Reconstruction de cylindres généralisés circulaires par modèle déformable - Deformable Model to Recover Circular Generalized Cylinders

Reconstruction de cylindres généralisés circulaires par modèle déformable

Deformable Model to Recover Circular Generalized Cylinders

Patrick Sayd Michel Dhome  Jean-Marc Lavest  Jean-Thierry Lapresté 

Laboratoire des Sciences et Matériaux pour l'Electronique, et d'Automatique (LASMEA) UMR 6602 du CNRS, Université Blaise-Pascal de Clermont-Ferrand 63177 Aubière Cedex, France

Corresponding Author Email: 
sayd@lasmea.univ-bpclermont.fr
Page: 
197-211
|
Received: 
18 November 1997
| |
Accepted: 
N/A
| | Citation

OPEN ACCESS

Abstract: 

This paper describes a new approach to recover Circular Generalized Cylinders (CGC) using deformable models. This class includes many objects present on industrial site (pipes) or on the natural environment (human leg, tree trunk).

First, we propose a modeling algorithm of objects with constant cross-section radius, called Uniform Circular Generalized Cylinders (UCGC). With this assumption, reconstruction is possible from a single view of the object. In the case of a single image, the cross-section radius cannot be estimated. If this radius is unknown, reconstruction is achieved up to a scale factor. The model 3D axis is parametrized by a B-spline curve. After a coarse initialization, the model changes shape to fit the object contour detected in the studied image.

Using different views of the object, the previous approach is adapted to Circular Generalized Cylinders (cross-section radius variations are now permitted) . No assumption is made on the axis geometry nor on the way the radius varies . In order to be sufficiently adaptative to the large range of object shape belonging to this class, we propose using two independent B-spline functions to model respectively axis and cross-section radii variations.

These algorithms use the geometrical properties of the occluding contours given by the perspective projection of the objects. It is the first attempt to solve this problem by taking into account this accurate projective model.

Résumé

Dans cet article, nous proposons une méthode de reconstruction des cylindres généralisés à section circulaire par modèle déformable. Tout d'abord, nous formulons l'hypothèse que les sections de l'objet sont de rayon constant. Nous parlons alors de Cylindres Généralisés Circulaires Uniformes (CGCU) . Si le rayon est connu a priori, cette hypothèse permet de retrouver l'axe 3D de l'objet, paramétré par une fonction B-Spline, à partir d'une seule vue, sinon la reconstruction est faite à un facteur d'échelle près . Après une initilisation grossière, le modèle est déformé itérativement jusqu'à ce que sa forme deviene cohérente avec les contours extraits de l'image.

Nous montrerons ensuite que l'exploitation de différentes vues d'un même objet permet d'adapter notre approche à la reconstruction de Cylindres Généralisés Circulaires (CGC), objets constitués de sections circulaires à rayon non-constant. Aucune hypothèse a priori n'est faite sur la géométrie de l'axe ou sur la façon dont varie le rayon des sections. Afin de pouvoir s'adapter au plus grand nombre d'objets appartenant à cette classe, deux fonctions B-Spline indépendantes sont utilisées pour paramétrer l'axe et la fonction de variation du rayon.

Keywords: 

Generalized Cylinder, 3D Reconstruction, Deformable Model, B-Spline, Perspective Projection

Mots clés

Cylindres généralisés, reconstruction 3D, modèle déformable, B-Spline, projection perspective

1. État De L'art
2. Notre Problématique
3. Reconstruction De CGCU
4. Reconstruction De CGC
5. Conclusion
  References

[1] E . Arbogast. Representation of Contours and Their Segmentation . In Technical Report RR 115, LIFIA, Grenoble, France, July 1990.

[2] R. Bartels, J . Beatty, and B . Barsky. Mathématiques et CAO : B-splines, vol. 6. Hermès, Paris, 1987.

[3] T.Q . Binford . Visual Perception by Computer. In Proc. of IEEE Conf. on Systems and Control, Miami, 1971.

[4] M . Brady and H . Asada . Smoothed Local Symmetries and Their Implementation. International Journal of Robotics Research, Vol . 3 (3) : pages 36–61, 1984.

[5] R .C .K. Chung and R. Nevatia . Recovering LSHGCs and SHGCS From Stereo. International Journal of Computer Vision, Vol . 20 (1/2) : pages 43–58, October 1996.

[6] R . Deriche. Optimal Edge Detection Using Recursive Filtering . In Proc . of International Conference on Computer Vision, pages 501–505, London, June 1987.

[7] M. Dhome, J.T. Lapreste, M . Richetin, and G . Rives . Three Dimensionnai Object Recognition Systems . A .K. Jain and P.J . Flynn, Elseiver Science Publishers, 1993.

[8] R .O. Duda and P.E. Hart . Pattern Classification and Scene Analysis. Wiley New-York, 1973.

[9] R . Glachet. Modélisation Géométrique par apprentissage de Cylindres Droits Généralisés Homogènes en Vision Monoculaire. Thèse de Doctorat de l'Université Blaise Pascal de Clermont-Ferrand, n . 414, Avril 1992 .

[10] A. Gueziec and N . Ayache. Smoothing and Matching of 3D Space Curves . International Journal of Computer Vision, Vol . 12 (1) : pages 79—104 , February 1994.

[11] D.J. Kriegman and J. Ponce . Computing Aspect Graph of Curved Object : Solids of Revolution . International Journal of Computer Vision, Vol . 5 (2) : pages 119—135, November 1990 .

[12] J .M . Lavest, R . Glachet, M . Dhome, and J.T. Lapresté . Modelling solids of revolution by monocular vision. In Proc. of Computer Vision and Pattern Recognition, pages 690—691, Hawaii, June 1991.

[13] F. Lerasle, G. Rives, M . Dhome, and A. Yassine . Suivi du corps humain par vision monoculaire. Traitement du Signal, Vol . 13 (6) : pages 675—685, 1996.

[14] M . Li and J .M . Lavest. Some Aspects of Zoom Lens Camera Calibration. IEEE Trans . on Pattern Analysis and Machine Intelligence, Vol. 18 (10) , October 1996 .

[15] S . Naudet, L.Nicolas, C . Faye, and M . Viala. Tracking Objects in a Long Monocular Image Sequence with Occlusion Managing . In Proc. of Symposium on Robotics and Cybernetics, IEEE-SMC CESA IMACS Multiconference , pages 581—586, Lille, July 1996.

[16] R . Nevatia and T.O. Binford. Description and Recognition of Curved Objects . Artificial Intelligence, Vol . 8 : pages 77—98, 1977 .

[17] N. Pillow, S . Utcke, and A . Zisserman . Viewpoint-Invariant Representation of Generalized Cylinders Using the Symmetry Set . Image and Vision Computing , Vol . 13 (5) : pages 355—365, June 1995 .

[18] J. Ponce. Straight Homogeneous Generalized Cylinders : Differential Geometry and Uniqueness Results . International Journal of Computer Vision , Vol . 4 (1) : pages 79—100, January 1990.

[19] J. Ponce and D . Chelberg . Finding the Limbs and Cusps of Generalized Cylinders . International Journal of Computer Vision, Vol . 1 (3) : pages 195 209, October 1987 .

[20] M . Richetin, M. Dhome, J .T. Lapreste, and G . Rives. Inverse Perspective Transform Using Zero-Curvature Contour Points : Application to the Localization of Some Generalized Cylinders From a Single View. IEEE Trans . on Pattern Analysis and Machine Intelligence, Vol .13(2) : pages 185—191 , February 1991 .

[21] P. Sayd. Modélisation de cylindres généralisés en vision artificielle. Thèse de Doctorat de l'Université Blaise Pascal de Clermont-Ferrand, n . 817, Décembre 1996 .

[22] S .A . Shaffer. Shadows and Silhouette in Computer Vision . Kluwer Boston , 1985 .

[23] F. Ulupinar and R. Nevatia. Recovering Shape From Contour for Constant Cross Sections Generalized Cylinders . In Proc. of Computer Vision and Pattern Recognition, pages 674—676, Hawaii, June 1991 .

[24] F. Ulupinar and R . Nevatia. Shape From Contour : Straight Homogeneous Generalized Cones . In Proc . oflnt. Conf on Computer Vision, pages 582 586 , Osaka, Japan, December 1990.

[25] M . Zerroug and R. Nevatia . Three-Dimensional Description Based on the Analysis of the Invariant and Quasi-Invariant Properties of Some Curved - Axis Generalized Cylinders . IEEE Trans . on Pattern Analysis and Machine Intelligence, Vol . 18 (3) : 237—253, March 1996.