Senegas, Julien (2002) Méthodes de Monte Carlo en Vision Stéréoscopique. PhD thesis Géostatistique, Centre de Géostatistique, ENSMP p.188.
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Abstract
Cette thèse a pour objet l'étude de l'incertitude attachée à l'estimation de la géometrie d'une scène à partir d'un couple stéréoscopique d'images. La mise en correspondance des points homologues d'un couple suppose la similarité locale des deux images et nécessite une information radiométrique discriminante. Dans de nombreuses situations cependant (déformations géométriques, bruit d'acquisition, manque de contraste, ...), ces hypothèses sont mises en défaut et les erreurs d'appariemment qui en résultent dépendent fortement de l'information contenue dans le couple et non du sytème stéréoscopique lui-meme.
Afin d'aborder ce problème, nous proposons un cadre bayésien et l'application de méthodes de Monte Carlo par chaînes de Markov. Celles-ci consistent à simuler la distribution conditionnelle du champ de disparité connaissant le couple stéréoscopique et permettent de déterminer les zones où des erreurs importantes peuvent apparaitre avec une probabilité éventuellement faible. Différents modèles stochastiques sont comparés et testés a partir de scènes stéréoscopiques SPOT, et nous donnons quelques pistes pour étendre ces modèles à d'autres types d'images. Nous nous intéressons également au probleme de l'estimation des paramètres de ces modèles et proposons un certain nombre d'algorithmes permettant une estimation automatique. Enfin, une part importante du travail est consacrée à l'étude d'algorithmes de simulation reposant sur la théorie des chaînes de Markov. L'apport essentiel réside dans l'extension de l'algorithme de Metropolis-Hastings dans une perspective multi-dimensionnelle. Une application performante reposant sur l'utilisation de la loi gaussienne est donnée. De plus, nous montrons comment le recours à des techniques d'échantillonnage d'importance permet de diminuer efficacement le temps de calcul.
| Item Type: | PhD Thesis (PhD) |
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| Thesis Supervisor: | Schmitt, Michel and Nonin, Philippe |
| Date: | September 2002 |
| Board of examiners: | Guyon, Xavier and Le Men, Herve and Nonin, Philippe and Schmitt, Michel and Stamon, Georges and Zerubia, Josiane |
| Discipline: | Géostatistique |
| Collection (Fonds): | ENSMP |
| Institution: | ENSMP |
| Department: | Centre de Géostatistique |
| Subjects: | 1. Mathematics and Applications 2. Information and Communication Sciences and Technologies |
| Uncontrolled Keywords: | Markov chain Monte Carlo, Algorithmes de simulation, Calcul bayésien, Problèmes inverses, Vision stéréoscopique, Modèles numériques de terrain |
| ID Code: | 207 |
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| Deposited By: | Julien Senegas |
| Deposited On: | 04 November 2002 |
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