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Technique et Science Informatiques

0752-4072
Revue des sciences et technologies de l'information
 

 ARTICLE VOL 35/1 - 2016  - pp.115-132  - doi:10.3166/tsi.35.115-132
TITRE
Recalage hétérogène de nuages de points 3D. Application à l'imagerie sous-marine

TITLE
3D point cloud multimodal registration. Application on underwater images

RÉSUMÉ

Le recalage de deux nuages de points 3D est une étape essentielle dans de nombreuses applications. L’objectif de notre travail est d’estimer une transformation isométrique permettant de fusionner au mieux deux ensembles hétérogènes de points issus de deux capteurs différents. Dans cet article, nous présenterons une méthode de recalage 3D - 3D originale qui se distingue par la nature de la signature extraite en chaque point et par le critère de similarité utilisé pour mesurer le degré de ressemblance. Le descripteur que nous pr oposons est invariant à la rotation et à la translation et permet également de s’affranchir du problème de la multi - résolution relatif aux données hétérogènes. Dans le but de valider notre approche, nous l’avons testé sur des données synthétiques et nous l’avons appliqué sur des données réelles hétérogènes.



ABSTRACT

The registration of two 3D point clouds is an essential step in many applications. The objective of our work is to estimate the isometric transformation to merge two heterogeneous point clouds obtained from two different sensors. In this paper, we present a new approach for 3D - 3D registration which is distinguished by the nature of the extracted signature on each point and by the similarity criterion used to measure the degree of similarity. The descriptor that we propose is invariant to the rotation and also to the translation and overcomes the problem of multi - resolution that is related to heterogeneous data. At the end, our approach has been tested on synthetic data and applied on heterogeneou s real data.



AUTEUR(S)
Amine MAHIDDINE, Djamal MERAD, Pierre DRAP

Reçu le 10 avril 2014.    Accepté le 28 octobre 2015.

MOTS-CLÉS
Nuage de points 3D, alignement, recalage, extraction des features, adaptation de surface

KEYWORDS
3D point cloud, alignment, registration, feature extraction, surface fitting

LANGUE DE L'ARTICLE
Français

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