Géométrie des images multiples et stéréovision » książka
Géométrie des images multiples et stéréovision
ISBN-13: 9786131553820 / Francuski / Miękka / 2018 / 148 str.
Le probleme de la stereovision a-partir de cameras multiples calibrees capturant une scene fixe est etudie depuis plusieurs decennies. Les resultats sont visuellement impressionnant. Il devient interessant de calibrer des scenes de plus en plus vastes, afin d'appliquer ces algorithmes de stereovision de facon optimale. Trois objectifs essentiels apparaissent. i) Un des moyen d'ameliorer les resultats de stereovision est d'augmenter la precision de la calibration. ii) Il est important de pouvoir prendre en compte les cycles de facon globale. En effet la plupart des methodes actuelles sont sequentielles, et derivent. Comme on calibre des reseaux d'images, de plus en plus grand, ce point devient crucial. iii) Pour calibrer des reseaux d'images tres grands, il convient d'avoir des algorithmes rapides. Les methodes de calibration que nous proposons dans la premiere partie, permettent de calibrer des reseaux avec une grande precision en beneficiant de la rapidite de la programmation lineaire. Enfin, la recherche en stereovision etant arrivee a maturite, il convient de s'interesser a l'etape suivante, a savoir la reconstruction spatio- temporelle."
Le problème de la stéréovision à-partir de caméras multiples calibrées capturant une scène fixe est étudié depuis plusieurs décennies. Les résultats sont visuellement impressionnant. Il devient intéressant de calibrer des scènes de plus en plus vastes, afin dappliquer ces algorithmes de stéréovision de façon optimale. Trois objectifs essentiels apparaissent. i) Un des moyen daméliorer les résultats de stéréovision est daugmenter la précision de la calibration. ii) Il est important de pouvoir prendre en compte les cycles de façon globale. En effet la plupart des méthodes actuelles sont séquentielles, et dérivent. Comme on calibre des réseaux dimages, de plus en plus grand, ce point devient crucial. iii) Pour calibrer des réseaux dimages très grands, il convient davoir des algorithmes rapides. Les méthodes de calibration que nous proposons dans la première partie, permettent de calibrer des réseaux avec une grande précision en bénéficiant de la rapidité de la programmation linéaire. Enfin, la recherche en stéréovision étant arrivée à maturité, il convient de sintéresser à létape suivante, à savoir la reconstruction spatio- temporelle.
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