Lunar Crater Identification in Digital Images

It is often necessary to identify a pattern of observed craters in a single image of the lunar surface and without any prior knowledge of the camera's location. This so-called "lost-in-space" crater identification problem is common in both crater-based terrain relative navigation (TRN) and in automatic registration of scientific imagery. Past work on crater identification has largely been based on heuristic schemes, with poor performance outside of a narrowly defined operating regime (e.g., nadir pointing images, small search areas). This work provides the first mathematically rigorous treatment of the general crater identification problem. It is shown when it is (and when it is not) possible to recognize a pattern of elliptical crater rims in an image formed by perspective projection. For the cases when it is possible to recognize a pattern, descriptors are developed using invariant theory that provably capture all of the viewpoint invariant information. These descriptors may be pre-computed for known crater patterns and placed in a searchable index for fast recognition. New techniques are also developed for computing pose from crater rim observations and for evaluating crater rim correspondences. These techniques are demonstrated on both synthetic and real images

Ré-observabilité des points caractéristiques pour le calibrage et le positionnement d'un capteur multi-caméra

Le calibrage et le positionnement de caméras reposent sur l'extraction de caractéristiques dans l'image et leur reconnaissance dans les images subséquentes. Une caractéristique est une région de l'image localement saillante à laquelle sont associées une position et une description de l'apparence de cette région. Les algorithmes de calibrage et de positionnement reposent sur l'hypothèse qu'un ensemble de caractéristiques correspondantes est l'observation du même point physique de la scène. Toutefois, cette hypothèse n'est pas nécessairement respectée par toutes les caractéristiques correspondantes. Les causes de la présence de ces caractéristiques nuisibles sont multiples, allant de biais induits par la méthode de localisation dans l'image, jusqu'à la déformation de l'image lorsque la caméra change de point de vue. Le principal défi du calibrage et du positionnement est donc l'identification de caractéristiques fiables. Pour pallier ce problème, nous introduisons le concept de ré-observabilité d'une caractéristique. Ce concept regroupe l'unicité du point physique et la reconnaissance. Un point de la scène est défini par ses observations dans les images et par les poses associées à ces images. Ainsi, une caractéristique doit être localisée le plus précisément possible dans l'image. Pour ce faire, nous avons identifié les biais affectant la localisation des caractéristiques dans l'image en calibrage pour une scène contrôlée et en positionnement où le capteur évolue dans une scène inconnue. Pour chaque biais, nous proposons une solution simple permettant de réduire, voire éliminer le biais. Ceci a mené au développement de nouveaux détecteurs de caractéristiques. Ensuite, à partir de plusieurs images, nous évaluons la cohérence entre les observations et les poses de la caméra à l'aide de critères multi-vue. Les caractéristiques nuisibles peuvent alors être identifiées. L'aspect reconnaissance est traité en évaluant la distinction des caractéristiques qui peuvent être distinctes localement ou globalement dans la scène. Une application directe de ce concept concerne la visibilité des caractéristiques où l'observation d'une caractéristique distincte globalement renforce la probabilité d'observer une caractéristique distincte localement si elles ont été observées conjointement. Chacun des concepts de la ré-observabilité est appuyé par une application réelle de calibrage et de positionnement d'un capteur multi-caméra