Estimation de mouvement et mesures sur des objets déformables dans des séquences d'images PDF Download
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Author: Vincent Devlaminck
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Author: Vincent Devlaminck
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Author: PATRICK.. NANNOORENBERGHE
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Pages : 195
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LE TRAVAIL PRESENTE DANS CETTE THESE VISE A ESTIMER LE MOUVEMENT D'OBJETS DEFORMABLES A PARTIR DE L'ANALYSE D'UNE SEQUENCE D'IMAGES MONOCULAIRES. DANS UN CONTEXTE OU LA CAMERA EST FIXE, LA DETECTION DE MOUVEMENT PEUT ETRE ENVISAGEE EN COMPARANT CHAQUE IMAGE DE LA SEQUENCE A UNE IMAGE DE REFERENCE. LA MISE A JOUR DE L'IMAGE DE REFERENCE EST CONTROLEE PAR UN FILTRE RECURSIF EN VALIDANT DES CONTRAINTES LIEES AU COMPORTEMENT DES OBJETS DANS LA SCENE. DANS UNE PREMIERE PARTIE, LA NOTION DE STRUCTURE, DEFINIE COMME UN ENSEMBLE DE GRADIENTS DIRECTIONNELS, PERMET DE FIABILISER LA DECISION EN CE QUI CONCERNE LE MOUVEMENT DANS CHACUNE DES IMAGES DE LA SEQUENCE. UNE PROCEDURE DE SUIVI, BASEE SUR LA MISE EN CORRESPONDANCE DE STRUCTURES EXTRAITES DE DEUX IMAGES SUCCESSIVES DE LA SEQUENCE, EST PROPOSEE. DANS LE CADRE DU PROJET CARREFOUR INTELLIGENT, LE CAPTEUR AINSI CREE EST UTILISE POUR MESURER EN TEMPS REEL DES INFORMATIONS CONCERNANT LES PIETONS. L'ACQUISITION DE CERTAINS PARAMETRES TELS QUE LES TEMPS DE TRAVERSEE OU LES FLUX D'ATTENTE PERMET DE GERER DE FACON OPTIMALE LE TRAFIC EN PRIVILEGIANT LES DEPLACEMENTS DES PIETONS PAR RAPPORT AUX VEHICULES. DES RESULTATS PROBANTS DE DETECTION ET DE MESURE ONT ETE OBTENUS SUR DES SEQUENCES D'IMAGES REELLES CORRESPONDANT A DES SITUATIONS COMPLEXES DE SCENES D'EXTERIEUR EN MILIEU URBAIN.
Author: Patrick Vannoorenberghe
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Languages : fr
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Le travail présenté dans cette thèse vise à estimer le mouvement d’objets déformables à partir de l’analyse d’une séquence d’images monoculaires. Dans un contexte où la caméra est fixe, la détection de mouvement peut être envisagée en comparant chaque image de la séquence à une image de référence. La mise à jour de l’image de référence est contrôlée par un filtre récursif en validant des contraintes liées au comportement des objets dans la scène. Dans une première partie, la notion de structure, définie comme un ensemble de gradients directionnels, permet de fiabiliser la décision en ce qui concerne le mouvement dans chacune des images de la séquence analysée. Une procédure de suivi, basée sur mise en correspondance de structures extraites de deux images successives de la séquence, est proposée. Dans le cadre du projet Carrefour Intelligent, le capteur ainsi créé est utilisé pour mesurer en temps réel des informations concernant les piétons. L’acquisition de certains paramètres tels que les temps de traversée ou les flux d’attente permet de gérer de façon optimale le trafic en privilégiant les déplacements des piétons par rapport aux véhicules. Des résultats probants de détection et de mesure ont été obtenus sur des séquences d’images réelles correspondant à des situations complexes de scènes d’extérieur en milieu urbain.
Author: Jacques Fayolle
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Author: LAID.. ABDELLAH
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Languages : fr
Pages : 225
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LA CONSIDERATION DES SEQUENCES D'IMAGES NUMERIQUES INTRODUIT UN CHAMP SPECIFIQUE D'INVESTIGATION EN ANALYSE D'IMAGE, A SAVOIR L'EXTRACTION D'INFORMATION DE MOUVEMENT ET PLUS GENERALEMENT D'INFORMATION SPATIO-TEMPORELLE. CE TYPE D'ETUDE A EMERGE AU TRAVERS D'APPLICATIONS VARIEES TELLES QUE LA COMPRESSION DES DONNEES, LA METEOROLOGIE, LE SUIVI DE CIBLE, LA ROBOTIQUE ET LE BIOMEDICAL. LES TECHNIQUES ALORS EMPLOYEES POSSEDENT LEURS CARACTERISTIQUES PROPRES, LIEES AUX CONTRAINTES ET CRITERES DE L'APPLICATION CONSIDEREE. POUR LE CODAGE, LA QUALITE VISUELLE DE L'IMAGE INTENSITE RECONSTRUITE EST PRIMORDIALE MAIS LES LIMITATIONS HARDWARE IMPOSENT DE NE CONSIDERER QUE LES DEPLACEMENTS TRANSLATIONNELS. CECI RESTE UN COMPROMIS DIFFICILE A REALISER POUR LES APPLICATIONS A TRES BAS DEBIT ET IL EST BESOIN DE CONCEVOIR DES METHODES D'AVANT-GARDE EFFICACES, ROBUSTES ET CAPABLES DE PRENDRE EN COMPTE UN LARGE EVENTAIL DE MOUVEMENT. DANS CETTE APPROCHE ALGORITHMIQUE, NOUS CHERCHONS A DEFINIR UN ENSEMBLE DE METHODES QUI NE SOIT PAS FONCIEREMENT DEPENDANT D'UNE APPLICATION OU D'UN TYPE DE SCENE PARTICULIER (TOUT EN RESTANT QUAND MEME PRINCIPALEMENT LIE AU CODAGE) ET QUI TRAITE AUSSI BIEN LES ASPECTS D'ESTIMATION DU MOUVEMENT QUE DE SEGMENTATION. LA FORMULATION PROPOSEE DANS CETTE ETUDE POSSEDE UN CARACTERE METHODOLOGIQUE GENERAL ET POURRA FACILEMENT ETRE ADAPTEE A DES PROBLEMES CONCRETS D'ESTIMATION SPATIO-TEMPORELLE. LE PRINCIPE GENERAL QUI A ORIENTE ET GUIDE CETTE ETUDE EST FONDE SUR LA RECHERCHE D'UNE UTILISATION OPTIMALE DE DESCRIPTEURS GLOBAUX DU MOUVEMENT EN VUE DE L'EXTRACTION DE L'INFORMATION REDONDANTE EXISTANT ENTRE DEUX IMAGES SUCCESSIVES D'UNE SEQUENCES D'IMAGES. CECI NOUS A CONDUIT A IMPLEMENTE LES QUATRE PHASES SUIVANTES: 1) UN MODULE DE SEGMENTATION SPATIALE BASE SUR UNE EBAUCHE 2D1/2 DES IMAGES ET PARTITIONNE LES IMAGES EN OBJETS APPARTENANT A LA MEME COUCHE DE PROFONDEUR. 2) UNE PHASE DE SEGMENTATION SPATIO-TEMPORELLE PERMETTANT L'OBTENTION DE PARTITIONS RELIEES DANS LE TEMPS. LE SCHEMA DE SEGMENTATION EST INITIALISE PAR UN MASQUE SPATIO-TEMPOREL, ET REPOSE SUR APPROCHE STATISTIQUE PAR MODELISATION MARKOVIENNE. IL N'IMPLIQUE PAS DE CONNAISSANCE A PRIORI SUR LE NOMBRE DE REGIONS ET N'IMPOSE AUCUNE HYPOTHESE RESTRICTIVE SUR LA NATURE DU MOUVEMENT 3D. 3) MISE AU POINT ET IMPLANTATION D'UNE NOUVELLE METHODE D'ESTIMATION GLOBALE (OU PAR REGION) DU MOUVEMENT. LA REPRESENTATION DU MOUVEMENT UTILISE PRINCIPALEMENT LES TERMES TRANSLATIONNELS, ROTATIONNELS, DE DIVERGENCE, HYPERBOLIQUES ET QUADRATIQUES. 4) ADAPTATION DES MODELES DE MOUVEMENT AUX DIFFERENTES REGIONS DE L'IMAGE EN UTILISANT DES CRITERES DE SELECTION ADAPTATIVE. L'ETUDE EST ORIENTEE OBJET ; ELLE COMBINE SEGMENTATION SPATIALE ET DETECTION DU MOUVEMENT ; ELLE PREND EN COMPTE LE MOUVEMENT DU CAPTEUR ET ELLE EST BASEE SUR UN MODELE POLYNOMIAL DE PARAMETRES. L'IDENTIFICATION DES PARAMETRES DU MOUVEMENT EST FAITE PAR L'ALGORITHME DE LA REGION DE CONFIANCE. LES APPLICATIONS VISEES SONT LE CODAGE DES SEQUENCES D'IMAGES ET L'INTERPRETATION DU MOUVEMENT POUR LA NAVIGATION ROUTIERE
Author: JACQUES.. FAYOLLE
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Languages : fr
Pages : 290
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NOUS PROPOSONS DANS CETTE THESE DES ALGORITHMES DE TRAITEMENT D'IMAGES PERMETTANT DE DETERMINER LES DEPLACEMENTS ET DEFORMATIONS LOCALES D'UN OBJET (EVENTUELLEMENT NON RIGIDE) AU COURS DU TEMPS. LA PRINCIPALE APPLICATION DE CES TRAVAUX EST L'ETUDE DES VITESSES AU SEIN D'ECOULEMENTS FLUIDES, EN PARTICULIER DANS LE CAS D'ECOULEMENTS TURBULENTS. DEUX APPROCHES SONT DETAILLEES DANS CE MEMOIRE: ? LA VELOCIMETRIE PAR IMAGES DE PARTICULES, POUR LAQUELLE NOUS INTRODUISONS DEUX TECHNIQUES NOVATRICES COMPLEMENTAIRES DES TECHNIQUES DE CORRELATION: L'IDENTIFICATION DES DEPLACEMENTS ET LE CEPSTRE. L'INTERET DE CES METHODES EST DE POUVOIR MESURER LA DISTRIBUTION DES DEPLACEMENTS AUTOUR DU DEPLACEMENT MOYEN. NOUS PRESENTONS UNE ANALYSE COMPARATIVE DES DOMAINES D'APPLICATION DE CES METHODES DE VELOCIMETRIE PAR IMAGES DE PARTICULES. ? LA VELOCIMETRIE PAR SUIVI DE FRONTIERES. CETTE TECHNIQUE EST FONDEE SUR LES PROPRIETES DE LA TRANSFORMEE EN ONDELETTES CONTINUE. NOUS INTRODUISONS UN ALGORITHME DE CARACTERISATION DE SINGULARITES FILTREES QUI NOUS PERMET DE MESURER LA LONGUEUR ET L'AMPLITUDE DES SINGULARITES D'UN SIGNAL. UNE APPLICATION DE CET ALGORITHME EST LA DETECTION DE POINTS CARACTERISTIQUES SUR DES IMAGES EN NIVEAUX DE GRIS. LA MESURE DU MOUVEMENT PAR SUIVI DE FRONTIERES EST ALORS REALISEE EN METTANT EN CORRESPONDANCE CES POINTS CARACTERISTIQUES ENTRE IMAGES SUCCESSIVES SELON UN CRITERE DE PHASE DU VECTEUR GRADIENT. DANS LA TROISIEME PARTIE DE CE TRAVAIL, L'ERREUR DE MESURE REALISEE PAR LES DEUX TYPES DE TECHNIQUES EST QUANTIFIEE SUR UN ECOULEMENT DE POISEUILLE. ENFIN, NOUS PROPOSONS QUELQUES APPLICATIONS DES ALGORITHMES INTRODUITS A LA MESURE DE VITESSES D'ECOULEMENTS. NOUS AVONS AINSI PU VALIDER DES MODELES EMPIRIQUES DE TAUX DE DECROISSANCE DE L'INTENSITE DE TURBULENCE POUR UNE TURBULENCE DE GRILLE, AINSI QUE LA VITESSE DE PENETRATION D'UN JET DIESEL
Author: JEAN-MARC.. ODOBEZ
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Languages : fr
Pages : 221
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CETTE THESE TRAITE DE LA DETECTION ET DE LA LOCALISATION D'OBJETS EN MOUVEMENT DANS UNE SEQUENCE D'IMAGES ACQUISES PAR UNE CAMERA MOBILE. NOUS MOTIVONS TOUT D'ABORD L'INTERET DU PROBLEME ET RAPPELONS DIVERSES METHODES EXISTANTES PROPOSEES POUR LE RESOUDRE. L'APPROCHE QUE NOUS AVONS RETENUE POUR LA DETECTION CONSISTE A RECONSTRUIRE DANS UN PREMIER TEMPS UNE SEQUENCE D'IMAGES, DANS LAQUELLE LE DEPLACEMENT APPARENT DANS L'IMAGE INDUIT PAR LE MOUVEMENT DE LA CAMERA A ETE COMPENSE. POUR CELA, NOUS SUPPOSONS QUE CE DEPLACEMENT PEUT ETRE DECRIT PAR UN MODELE PARAMETRIQUE 2D. LE TROISIEME CHAPITRE DE CE MEMOIRE PRESENTE LA METHODE ROBUSTE ET MULTIRESOLUTION QUE NOUS AVONS DEVELOPPEE, QUI PERMET D'ESTIMER CE MODELE DE MOUVEMENT PARAMETRE (DOMINANT) DANS L'IMAGE SANS ETRE AFFECTE PAR LA PRESENCE D'AUTRES MOUVEMENTS (CEUX DES OBJETS MOBILES NOTAMMENT). LE PROBLEME POSE SE RAMENE ALORS A LA DETECTION DES ZONES MAL COMPENSEES DANS LA SEQUENCE AINSI RECONSTRUITE. DANS LE CHAPITRE QUATRE, NOUS DEFINISSONS DES MESURES DE COMPENSATION DU MOUVEMENT ADAPTEES A CE PROBLEME. CES MESURES ET LEUR FIABILITE, CALCULEES A DIFFERENTS INSTANTS, AINSI QUE LA CARTE DE DETECTION A L'INSTANT PRECEDENT, SONT PRISES EN COMPTE AU SEIN D'UNE REGULARISATION STATISTIQUE BASEE SUR DES MODELES DE MARKOV MULTIECHELLES. L'ALGORITHME QUE NOUS AVONS DEFINI EST RELATIVEMENT RAPIDE ET PERMET D'OBTENIR D'EXCELLENTS RESULTATS DANS DES SITUATIONS COMPLEXES. DANS LE CHAPITRE CINQ, L'ALGORITHME DE DETECTION (BINAIRE) PRECEDENT EST ETENDU A LA SEGMENTATION (GESTION DE N ETIQUETTES) DU MOUVEMENT DANS UNE SEQUENCE D'IMAGES. LE SCHEMA COMPLET QUE NOUS AVONS DEFINI PERMET NOTAMMENT DE S'ADAPTER AU CONTENU DYNAMIQUE DE LA SCENE, EN CREANT DE NOUVELLES REGIONS LORS DE L'APPARITION DE NOUVEAUX OBJETS DANS LA SCENE OU LORSQUE LE MOUVEMENT D'UNE REGION DONNEE DEVIENT PLUS COMPLEXE
Author: Bilal Chebaro
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Languages : fr
Pages : 197
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NOUS DECRIVONS DANS CETTE THESE UN SYSTEME ANALYSANT ET GERANT UNE SEQUENCE STEREOSCOPIQUE D'IMAGES. LE BUT D'UN TEL SYSTEME EST LA LOCALISATION ET LA CARACTERISATION DES OBJETS MOBILES DANS UNE SCENE AVANT DE PROCEDER DANS UN DEUXIEME TEMPS A L'ESTIMATION DE LEURS PARAMETRES DE MOUVEMENT 3D. NOTRE STRATEGIE PEUT SE RESUMER DE LA MANIERE SUIVANTE: CHAQUE SEQUENCE (DROITE ET GAUCHE) EST ANALYSEE D'UNE FACON INDEPENDANTE, UN ENSEMBLE D'OPERATEURS PERMET DE DETECTER ET DE CARACTERISER LES REGIONS MOBILES DANS UNE IMAGE. L'ENSEMBLE DES DESCRIPTIONS DES REGIONS MOBILES DANS UNE IMAGE CONSTITUE LA BASE DES FAITS DES REGIONS MOBILES DE CETTE IMAGE. CES BASES DE FAITS SONT ENSUITE UTILISEES DANS UN DEUXIEME TEMPS POUR ETABLIR LA PHASE DE L'APPARIEMENT QUI MET EN JEU A CHAQUE PAS DE TRAITEMENT QUATRE IMAGES RELATIVES A DEUX COUPLES STEREOSCOPIQUES SUCCESSIFS. LORS DE CETTE PHASE TOUTES LES MISES EN CORRESPONDANCE TEMPORELLES ET STEREOSCOPIQUES SONT REALISEES D'UNE FACON INDEPENDANTE. LA FUSION EST ASSUREE QUANT A ELLE, PAR UN ALGORITHME ORIGINAL DE VERIFICATION DES COHERENCES ET DE GESTION DES CONFLITS. CE DERNIER TRAITEMENT EST EFFECTUE SELON UNE STRATEGIE PRIVILEGIANT LES ASSOCIATIONS TEMPORELLES. LORS DU CALCUL DE MOUVEMENT, LES REGIONS MOBILES NE SONT PAS CONSIDEREES INDIVIDUELLEMENT, MAIS AU CONTRAIRE, ELLES SONT REGROUPEES ENTRE ELLES EN CLASSES SELON UN CRITERE GARANTISSANT L'IDENTITE DU MOUVEMENT ENTRE LES ELEMENTS D'UNE MEME CLASSE. A CE SUJET, NOUS AVONS PU EN EFFET DEMONTRER QUE LA CONSERVATION AU COURS DE LEUR MOUVEMENT D'UN NOMBRE FINI DE DISTANCES ENTRE DES POINTS APPARTENANT A DEUX REGIONS SOLIDES GARANTIT L'IDENTITE DE MOUVEMENT ENTRE CES DEUX REGIONS. CE CRITERE EST EXPLOITE POUR DEFINIR UN ALGORITHME DE REGROUPEMENT DES REGIONS. ENFIN LE CALCUL DE MOUVEMENT EST EFFECTUE SUR CHACUNE DES CLASSES ISSUES DE LA PHASE DE REGROUPEMENT
Author: LOTHAR.. BERGEN
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Languages : fr
Pages : 165
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LA QUANTITE CROISSANTE DE DONNEES MULTIMEDIA SOUS FORME DIGITALE, TOUT PARTICULIEREMENT LES SEQUENCES D'IMAGES, DEMANDE NON SEULEMENT DES TECHNIQUES DE TRANSMISSION ET DE STOCKAGE DE PLUS EN PLUS PERFORMANTES, MAIS CREE SURTOUT LE BESOIN DE NOUVELLES FORMES DE REPRESENTATION. IDEALEMENT, NOUS DEVRIONS ETRE CAPABLES D'EXTRAIRE ET DE REPRESENTER LE CONTENU DES SEQUENCES D'IMAGES SOUS FORME D'OBJETS 3D. OR, UNE TELLE REPRESENTATION N'EST GENERALEMENT PAS POSSIBLE A CAUSE DE L'INFORMATION LIMITEE QUE L'ON PEUT EXTRAIRE D'UNE SEQUENCE D'IMAGES MONOCULAIRE. LA SOLUTION CONSISTE A SE RAPPROCHER DES REPRESENTATIONS 3D PAR L'INTERMEDIAIRE DES REPRESENTATIONS DITES 2D ET DEMI : UNE SCENE EST CONSIDEREE COMME UN ENSEMBLE D'OBJETS AYANT CHACUN UN MOUVEMENT INDEPENDANT ET UNE PROFONDEUR. LA SEGMENTATION DE LA SCENE EN OBJETS DE MOUVEMENT INDEPENDANT ET L'IDENTIFICATION DE L'ORDRE DE PROFONDEUR NECESSITENT UNE ESTIMATION DE MOUVEMENT DE BONNE PRECISION AUX FRONTIERES DES OBJETS. MALHEUREUSEMENT CE SONT PRECISEMENT CES ENDROITS OU L'ESTIMATION DE MOUVEMENT EST LA MOINS FIABLE. NOUS PROPOSONS DONC UNE ANALYSE DETAILLEE DU COMPORTEMENT DES DIFFERENTES TECHNIQUES D'ESTIMATION DE MOUVEMENT AUX FRONTIERES DES OBJETS. NOUS MONTRONS ENSUITE DANS CETTE ETUDE COMMENT L'UTILISATION D'UNE SEGMENTATION MORPHOLOGIQUE EN COMBINAISON AVEC DES TECHNIQUES D'ESTIMATION ROBUSTE PEUT REMEDIER AU PROBLEME DES ERREURS D'ESTIMATION DE MOUVEMENT AUX FRONTIERES ET NOUS FOURNIT EN MEME TEMPS L'ORDRE DE PROFONDEUR. CETTE NOUVELLE TECHNIQUE EST ROBUSTE AU BRUIT ET POSSEDE L'AVANTAGE D'ETRE TRES SENSIBLE : LA PROFONDEUR PEUT ETRE DETERMINEE A PARTIR DE MOUVEMENTS TRES TENUS DES OBJETS. FINALEMENT, NOUS PRESENTONS UNE NOUVELLE APPROCHE POUR L'ACCUMULATION DES DIFFERENTES INFORMATIONS (MOUVEMENT, SEGMENTATION ET PROFONDEUR) A TRAVERS LE TEMPS QUI PERMET D'AUGMENTER DAVANTAGE LA ROBUSTESSE DE NOS RESULTATS.
Author: Quentin Delamarre
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Languages : fr
Pages : 211
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Book Description
Nous proposons une méthode pour faire "comprendre" automatiquement à un ordinateur les mouvements d'un être humain filmé par des caméras vidéo, sachant qu'aucun marqueur n'a été placé sur celui-ci. Pour cela, nous avons choisi de nous intéresser à une première étape: l'estimation des variations des paramètres du mouvement d'une personne dans le temps. Nous abordons aussi la deuxième étape qui consiste à interpréter ces variations pour leur donner un sens. Des informations sont extraites des images vidéo et sont comparées à un modèle géométrique de l'objet suivi. Ces informations sont soit une segmentation de la silhouette de l'objet dans le cas où les caméras sont éloignées les unes des autres, soit une reconstruction tridimensionnelle de cet objet dans le cas où les caméras sont rapprochées. Nous expliquons pourquoi cette distinction est faite. Dans chacun des cas nous supposons connue la géométrie de l'objet en construisant un modèle 3D constitué de parties rigides simples articulées entre elles. La minimisation de l'erreur d'estimation des paramètres de position est effectuée en créant des forces et en résolvant les équations de la dynamique pour le modèle 3D articulé. Ces forces sont créées à partir des informations trouvées dans les images. Les différentes étapes de l'algorithme sont abordées: la calibration des caméras, la structure du modèle 3D, l'extraction d'informations des images, l'application de forces au modèle 3D, la dynamique de ce modèle et l'estimation et la prédiction de son mouvement dans la scène grâce à un filtre de Kalman. Enfin nous montrons des résultats encourageants et proposons des idées pour généraliser l'algorithme.
