Alignement d'image direct à échelle continue pour l'odométrie visuelle à partir d'images RVB-D - Archive ouverte HAL Access content directly
Conference Papers Year : 2021

Alignement d'image direct à échelle continue pour l'odométrie visuelle à partir d'images RVB-D

Abstract

Dans cet article, nous proposons un algorithme original d'alignement dense d'images en 3D qui permet d'estimer la transformation Euclidienne entre des paires de poses de caméras à partir des intensités des pixels. L'originalité de l'approche proposée consiste en l'adaptation automatique de l'échelle au sein de chaque niveau d'une pyramide d'images multi-résolutions, en utilisant la représentation des images dans l'espace d'échelle. Ceci est accomplie au travers de l'optimisation continue d'un paramètre d'échelle ainsi que les paramètres liés à la pose de la caméra dans le même cadre d'optimisation. L'approche proposée permet d'améliorer de manière significative la robustesse de l'algorithme direct d'alignement d'images aux larges mouvements entre images. Des expérimentations variées sur l'ensemble de données TUM RGB-D montrent que l'algorithme proposé surpasse l'approche de l'état de l'art à échelle fixe basée pyramides.
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Dates and versions

hal-03339621 , version 1 (09-09-2021)

Identifiers

  • HAL Id : hal-03339621 , version 1

Cite

Yassine Ahmine, Guillaume Caron, Fatima Chouireb, El Mustapha Mouaddib. Alignement d'image direct à échelle continue pour l'odométrie visuelle à partir d'images RVB-D. ORASIS 2021, Centre National de la Recherche Scientifique [CNRS], Sep 2021, Saint Ferréol, France. ⟨hal-03339621⟩
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