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Leveraging blur information in plenoptic cameras : application to calibration and metric depth estimation ; Exploitation de l'information de flou dans les caméras plénoptiques : application à l'étalonnage et à l'estimation métrique de profondeur

Title: Leveraging blur information in plenoptic cameras : application to calibration and metric depth estimation ; Exploitation de l'information de flou dans les caméras plénoptiques : application à l'étalonnage et à l'estimation métrique de profondeur
Authors: Labussière, Mathieu
Contributors: Université Clermont Auvergne (2021-.); Ait Aider, Omar; Bernardin, Frédéric
Publication Year: 2021
Collection: theses.fr
Subject Terms: Caméra plénoptique; Multi-focalisée; Étalonnage; Estimation de profondeur; Flou relatif de défocalisation; Plenoptic camera; Multi-focus; Calibration; Depth estimation; Relative defocus blur; 621.381; 621.36
Description: Cette thèse propose d’étudier l’utilisation d’un capteur de vision appelé caméra plénoptique pour de la vision par ordinateur dans des applications robotiques. Plus précisément, pour atteindre cet objectif, nous nous plaçons en amont du côté applicatif, et nous nous concentrons sur sa modélisation pour permettre une estimation de profondeur robuste. Les caméras plénoptiques ou à champ de lumière sont des systèmes d’imagerie passifs capables de capturer les informations spatiales et angulaires d’une scène en une seule exposition. Ces systèmes sont généralement constitués d’une matrice de micro-lentilles (MLA) placée entre un objectif principal et un capteur. Leur conception permet l’estimation de la profondeur à partir d’une seule acquisition. Les contributions clés de ce travail résident dans la réponse à la question “Comment peut-on relier l’information de l’espace monde à celle de l’espace image?” et surtout, “Comment peut-on relier l’information de l’espace image à celle de l’espace monde?”. Nous abordons la première par le prisme de l’étalonnage, en proposant un nouveau modèle de caméra et une méthodologie pour récupérer les paramètres intrinsèques de ce modèle. Nous exploitons l’information sur le flou de défocalisation là où il était auparavant considéré comme un inconvénient, en le modélisant explicitement. Nous abordons la deuxième problématique comme celle de l’estimation de profondeur, en proposant une méthode métrique d’estimation de profondeur fonctionnant directement avec des images brutes plénoptiques. Elle prend en compte à la fois les indices de correspondance et de défocalisation. Notre modèle se généralise à diverses configurations, y compris la caméra plénoptique multi-focales (en configuration galiléenne et keplérienne), ainsi qu’à la caméra plénoptique monofocale et non focalisée. Avec notre méthode, nous obtenons des estimations de profondeur répétables et exactes (de l’ordre de 1:27% à 4:75% de la distance à l’objet). Elle surpasse les résultats de l’état-de-l’art. Le fait de disposer d’un ...
Document Type: thesis
Language: English
Relation: http://www.theses.fr/2021UCFAC088/document
Availability: http://www.theses.fr/2021UCFAC088/document
Rights: Open Access ; http://purl.org/eprint/accessRights/OpenAccess
Accession Number: edsbas.75D562E8
Database: BASE