Contribution à la stéréovision omnidirectionnelle et au traitement des images catadioptriques : Application aux systèmes autonomes

Abstract

La vision par ordinateur est une discipline qui vise doter les ordinateurs d’un sens de perception et d’analyse d'image semblable à celui de l’homme. La perception visuelle artificielle peut être grandement améliorée quand un grand champ de vision est disponible. Cette thèse traite de l'utilisation des caméras omnidirectionnelles comme un moyen d'élargir le champ de vision des systèmes de vision artificielle. La perception visuelle de la profondeur (3D) par le biais de configurations omnistéréo, et les algorithmes de traitement adaptés aux images catadioptriques, sont les principaux sujets étudiés. Tout d'abord une étude des systèmes de vision omnidirectionnelle 3D est menée. Elle met en évidence les principales approches pour obtenir l’information sur la profondeur et fournit des indications précieuses sur le choix de la configuration en fonction des besoins de l'application. Ensuite, la conception d'un capteur omnistéréo est adressée ; nous présentons une nouvelle configuration du capteur proposé basé une caméra catadioptrique unique, et dédié à la robotique mobile. Des expérimentations sur la précision d’estimation de la profondeur ont été menées pour valider la nouvelle configuration. Les images catadioptriques présentent diverses propriétés géométriques particulières, telles que la résolution non-uniforme et de fortes distorsions radiales. L’application des algorithmes de traitement classiques à ce type d’images se trouve limité en termes de performances. Dans ce sens, de nouveaux algorithmes adaptés à la géométrie sphérique de ces images ont été développés. Les techniques de vision omnidirectionnelle artificielle recueillies ont été finalement exploitées dans deux applications réelles. La première concerne l’intégration des caméras catadioptriques à un robot mobile. La seconde porte sur la conception d’un suiveur solaire, à base d’une caméra catadioptrique. Les résultats obtenus confirment que l’adoption de tels capteurs pour les systèmes autonomes offre plus de performances et de flexibilité en regards aux capteurs classiques.