In passive binocular stereovision, we generally discern two approaches : the lateral
stereovision and the axial stereovision . We present here a study relating more
particularly to axial stereovision .
The axial systems have been studied by numerous research teams because of
their relative geometrical plainness which makes them interesting for industrial
applications, by simplifying the matching phase . Among the optical systems
previously studied, and able to be axial, we find
- a camera with a zoom,
- a camera moving along its optical axis .
In this paper we first present the geometrical model of an axial stereovision system .
Then, we describe a robust calibration method of such a system . This method takes
into account the fact that the optical systems described above are not strictly axial
because there always remain mechanical problems that do not allow a perfect
motion of the optical center along the optical axis .
Finally, we present a matching algorithm allowing to match characteristic points
present in the images and making thus possible the reconstruction ofnon polyhedral
objects .En stéréovision binoculaire passive, on distingue généralement deux approches: la stéréovision latérale et la stéréovision axiale. Nous présentons ici une étude portant plus particulièrement sur la stéréovision axiale. Les systèmes axiaux ont été étudiés par de nombreuses équipes de recherche, en raison de leur relative simplicité géométrique qui les rend intéressants pour des applications industrielles, en simplifiant la phase de mise en correspondance. Parmi les systèmes optiques étudiés antérieurement et pouvant être axiaux, nous trouvons: - une caméra munie d'un zoom, - une caméra se déplaçant le long de son axe optique. Dans cet article, nous présentons tout d'abord le modèle géométrique d'un système de stéréovision axiale. Puis nous décrivons une méthode robuste de calibrage d'un tel système de stéréovision. Cette méthode prend en compte le fait que les systèmes optiques décrits ci-dessus ne sont pas strictement des systèmes axiaux: en effet, il subsiste toujours des problèmes mécaniques ne permettant pas un mouvement parfait du centre optique le long de l'axe optique. En conclusion, nous présentons un algorithme d'appariement permettant de mettre en correspondance des points caractéristiques présents dans les images et rendant ainsi possible la reconstruction d'objets non polyédrique
