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Matching Color Uncalibrated Images

11/2000;
Source: CiteSeer

ABSTRACT This paper presents a new method for matching points of interest in stereoscopic, uncalibrated color images. It consists in characterizing color points using differential invariants. We define additional first order invariants, using color information, and we show that the first order is sufficient to make the characterization accurate. The characterization thus obtained is invariant to orthogonal image transformations. In addition, we make it robust enough for affine illumination transformations. We go on to present a generalization of a gray level corner detector to the case of color images. Third, we propose a robust and fast incremental technique for matching points of interest in uncalibrated cases, which works robustly and rapidly whatever the number of points to be matched. Our matching scheme is evaluated using stereo color images consisting of many points, with viewpoint and illumination variations. The results obtained clearly show the relevance of our approach.

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    ABSTRACT: Le principal intérêt de l'utilisation des invariants locaux pour la mise en correspondance de différentes vues d'une même scène est le caractère local qui les rend robustes aux occultations et aux changements de point de vue et d'échelle. Néanmoins, cette localité limite le pouvoir discriminant des descripteurs locaux qui échouent dans les cas dificiles où l'ambiguité est élevée. Dans une première partie, nous proposons une méthode de mise en correspondance basée sur la relaxation qui prend en compte une information plus globale, dite contextuelle, afin de garantir des résultats corrects même dans les cas les plus dificiles. Nous présentons une application dans le cadre de la reconnaissance d'objets dans des scènes complexes. Dans une seconde partie, nous abordons le problème de la détection et du suivi du visage dans une séquence d'image. Nous proposons une méthode simple et eficace pour la détection du visage dans une image couleur, et nous montrons comment l'algorithme de mise en correspondance peut être utilisé pour suivre eficacement le visage dans une séquence d'images.