GYROVIZ

GYROVIZ - Modélisation 3D automatique et robuste de scènes réelles à partir de séquences d'images localisées. Projet R&D subventionné par l'ANR, coordonné par SOFRESUD regroupant SUPMECA, CEA, INRIA et IXSEA.

Le besoin de production d’images 3D à partir de vues existantes est aujourd’hui omniprésent. L’idée directrice du projet GYROVIZ provient de la constatation des limitations intrinsèques aux systèmes de reconstitution 3D actuels, qui sont uniquement basés sur les techniques de traitement d’images et qui de ce fait nécessitent de fréquentes interventions des opérateurs pour appairer les pixels des images.

GYROVIZ aborde ce problème du point de vue technologique : le concept repose sur la mesure physique précise de la position et de l’attitude du dispositif d’acquisition d’images lors de la prise de vues. La reconstitution 3D n’est alors plus soumise aux contraintes inhérentes à la détection des ressemblances pour le bon fonctionnement des algorithmes de mise en correspondance. La robustesse, l’efficacité et la rapidité de modélisation deviennent ainsi accessibles.

Données clés

  • Reconstitution 3D à partir d'images
  • Acquisition de vidéos et d’images
  • Module de localisation autonome apte à fournir pour chaque image les 6 informations de localisation
  • Trajectographie 3D
  • Reconstruction 3D éparse temps réel
  • Reconstruction d’entités géométriques à partir des nuages de points

Acquisition d’images localisées

GYROVIZ - Schema de principe

 

Le concept de réalisation repose sur le développement d'un module de localisation spécifique intégrant des capteurs inertiels de position et d’orientation, et une intelligence pour reconstituer la cinématique de la prise de vue.

Ce module est rendu mécaniquement solidaire du dispositif d’acquisition d’images, ce qui permet renseigner en temps réel et de manière

 synchrone pour chacune des images, les informations de localisation précisant le positionnement du dispositif d’acquisition d’image lors de la prise de vue

Ces informations de localisation peuvent alors être mises à profit pour associer avec rapidité et robustesse les fractions de pixels caractéristiques des différentes images.

La robustesse, l'efficacité et la rapidité du processus d'appariement d'images sont ainsi considérablement améliorées, puisque d'une part l'espace de recherche des solutions du problème d'appariement est grandement réduit et d'autre part l'appariement est toujours muni de bonnes hypothèses initiales.

Reconstruction 3D automatique

La reconstruction 3D se fait à 2 niveaux :

  • Le développement d’une nouvelle méthode de fusion des informations de la centrale inertielle, localement précises, avec les techniques de Structure-from-Motion, intégrant une dérive légère permet de s’affranchir des inconvénients de chacune des approches et de produire en temps réel des nuages épars de points 3D représentant la scène observée avec une caméra basse résolution
  • Le développement algorithmes aptes à traiter les nuages de points 3d extraits des images localisées en détectant et préservant les arêtes et les structures caractéristiques permet de produire en temps différé la scène 3d en haute résolution

Fil d'Ariane

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