Region-Based Epipolar and Planar Geometry Estimation in Low─Textured Environments
| العنوان: | Region-Based Epipolar and Planar Geometry Estimation in Low─Textured Environments |
|---|---|
| المؤلفون: | Gilles Simon, Vincent Gaudilliere, Marie-Odile Berger |
| المساهمون: | Visual Augmentation of Complex Environments (MAGRIT), Inria Nancy - Grand Est, Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Department of Algorithms, Computation, Image and Geometry (LORIA - ALGO), Laboratoire Lorrain de Recherche en Informatique et ses Applications (LORIA), Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Université de Lorraine (UL)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Université de Lorraine (UL)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Laboratoire Lorrain de Recherche en Informatique et ses Applications (LORIA), Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Université de Lorraine (UL)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Lorraine (UL)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Lorraine (UL)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Lorraine (UL)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Laboratoire Lorrain de Recherche en Informatique et ses Applications (LORIA), Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Lorraine (UL)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Lorraine (UL) |
| المصدر: | ICIP 2018-25th IEEE International Conference on Image Processing ICIP 2018-25th IEEE International Conference on Image Processing, Oct 2018, Athens, Greece. pp.898-902, ⟨10.1109/ICIP.2018.8451244⟩ ICIP |
| بيانات النشر: | HAL CCSD, 2018. |
| سنة النشر: | 2018 |
| مصطلحات موضوعية: | 0209 industrial biotechnology, Plane (geometry), Computer science, business.industry, Epipolar geometry, Feature extraction, ComputingMethodologies_IMAGEPROCESSINGANDCOMPUTERVISION, [INFO.INFO-CV]Computer Science [cs]/Computer Vision and Pattern Recognition [cs.CV], 02 engineering and technology, Image segmentation, low-textured industrial environment, Epipolar geometry estimation, Visualization, homography estimation, 020901 industrial engineering & automation, plane detection, [INFO.INFO-TI]Computer Science [cs]/Image Processing [eess.IV], 0202 electrical engineering, electronic engineering, information engineering, 020201 artificial intelligence & image processing, Computer vision, Artificial intelligence, business, Fundamental matrix (computer vision) |
| الوصف: | International audience; Given two views of the same scene, usual correspondence geometry estimation techniques classically exploit the well-established effectiveness of keypoint descriptors. However, such features have a hard time in poorly textured man-made environments, possibly containing repetitive patterns and/or specularities, such as industrial places. In that paper, we propose a novel method for two-view epipolar and planar geometry estimation that first aims at detecting and matching physical vertical planes frequently present in these environments, before estimating corresponding homographies. Inferred local correspondences are finally used to improve fundamental matrix estimation. The gain in precision is demonstrated on industrial and urban environments.; Etant données deux vues d'une même scène, les techniques classiques de mise en correspondance géométrique s'appuient généralement sur l'efficacité maintes fois démontrée des descripteurs de points d'intérêt. Cependant, de tels indices sont mis en difficulté dans des environnements peu texturés, contenant possiblement des structures répétées et/ou des spécularités, comme les environnements industriels. Dans ce papier, nous proposons une nouvelle méthode pour l'estimation des géométries épipolaire et planaire entre deux vues, qui vise tout d'abord à détecter et mettre en correspondance les plans verticaux souvent présents dans ces environnements, avant d'estimer les homographies correspondantes. Les correspondances locales ainsi générées sont ensuite utilisées pour améliorer l'estimation de la matrice fondamentale. Le gain en précision a été démontré sur des images d'environnements industriel et urbain. |
| اللغة: | English |
| URL الوصول: | https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=doi_dedup___::d80dbe36e5f38c199f96876a3d5ebe3a https://hal.science/hal-01802596/document |
| حقوق: | OPEN |
| رقم الأكسشن: | edsair.doi.dedup.....d80dbe36e5f38c199f96876a3d5ebe3a |
| قاعدة البيانات: | OpenAIRE |
| الوصف غير متاح. |