Une approche floue du recalage 3D : généricité et robustesse

Projet SYNTIMAn important problem in computer vision is to recover how features extracted from images are connected to either existing models. In this paper, we focus on solving the registration problem, i.e obtaining rigid displacement parameters between several 3D data sets, whether partial or exhaustive. The difficulty of this problem is to obtain a method which is robust to outliers and at the same time accurate. We present a general method performing robust 3D location and fitting based on fuzzy clustering method. The fuzzy set approach is known to its practical efficiency in uncertain environment. To illustrate the advantages of this approach on the registration problem, we show results on synthetic and real 3D data. Moreover, we proposed a tool to compare both 3D data sets.Le recalage 3D est un problème important en vision par ordinateur qui a de nombreuses applications, tant pour obtenir une reconstruction incrémentale complète à partir de primitives 3D extraites de différents points de vue, que pour interpréter une scène reconstruite à partir du modèle des objets qui la composent. Nous nous intéressons ici au recalage rigide entre deux ensembles 3D qui présentent une partie commune. Notre approche est fondée sur l'intégration d'une méthode de classification floue proposée par Dave, qui a été adaptée à notre problème pour obtenir le schéma général d'une méthode de recalage robuste. Quelques résultats sont décrits pour illustrer les avantages de la méthode qui peut en particulier gérer, de manière unifiée, plusieurs solutions recalées. Enfin, nous présentons un outil pour comparer deux ensembles 3D et l'utilisons pour valider notre méthode

Recalage géométrique avec plusieurs prototypes

Projet SYNTIMWe describe a general-purpose method for the accurate and robust interpretation of a data set of p-dimensional points by several deformable prototypes. This method is based on the fusion of two algorithms: a Generalization of the Iterative Closest Point (GICP) to different types of deformations for registration purposes, and a fuzzy clustering algorithm (FCM). Our method always converges monotonically to the nearest local minimum of a mean-square distance metric, and experiments show that the convergence is fast during the first few iterations. Therefore, we propose a scheme for choosing the initial solution to converge to an "interesting" local minimum. The method presented is very generic and can be applied: to shapes or objects in a p-dimensional space, to many shape patterns such as polyhedra, quadrics, polynomial functions, snakes, to many possible shape deformations such as rigid displacements, similitudes, affine and homographic transforms. Consequently, our method has important applications in registration with an ideal model prior to shape inspection, i.e. to interpret 2D or 3D sensed data obtained from calibrated or uncalibrated sensors. Experimental results illustrate some capabilities of our method.Nous décrivons un cadre général pour l'interprétation précise et robuste d'un ensemble de points par plusieurs prototypes déformables. Cette méthode est basée sur l'unification de deux algorithmes : une généralisation de l'algorithme "Iterative Closest Point" (GICP) à différents types de transformations pour des tâches de recalage, et un algorithme de classification floue (FCM) pour traiter plusieurs prototypes. Notre algorithme converge de façon monotone vers le plus proche minimum local d'un fonction de coût au moindre carré, et les expériences montrent que la convergence est rapide dans les premières étapes. En conséquence, nous avons proposé un schéma pour choisir la position initiale des prototypes pour qu'ils convergent vers une solution "intéressante". La méthode présentée est très générique et peut être appliquée : à des prototypes dans un espace de dimension p quelconque, à différentes formes de prototypes comme les polyèdres, les quadriques, les fonctions polynômiales, les snakes, à de nombreux types de déformations comme les déplacements rigides, les similitudes, les affinités et les homographies. Ainsi, notre méthode a un grand nombre d'applications en recalage avec un modèle idéal connu a priori, c'est-à-dire pour interpréter des données 2D et 3D obtenues par des capteurs calibrés ou non. Des résultats expérimentaux illustrent quelqu'unes des possibilités de notre approche