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RESUME
TABLE DES MATI ERES
LI STE DES FI GURES
LI STE DES TABLES
PRESENTATION DE LA THESE
INTRODUCTION
CONTRIBUTIONS
ORGANISATION DU MEMOIRE
PROBLEMATIQUE
CHAPITRE1: INTRODUCTION GENERALE A LA VAO
1.1INTRODUCTION
DEFINITION DE BASE
1.3 LES ETAPES DU TRAITEMENT ARTIFICIEL D’UNE IMAGE EN VAO
1.3.1 Acquisition
1.3.2 Prétraitement
1.3.2.1 La compression
1.3.2.2 La restauration
1.3.2.3 L’amélioration
1.3.2.3.1 La modification d’histogramme
Le recadrage dynamique
Mise en évidence de zones de l’histogramme
Egalisation de l’histogramme
1.3.2.3.2 Le filtrage
Le filtrage linéaire
Le filtrage non linéaire:
1.3.3 L’analyse
1.3.3.1 Segmentation par extraction de contour
1.3.3.2 Segmentation en régions homogènes
1.3.4 L’interprétation
1.4 PROBLEME POSE PAR LA REALITE AUGMENTEE
CHAPITRE2: INTRODUCTION A LA REALITE AUGMENTEE
2.1 INTRODUCTION
2.2 MOTIVATION ET DOMAINES D’APPLICATION
2.2.1 Médecine
2.2.2 Assistance en milieu industriel
2.2.3 Design intérieur
2.2.4 Jeux
2.2.5 Effets spéciaux
2.2.6 Etude d’impact
2.3 LES SYSTEMES DE REALITE AUGMENTEE
2.3.1 Caméra et technologies d’affichages
2.3.1.1 Configurations basées Moniteur
2.3.1.2 Configurations basées vidéo vue à travers
2.3.1.3 Configuration optique vue à travers
2.3.1.4 Comparaison entre la méthode vidéo et la méthode optique
2.3.2 Appareils permettant l’ interaction à l’utilisateur
2.4 LES APPROCHES DE RECALAGE
2.4.1 L’approche basée capteurs
2.4.2 L’approche basée vision
2.5 LES ERREURS DE RECALAGE
2.5.1 Les erreurs statiques
2.5.2 Les erreurs dynamiques
2.6 PROBLEMATIQUE
2.6.1 Cohérence géométrique
2.6.2 Cohérence photométrique
CHAPITRE 3 : CONCEPTION D’UN SYSTEME DE REALITE AUGMENTEE
3.1 PROBLEMATIQUE
3.1.1 Le cas 2D
3.1.2 Extension pour le cas 3D.
3.1.2.1 Calibration
3.1.2.2 La géométrie affine
3.2 DESCRIPTION DU SYSTEME PROPOSE
3.3 PHASE DE RECHERCHE DU MODELE
3.3.1 Choix du pattern (le modèle)
3.3.2 Extract ion des point s d’intérêt
3.3.3 Localisation du modèle
3.4 PHASE DE SUIVI DU MODELE LE LONG DE LA SEQUENCE
3.4.1 Introduction théorique au filtre de Kalman
3.4.1.1 Le processus à estimer
3.4.1.2 Méthode
3.4.2 Suivi du modèle sur la séquence d’images
3.4.2.1 Suivi des primitives à base du filtre de Kalman
3.4.2.2 Algorithme du suivi des primitives
3.4.2.3 Réglage du filtre
3. 4.2.4 Calcul robuste de l’homographie
3.5 PHASE D’INCRUSTATION DE L’OBJET VIRTUEL
CHAPITRE 4: TEMPS REEL
4.1 INTRODUCTION
4.2 DEFINITION D’UN SYSTEME TEMPS REEL
4.3 CLASSIFICATION DES SYSTEMES TEMPS REEL
4.3.1 Temps réel strict
4.3.2 Temps réel souple
4.3.3 Temps réel ferme
4.3.4 Système embarqué et système détaché
4.4 BESOIN DE TRAITEMENT EN TEMPS REEL DANS LA REALITE AUGMENTEE
4.4.1 L ’approche adoptée
4.5 VITESSE DE TRAITEMENT DES ALGORITHMES D’IMAGERIE
4.5.1 Solution logicielle
4.5.2 Solution matérielle
4.5.3 Cas de figure particulier
4.5.3.1 Détection de coin
4.5.3.2 Filtrage
4.6 CONCLUSION
CHAPITRE 5: RESULTATS EXPERIMENTAUX ET DISCUSSIONS
5.1 SUIVI
5.2 ROBUSTESSE
5.2.1 Au niveau de la première phase
5.2.2 Au cours du suivi
5.2.3 Effet d’orientation
5.2.4 Effet d’échelle
5.3 REALISME
5.4 TEMPS REEL
5.4.1 Conclusion
CHAPITRE 6: CONCLUSION ET PERSPECTIVES
BIBLIOGRAPHIES
ANNEXE : REALIATION DU SYSTEME
SPECIFICATION DES BESOINS
SPECIFICATION DES COMPOSANTS
Module de recherche
Module de Suivi
Module d’incrustation
DIAGRAMME DE FLUX DE DONNEES
ARCHITECTURE GLOBALE DU SYSTEME
COMMUNICATION

Résumé du rapport suivi de modèle et incrustation d’objets virtuels

Chapitre 1 : Introduction générale à la VAO
1.1 Introduction
Depuis 1950 date de l’apparition des premières analyses d’images dans les chambres à bulles, la vision assistée par ordinateur n’a cessée d’évoluer pour devenir une science à part dont les services se sont avérés très utiles à un grand  nombre de domaines (Médecine, industrie, IA,…).

La VAO est donc u n ensemble d’out ils qu i permet à l’ordinateur d’imiter la  percept ion humaine afin d ’extraire des informations d’une image brute pour pouvoir prendre des décisions.
Nous pouvons alors dire que la VAO constitue une chaîne de traitements allant de l’acquisition de l’image brute jusqu’à son interprétation par la machine.
Le schéma suivant (figure 1) montre les étapes essentielles dans un système de VAO.
Les domaines d’application de la VAO se regroupent essentiellement suivant ces trois catégories :
* L’imagerie aérienne et spatiale : dans laquelle les traitements concernent l’amélioration des images satellites, l’analyse des ressources terrestres, la cartographie, les analyses météorologiques. Le type d’image utilisé est issu  de cameras dans le visible ou l’infrarouge ainsi que le radar.

* Les technologies biomédicales : dont l’exemple le plus connu utilisant le traitement d’image est le scanner mais on trouve des utilisations de cette technique dans l’échographie, la résonance magnétique nucléaire ainsi que dans le domaine de la reconnaissance automatique de cellules ou de chromosomes.
*La robotique : qui connaît actuellement le plus grand développement et dont les taches usant de l’imagerie sont principalement l’assemblage (pièces mécaniques, composants électroniques, …) , le contrôle de qualité ainsi que la robotique mobile.
1.2 Définition de base
– I mage : Une image I est une f orme discrète d’un phénomène continu obtenue après discrétisation. Le plus souvent cette forme est bidimensionnelle.
L’information d ont elle est le support est caractéristique de l’intensité lumineuse (Couleur ou niveau de gris).
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