Stéréoscopie appliquée à la création de représentation 3D pour la vision artificielle

Abstract

Le but de ce mémoire est d'évaluer la possibilité d’utiliser la stéréoscopie comme moyen de mesure des distances et des dimensions des objets en robotique. En pratique, les résultats laissent souvent à désirer à cause des distorsions introduites par les caméras. La précision de la mesure 3D dépend de l'exactitude de la position des points homologues sur les deux images de la vision binoculaire qui elle-même dépend de la précision du modèle des caméras. Pour contourner ce problème, nous avons élaboré une méthode basée sur 6 points de référence dans le champ de vision, avec leur projection sur l'image, pour obtenir une matrice de transformation objet-­image qui tient compte des distorsions. La localisation 3D fait alors appel à l'information contenue dans la matrice de transformation pour chaque vue et à celle contenue dans la position des points homologues. Pour réduire la lourdeur des calculs, nous avons aussi pris la précaution de n'effectuer la recherche des points homologues que dans les régions où ils sont susceptibles de se trouver, tout en utilisant les résultats des calculs précédents dans la mesure du possible. Cette recherche de correspondance se fait par balayage des zones propices, par corrélation locale au niveau des pixels. Les résultats expérimentaux ont démontré que la précision obtenue est de l'ordre de 5% mais que le taux d'erreurs de correspondance est élevé là où la surface des objets est monotone. Aussi, nous avons remarqué qu'il existe un dilemme entre l'augmentation de la distance angulaire entre les deux caméras qui devrait en principe améliorer la précision de la reconstruction tri-dimensionnelle mais qui augmente aussi le taux d'erreurs de correspondance dû à la trop grande dissimilitude entre les images.