Specular Surface Reconstruction from Images - Inria - Institut national de recherche en sciences et technologies du numérique Access content directly
Theses Year : 2006

Specular Surface Reconstruction from Images

Reconstruction de Surfaces Réfléchissantes à partir d'Images

Abstract

Specular surface reconstruction from images is a relatively little explored topic, due to the rareness of such objects and the inherent complexity in the induced geometry compared to that of matte shading. This is due to the fact that the apparent texture of the surface is dependant on the viewpoint, or in other words, that the light path from a feature point to a camera pixel is not a straight line. As such, these surfaces are ignored or considered as noise in most 3D reconstruction techniques, whereas we show that the constraints they can provide can be used to compute accurate geometric information on position and orientation. This thesis presents two methods for obtaining position and orientation of points of a specular surface from the reflection of known environning points, without making the usual smoothness or continuity assumptions of nearly all prior methods. The first of these methods is an extension to the space carving framework, which computes voxels belonging to a specular surface by relying on geometric consistency measures rather than photometric ones, which in this case do not make sense. The second method is based on triangulation, and requires a fixed camera viewing the reflection of at least 2 environning points for each surface point to be reconstructed. Finally, we present methods for estimation of the pose of calibration objects when they are not in direct view of a camera, through the reflection by specular objects. The first of these methods assumes that the calibration object is seen through 3 or more mirrors known to be planar, while the second presents a theoretical constraint for the obtention of the pose of such an object placed at two locations, when seen through the reflection of an arbitrary surface.
La reconstruction de surfaces spéculaires à partir d'images est un domaine relativement peu exploré, du fait du caractère peu commun de ces objets, et la complexité induite par rapport aux surfaces mattes. Ceci est du au fait que la texture apparente de telles surfaces est dépendante du point de vue, ou formulé autrement, que le chemin lumineux entre un point d'intérêt et un pixel n'est pas une ligne droite. De ce fait, la plupart des algorithmes de reconstructions ignorent les contributions spéculaires, alors que nous montrons que le contraintes qu'elles apportent permettent d'obtenir des informations géométriques de localisation et d'orientation précises, et ce sans les contraintes de continuité ou de régularité habituellement requises. Cette thèse présente deux méthodes permettant d'obtenir la position et l'orientation de points d'une surface parfaitement spéculaire, à partir de la réflection de points environnants connus. La première étend les approches de ”space carving”, et obtient des voxels d'un objet spéculaire en utilisant une mesure de consistance géométrique putôt que photométrique, qui dans ce cas n'a pas de sens. La deuxième procède par triangulation, en supposant une caméra fixe observant la refléction d'au moins 2 points connus par point de la surface à reconstruire. Finalement, nous proposons des méthodes pour obtenir la pose d'objets de calibration alors qu'ils ne sont pas dans le champ de vue d'une caméra, à travers la reflection d'objets spéculaires. La première suppose que cet objet est vu à travers la réflection de 3 miroirs plans inconnus, et obtient par ailleurs la pose de ces miroirs. La seconde présente une contrainte géométrique permettant théoriquement d'obtenir la pose d'un tel objet placé à deux endroits différents, vu à travers la reflection d'une surface spéculaire quelconque.
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Dates and versions

tel-00083540 , version 1 (03-07-2006)

Identifiers

  • HAL Id : tel-00083540 , version 1

Cite

Thomas Bonfort. Specular Surface Reconstruction from Images. Modeling and Simulation. Institut National Polytechnique de Grenoble - INPG, 2006. English. ⟨NNT : ⟩. ⟨tel-00083540⟩
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