Ellipse-based camera calibration

An important task in most 3D vision systems is camera modeling . We present a calibration method designed for a good accuracy in the parameters estimation . Accurate image measurments are required to perform the camera model estimation. We suggest a technique, based upon surface photometry analysis, to compute robustly and accurately the moments of a shape in an image, and use them as inputs for the estimation algorithm. As a consequences, an ellipse-based camera calibration is introduced, which uses the relationships between the specification of a 3D-ellipse, the moments of its image and the calibration parameters . These equations are partially extended to models including distortions .En vision par ordinateur, il est souvent utile de connaître un modèle de la caméra pour pouvoir obtenir des informations 3D à partir des images. Nous présentons une méthode de calibration (ou calibrage) de caméra conçue pour fournir une estimation précise des paramètres du modèle de prise de vue. Pour avoir une bonne estimation, il est nécessaire avant tout d'avoir de bonnes mesures dans l'image. Nous avons choisi d'utiliser les moments géométriques d'une région comme les données 'image' à fournir à l'algorithme, car ils peuvent être calculés avec précision et robustesse en se fondant sur la photométrie des surfaces. Cela nous a conduits à développer une calibration à base d'ellipses. Pour cela, le lien exact entre la description d'une ellipse de l'espace 3D et les moments d'ordre inférieur ou égal à deux de sa projection a dû être explicité en fonction des paramètres de la calibration. Ces relations sont en partie étendues au cas où les distorsions sont modélisées

Fractal approximation of 2-D object

We present some new techniques for shape approximation with fractals, using iterated function system, a powerful method which allows good control on the resulting fractal. The main point discussed here can be stated as follows : given a grey level image A, find a few number of functions and associated probabilities that approximately generate A. Two directions have been explored : the first uses a gradient method, thus it was necessary to define a smooth error function ; the second one is based upon the ideas of simulated annealing. We then generalize the methods to a broader class of functions, and present some results

Region-Based Top-Down Segmentation Adapted to Stereo Matching

We present region based image processing algorithms participating in task sequencing for stereo vision. The algorithms described here are prior to stereo matching. Requirements in image similarity provide helpful additional knowledge for their improvement. We describe first a resursive region division algorithm using a thresholding method based on contrast maximization. The regions are processed in parallel and absorb their noise before being thresholded. Subsequent morphological processes improve similarity and matching results. Additional knowledge is produced by analytical processes, and is useful for both segmentation and match control. Results are presented for a stereo pair of gray level images, see figure 1. 1 Introduction The main tasks contributing to 3-D reconstruction of a scene are : segmentation of a stereo pair of images, stereo matching and depth computation. The success of each job depends on the results of the previous one. The basic tenet of our study is that, althou..

Amélioration de la modélisation et de la simulation des vêtements en 3D

PARIS-BIUSJ-Thèses (751052125) / SudocPARIS-BIUSJ-Physique recherche (751052113) / SudocSudocFranceF

Golf-stream : système d'analyse technique à base de réalité augmentée multi-caméras

Gérard Philippe, Gagalowicz André. Golf-stream : système d'analyse technique à base de réalité augmentée multi-caméras. In: Les Cahiers de l'INSEP, n°34, 2003. Expertise et sport de haut niveau. pp. 153-157

Régularisation de surface 3D par une approche fondée sur un modèle

Ce travail présente un système de génération automatique d'avatar 3D photo-réaliste à partir de données fournies par un scanner. Dans un premier temps le nuage de points est traité pour obtenir une surface fermée sous forme de maillage. L'approche choisie repose sur un modèle générique d'être humain qui est adapté aux données. La déformation est réalisée à l'aide de méthodes issues des techniques d'infographie pour le modelage des maillages. Le modèle est ensuite texturé en utilisant des photos prises pendant l'acquisition. Ceci est réalisé en optimisant le choix de la caméra pour la texture de chaque facette et en traitant la continuité des zones de transition d'une image à une autre. Enfin, des applications immédiates montrant les possibilités qu'offre l'approche fondée sur un modèle sont présentées : l'intégration à une application d'essayage virtuel de vêtements, la possibilité de placer de nouvelles coupes de cheveux sur les avatars reconstruits et le transfert d'un modèle d'animation.In this thesis we present a system to generate 3D photo-realistic avatars automatically using a laser scanner. First, we turn the point cloud provided by the scanner into a suitable representation, that is a closed mesh. Our approach is based on a generic model of the human body that is fitted to the data using computer graphics techniques for mesh edition. Then, we add texture information to the 3D geometry using pictures taken during the acquisition. This problem is solved by optimizing the choice of a camera for each triangle of the mesh and treating the continuity problem at the seams. Finally, we show direct application of our system relying on the common parameterization provided by the generic model: use of the avatars in a virtual try-on application, modifying the haircut of the reconstructed model and animation transfer.PARIS-BIUSJ-Mathématiques rech (751052111) / SudocSudocFranceF

Image-Based Rendering of Diffuse, Specular and Glossy Surfaces from a Single Image

In this paper, we present a new method to recover an approximation of the bidirectional reflectance distribution function (BRDF) of the surfaces present in a real scene. This is done from a single photograph and a 3D geometric model of the scene. The result is a full model of the reflectance properties of all surfaces, which can be rendered under novel illumination conditions with, for example, viewpoint modification and the addition of new synthetic objects. Our technique produces a reflectance model using a small number of parameters. These parameters nevertheless approximate the BRDF and allow the recovery of the photometric properties of diffuse, specular, isotropic or anisotropic textured objects. The input data are a geometric model of the scene including the light source positions and the camera properties, and a single image captured using this camera. Our algorithm generates a new synthetic image using classic rendering techniques, and a lambertian hypothesis about the reflectance model of the surfaces. Then, it iteratively compares the original image to the new one, and chooses a more complex reflectance model if the difference between the two images is greater than a user-defined threshold

Automatic human face tracking in video sequences

La recherche sur la modélisation et la poursuite du visage humain dans des séquences d'images est un des sujets les plus étudiés en Infographie aussi bien qu'en Vision par ordinateur. Les travaux présentés dans cette thèse sont consacrés au problème du suivi 3D du visage dans des séquences vidéos. Ils utilisent une approche basée sur la collaboration entre la vision par ordinateur et l'infographie qui permet de reconstituer la position et l'expression du visage dans chaque image de la séquence. L'approche emploie un modèle spécifique du visage, ainsi qu'un système d'animation permettant de simuler les expressions du visage. Les techniques développées dans cette thèse se décomposent en trois parties. Tout d'abord, nous présentons une approche originale de modélisation 3D d'un visage à partir de seulement quelques images. Elle utilise un mod- èle générique du visage (3D) qui est déformé de manière à ce qu'un certain nombre de points caractéristiques ainsi que les silhouettes de ce modèle 3D se calent sur ceux des images données en entrée. L'accent principal dans l'algorithme de suivi est mis sur la détection précise d'expressions faciales. Dans la deuxième partie nous présentons deux approches de la modélisation d'animation du visage: une approche pseudo-musculaire et une méthode basée sur la spécification du standard MPEG-4. Basée sur ces deux modèles d'animation nous avons développé une technique hybride en les combinant d'une manière hiérarchique. Finalement, dans la troisième et dernière partie nous décrivons notre technique du suivi qui permet d'obtenir la position et l'expression d'un visage sans aucune interaction de la part de l'utilisateur sauf dans la phase d'initialisation du système sur la première imageHuman faces are one of the most researched topics in the domains of both computer graphics and computer vision. This thesis addresses the problem of 3D face tracking from standard video sequences and proposes an approach based upon computer vision/computer graphics collaboration techniques to recover face position and expression in each video frame. Precision of tracking being of major importance, we use a model-based approach with a model adapted to the specific tracked face, and an animation layer built over it. This work consists of three different parts. We start by investigating the possible ways of creation of a customized face model and propose an efficient markerless method for face reconstruction using only a small set of images driving the morphological deformation of a predefined generic mesh. The main focus in tracking is made on precise detection of facial expressions. In this context, several approaches to facial animation are presented: a pseudomuscular approach and a method based on MPEG-4 specification. Based upon these animation systems we developed a hybrid technique by combining them in a hierarchical manner, which allows us to benefit from strong points of both. Finally, in the third and last part we present our tracking technique that allows to obtain the 3D pose and expression of a face in a video sequence without any interaction of the user, except at the initialization stage (first image).PARIS-BIUSJ-Mathématiques rech (751052111) / SudocSudocFranceF