Rapport de stage - Pages perso - LCPC

Projet de Fin d'Etudes de Noémie VANETTI Septembre 2008
prise de vue S) et l'ouvrage (ABCD) et de regarder, pour un couple d'images donné ayant une position
et une orientation connue, si leur volume image s'intersecte.
Figure 11: Volume image
Pour valider la relation de voisinage de deux images, on vérifiera notamment la réalisation de 3
hypothèses :
- un des points du volume image de l'une des images se trouve à l'intérieur du volume de l'autre ou une
des arêtes d'un volume image de l'une est sécante à une des faces du volume de l'autre.
- l'angle défini par les deux axes de prises de vues est inférieur à π/2.
- la distance entre deux sommets de prises de vues est inférieure à une limite donnée afin d'éviter les
configurations non propices à la mesure stéréoscopique.
c) Détection de points de liaison
La détermination de points de liaison dans un projet de photogrammétrie est une des étapes
essentielles. Elle permet de lier les clichés du bloc photogrammétrique entre eux et de réaliser ainsi la
compensation par faisceaux qui fournira les coordonnées finales ainsi que leurs précisions.
Cependant, le nombre d'images d'un chantier peut rapidement s'élever à plusieurs dizaines et
dans le cas d'ouvrages d'art, la texture observée est souvent homogène (béton, enduit sableux,
pierres...) ce qui rend la manipulation délicate et fastidieuse. Ceci nous pousse donc à rechercher un
détecteur automatique qui soit suffisamment fiable et robuste pour identifier des points homologues
dans le cas de textures homogènes ou de changements d'échelle et d'orientation importants.
Un des détecteurs qui a semblé être le mieux adapté fut celui proposé par Lowe [2004], soit le
détecteur SIFT, qui se base sur une pyramide d'images et un calcul d'extremum à travers les échelles.
En pratique, le détecteur SIFT recherche tout d'abord les points d'intérêt dans une photographie (cf.
figure 12) en utilisant plusieurs transformations faisant varier l'échelle, les rotations et plusieurs autres
paramètres. Celui-ci associe ensuite une composante échelle et une composante orientation à chacun
des points d'intérêt identifiés et, à partir du voisinage du point, calcule un ensemble de critères. Il
réalise enfin des comparaisons avec tous les points de la deuxième photographie et tente ainsi
d'apparier le point traité avec son point homologue.
Géolocalisation par photogrammétrie des désordres d'ouvrages d'art 10