Vision par ordinateur : Un tour d horizon. Adrien Bartoli LASMEA CNRS/UBP Clermont-Ferrand
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- Christelle Malenfant
- il y a 8 ans
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1 Vision par ordinateur : Un tour d horizon Adrien Bartoli LASMEA CNRS/UBP Clermont-Ferrand
2 Séance II : Panoramas en environnement déformable
3 Panoramas en environnement rigide Représentation minimale d un ensemble d images Images prises du même point de vue (la caméra effectue un mouvement de rotation pure) Images d une surface plane (le mouvement de la caméra est quelconque) Dans ces deux cas,, les images sont reliées es par des homographies 2D x 0 y 0 1 H 11 H 12 H 13 x H 21 H 22 H 23 y H 31 H 32 H 33 1
4 Images prises du même point de vue
5 Détection de points d intérêt
6 Création du panorama
7 Alignement sur une vue globale
8 Panoramas en environnement déformable Peut-on créer un panorama lorsque la scène est dynamique? Cas n 1 1 : Caméra en rotation pure observant une scène 3D partiellement rigide (contenant des parties rigides et déformables) Cas n 2 2 : Caméra en mouvement quelconque observant une surface déformable Les autres combinaisons sont des cas particuliers Rotation pure et surface déformable Mouvement quelconque et scène 3D partiellement rigide
9 Cas n 1 1 : Rotation pure et scène 3D partiellement rigide
10 Représentation en panoramas de mouvement Deux couches Panorama rigide pour le fond (les gradins, etc.) Partie dynamique de chaque image pour le premier plan (l athl( athlète) Angles de rotation de la caméra
11 Construction automatique Difficultés Le calcul direct des homographies 2D n est pas possible à cause de la partie dynamique La segmentation du fond et du premier plan nécessite les homographies Algorithme Calcul robuste des homographies 2D (on utilise des correspondances de points et RANSAC, et on suppose l homographie 2D dominante liée au fond rigide) Segmentation grossière re des images Construction du panorama rigide du fond Segmentation fine des images
12 Estimation initiale des homographies 2D bons appariements 1. Détection de points d intérêt 3. Estimation robuste de l homographie 2D 2. Appariement par corrélation mauvais appariements
13 Segmentation initiale «locale» On aligne les deux images voisines sur l image courante La (norme( de la) différence d intensité est interprétée comme une probabilité d un pixel d être d sur le premier plan
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15 Construction du panorama rigide du fond Algorithme classique Seul le fond sur les images segmentées es est utilisé
16 Segmentation fine des images L image courante est alignée avec le panorama de fond La (norme( de la) différence d intensité est interprétée comme une probabilité d un pixel d être d sur le premier plan
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18 Premier plan pour chaque image
19 Raffinement du panorama basé sur l intensité
20 Panorama de mouvement
21 Un exemple de visualisation
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35 Cas n 2 2 : Mouvement quelconque et surface déformable
36 Calcul de transformations denses
37 Alignement sur une image de référencer rence
38 Plan Alignement de deux images Résultats expérimentaux Alignement de séquences s quences d imagesd Résultats expérimentaux
39 Différentes approches Flot optique régularisr gularisé Contrainte de faible rang Apprentissage d une d base linéaire Transformation paramétr trée Transformations rigides (affine, homographie) Transformations non-rigides (à( base radiale, FFD) Méthodes d alignement d : Directes, basée e sur l intensitl intensité Correspondances de primitives (points, courbes)
40 Approche proposée Transformation non-rigide paramétr trée Flot optique régularisr gularisé de manière non-lin linéaire Utilisation d une d transformation à base radiale MATLAB demo
41 Transformations à base radiale m x x x = m(x) Paramètres : Nombre de centres l Position des centres q (2l paramètres) Jeu de coefficients w (2l paramètres)
42 Hypothèse de constance d intensitd intensité m x x m
43 Estimation directe m min l,q,w E(l,q,w)
44 Stratégie pour la minimisation Problème : on doit minimiser sur l N q R 2l w R 2l Stratégie (nombre de centres) (position des centres) (jeu de coefficients) Minimiser de manière indépendante sur l et (q,w)( Fixer l, puis minimiser sur (q,w)
45 Insertion dynamique de centres Idée e : si l alignement n est pas satisfaisant, alors le nombre de centres est insuffisant Les centres sont insérés là où l alignement est le plus mauvais Initialisation Estimer une transformation affine Pas de centre : l 0 Répéter jusqu à convergence Insérer un centre : l l + 1 Résoudre : min q,w E(l,q,w)
46 Simulation δ R = 3 pixels δ NR = 2 pixels σ = 1 (sur( 256 niveaux de gris) rigide δ R non-rigide δ NR illumination + bruit σ
47 Résultats
48 Alignement de séquences s d imagesd Image de référence, r rence, n o 80 m 1 m 25 m 224 m 200 m 175 m 150
49 Problèmes L alignement de deux images converge lorsque : La déformation d n est n pas «trop» forte L apparence change peu (illumination, ) Idées : Initialiser m i+1 par m i Mettre à jour l apparence l au cours de l alignementl
50 Mise à jour de l apparencel m i m i m i+1
51 Transfert de grille
52 Alignement sur l image l de référencer rence
53 Augmentation (1)
54 Augmentation (2)
55 Séquence originale
56 Alignement sur l image de référence
57 Alignement Transformation affine
58 Augmentation
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65 Conclusions Vision 3D en environnement rigide mature Vision en environnement déformable pose des problèmes non résolus,, en particulier pour le 3D
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