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Décomposition de déformation pour l'estimation d'un mouvement de caméra

Dibos, Françoise; Jonchery, Claire; Koepfler, Georges (2006), Décomposition de déformation pour l'estimation d'un mouvement de caméra, Traitement du signal et des images. Actes du 20e colloque GRETSI (vol 2), Presses universitaires de Louvain : Louvain-la-Neuve, p. 1157-1160

View/Open
2005-14.pdf (436.1Kb)
Type
Communication / Conférence
Date
2006
Conference title
20e colloque GRETSI sur le traitement du signal et des images (GRETSI 2005)
Conference date
2005-09
Conference city
Louvain-la-Neuve
Conference country
Belgique
Book title
Traitement du signal et des images. Actes du 20e colloque GRETSI (vol 2)
Publisher
Presses universitaires de Louvain
Published in
Louvain-la-Neuve
ISBN
9782874630026
Number of pages
664
Pages
1157-1160
Metadata
Show full item record
Author(s)
Dibos, Françoise
Jonchery, Claire
Koepfler, Georges
Abstract (FR)
Nous proposons dans ce papier une nouvelle approche globale pour estimer le mouvement d’une caméra filmant une scène fixe. Notre méthode considère deux images consécutives d’une séquence et utilise le contenu de ces images et le flot optique sur la séquence. L’originalité de notre approche repose sur une nouvelle modélisation du mouvement de caméra permettant de séparer la déformation entre deux images consécutives en deux composantes : une similitude et une déformation “purement” projective. La similitude est, dans un premier temps, estimée à partir des deux images par un algorithme d’estimation de mouvement paramétrique 2D. Dans un second temps, la déformation projective est ´ évaluée à partir du flot optique et d’un critère de recalage entre les images.
Abstract (EN)
In this paper, we propose a new global approach for estimating motion parameters of a camera which films a static scene. Our method deals with adjacent frames of a sequence and utilizes both images content and optical flow. Thanks to an original model of camera motion, our approach separates the deformation between two adjacent frames in two components : a similarity and a “purely” projective application. The similarity is, in a first time, estimated from the two images with a parametric 2D motion model and then, the projective deformation is evaluated from the optical flow and from a registration criterion.
Subjects / Keywords
image sequences; egomotion; optical flow

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