Color image matching - Application to the synthesis of novel views
Mise en correspondance d'images en couleur : Application à la synthèse de vues intermédiaires
Résumé
Image matching is a key step for many computer vision applications. Among all the approaches existing for grayscale images, the iconic methods provide the most convincing results. However, none of them take advantage of the richness of the color, while their very essence is to exploit the most of the information contained in the image signal. The main contribution of the work developed in this manuscript is then to propose a more robust matching method than those encountered to date, using the additional information contained in the color content. This approach is innovative at several levels of the matching process. Thus, as a first contribution, we present a class of point of interest detectors specific to color. Two new operators are proposed, evaluated and proved to be more stable than the previously known grey level detectors. Color also allows to set up a local and robust method for describing these points locally. This second contribution is based on the Hilbert differential invariants calculated only at order one, thanks to the contribution of color information. It is invariant to Euclidean transformations of the image, and we also propose an original method that makes it invariant to changes in illumination. The strong complexity of classical matching methods make them unusable with large sets of points. Our last contribution consists in integrating the color primitives thus characterized into a new matching process, made effective against large sets of points by the use of robust geometric constraints regardless of image transformations.
La mise en correspondance d'images est une étape clé pour un grand nombre d'applications de vision par ordinateur. Parmi toutes les approches existantes en niveau de gris, les méthodes iconiques fournissent les résultats les plus probants. Cependant, aucune d'entre elles ne tire profit de la richesse de la couleur, alors que leur essence même est d'exploiter au maximum l'information contenue dans le signal de l'image. La principale contribution des travaux développés dans ce mémoire consiste alors à mettre en place une méthode de mise en correspondance plus robuste que celles rencontrées jusqu'à ce jour, en mettant en jeu l'information supplémentaire que contiennent les images en couleur. Cette approche est innovante à plusieurs niveaux du processus d'appariement. Ainsi, nous présentons dans un premier traitement une classe de détecteurs de points d'intérêt spécifique à la couleur. Deux nouveaux opérateurs sont proposés, évalués et se révèlent plus stables que les détecteurs jusqu'alors connus en niveau de gris. La couleur nous permet également de mettre en place une méthode de caractérisation de ces points, locale et robuste. Celle-ci est basée sur les invariants différentiels de Hilbert calculés seulement à l'ordre un, grâce à l'apport de l'information couleur. Elle est donc invariante aux transformations euclidiennes de l'image ; nous proposons également une méthode originale qui la rend invariante aux changements d'illumination. La forte combinatoire des méthodes d'appariement classiques rendent ces dernières inexploitables avec beaucoup de points. Nos travaux consistent en outre à intégrer les primitives couleur ainsi caractérisées dans un nouveau processus de mise en correspondance, rendu efficace face aux grands ensembles de points par l'utilisation de contraintes géométriques robustes quelles que soient les transformations de l'image.
Origine : Fichiers produits par l'(les) auteur(s)