistes d'affinement incrémental. Des analyses quantitatives des estimations obtenues sur des données de synthèse illustrent l'intérêt de la méthode proposée. De premiers résultats sur données réelles confirment les simulations sur données synthétiques

Mots clés: carte de profondeur; flot optique; observateur asymptotique; invariance par le groupe des rotations

Domaines: Intelligence artificielle [cs.AI]; Vision par ordinateur et reconnaissance de formes [cs.CV]

Nadège Zarrouati, Emanuel Aldea, Pierre Rouchon. Estimation dense de profondeur combinant approches variationnelles et observateurs asymptotiques. RFIA 2012 (Reconnaissance des Formes et Intelligence Artificielle), Jan 2012, Lyon, France. pp.978-2-9539515-2-3. ⟨hal-00656513⟩