Perspectives d’utilisation de la m´ ethode REFA

Les m´ethodes SIFT et SURF sont couramment utilis´ees dans des applications de type reconstruction 3D, st´er´eo-vision ou encore suivi d’objets par exemple. Elles permettent de fournir des appariements de points dont une des utilit´es est d’estimer l’homographie existante entre deux images. Nous avons observ´e au§3.5.5 que notre approche pr´esente de bons r´esultats concernant la pr´ecision et la stabilit´e. Nous proposons donc de com-parer les estimations des homographies bas´ees sur SIFT, SURF et REFA. La mise en place de ces estimations s’appuie sur l’utilisation de la m´ethode RANSAC d´etaill´ee en annexe E. Les tableaux 3.1 et 3.2 regroupent les r´esultats obtenus pour diff´erentes trans-formations. Nous analysons d’une part, le pourcentage de points validant l’estimation de l’homographie et d’autre part, le taux d’erreur (bas´e sur la distance euclidienne en pixel) obtenu lors de la reprojection des points de la seconde image dans l’image initiale.

BOg (ϕ= 30˚)

Tab.3.1 – R´esultats de l’estimation des matrices d’homographie pour des transformations de type changements de points de vue et couplage rotations/changements d’´echelle.

BOt (σ = 4)

Tab. 3.2 – R´esultats de l’estimation des matrices d’homographie pour des transformations de type bruitages de l’image et changements de luminosit´e.

L’analyse du taux d’erreur d’estimation et du pourcentage de points pris en consid´eration lors de la validation de l’homographie permet de valider qualitativement les couples de points retourn´es par chaque m´ethode. Pour les deux premi`eres transfor-mations ´etudi´ees, notre approche obtient un taux d’erreur inf´erieur `a ceux du SIFT et du SURF, ainsi qu’un nombre de points sup´erieur. Concernant les bruitages de l’image, SIFT pr´esente un taux d’erreur plus faible, n´eanmoins nous compensons cette diff´erence par un pourcentage de points sup´erieur. Pour la derni`ere transformation

´etudi´ee, notre m´ethode propose les meilleurs r´esultats.

Nous avons d´emontr´e que notre m´ethode REFA pr´esente de bons r´esultats lors de la mise en correspondance de deux images. Dans l’optique d’´etudier pleinement le potentiel de notre approche et d’´elargir son domaine d’utilisation, nous proposons d’analyser son comportement en pr´esence de s´equences vid´eo. Les tests mis en place consistent `a recaler la 50`eme image dans sa s´equence initiale. Pour ce faire nous nous appuyons sur deux s´equences vid´eo, chacune compos´ee de 100 images issues de la plateforme PAVIN (s´equences 1 et 2 d´etaill´ees en annexe B). Le principe est d’apparier la 50`eme image avec chaque image de la s´equence, puis d’observer au fur et `a mesure le taux d’appariement T a₅₀(nombre d’appariements identiques `a ceux de la 50`eme image divis´e par le nombre de correspondance de la 50`eme image). Les figures 3.42 et 3.43 illustrent les resultats obtenus pour le recalage de la 50`eme image des s´equences 1 et 2.

Fig. 3.42 – Pr´ecision obtenue lors du recalage de la 50`eme image dans sa s´equence initiale (s´equence 1 de PAVIN).

Fig. 3.43 – Pr´ecision obtenue lors du recalage de la 50`eme image dans sa s´equence initiale (s´equence 2 de PAVIN).

La th´ematique des v´ehicules intelligents int`egre un certain nombre de proc´ed´es et notamment la localisation dans le temps. Cette derni`ere s’appuie essentiellement sur le recalage des images, observ´ees par le v´ehicule lors de son d´eplacement, dans une s´equence initialement apprise. Pour un tel processus, les performances pr´esent´ees en figures 3.42 et 3.43 ne donnent pas satisfaction. En effet, nous n’obtenons pas 1 maximum de pr´ecision (cas id´eal), mais 14 pour la s´equence 1 et 20 pour la s´equence 2. Par cons´equent il nous est impossible de recaler avec pr´ecision l’image I dans le temps. Nous d´emontrons donc qu’une m´ethode se limitant `a une analyse spatiale ne permet pas d’obtenir les r´esultats souhait´es. La principale raison r´eside dans le fait qu’un point d’int´erˆet spatial, poss`edant un d´eplacement dans le temps, apparaˆıt dans une succession d’images mais son voisinage reste quasi inchang´e. Notre processus de description local ne prenant en compte que l’information spatiale, les histogrammes de gradients orient´es calcul´es dans les images t,t + 1,...,t +n (o`u n correspond `a la derni`ere image contenant le point analys´e) restent semblables. Au final, cette analyse fournissant n fois le mˆeme descripteur, les mises en correspondance de l’image I avec des images tr`es proches (de la 40`eme `a la 60`eme dans ces tests) procurent donc des r´esultats quasi identiques.

Dans le but de rem´edier `a ce probl`eme nous d´etallions au chapitre suivant une g´en´eralisation de la m´ethode REFA. Les diff´erentes modifications dues `a l’ajout des donn´ees temporelles, notamment vis `a vis de notre masque d’analyse et de la construc-tion de nos histogrammes, seront d´etaill´ees puis valid´ees. Nous ´etudierons un certain nombre de tests bas´es sur des s´equences issues, d’une part, de la plateforme PAVIN (Annexe B), et d’autre part, de simulateurs (Annexe C et D).

4 M´ ethode REFA3D : analyse ro-buste 2D+t de s´ equences vid´ eo

L’information temporelle permet notamment d’analyser les d´eplacements des points dans une s´equence vid´eo. Il nous faut par cons´equent ´etendre notre approche au domaine spatio-temporel, tout en conservant les diff´erentes contraintes que nous nous sommes fix´ees au chapitre 3 (robustesse aux transformations de l’image, taux d’appariement et pr´ecision). Nous allons dans un premier temps ´etudier les m´ethodes existantes pour ce type de probl´ematique, puis nous proposerons une m´ethode conservant dans la mesure du possible les diff´erents param`etres d´etaill´es au chapitre pr´ec´edent. Nous terminerons cette partie par des r´esultats comparatifs entre notre approche REFA3D, le SIFT3D et le couplage HOG/HOF.