Ajustement automatique de surfaces paramétriques sur données de profondeur en présence d'un bruit hétérogène

Nous étudions le problème de l'ajustement de surfaces paramétriques continues sur des données de profondeur issues de caméras Temps-de-Vol ("Time-of-Flight cameras"). Une méthode d'ajustement sur de telles données doit être rapide (l'acquisition est en temps réel) et doit gérer un bruit hétérogène (le bruit dépend de la profondeur). Les méthodes classiques d'ajustement de surfaces ne répondent pas à ces critères. Nous proposons une méthode d'ajustement de surfaces adaptée à de telles données. Notre méthode est rapide grâce à l'utilisation de B-splines et à l'exploitation de la disposition particulière des données considérées. Elle prend en compte l'hétérogénéité du bruit et préserve les discontinuités naturelles des scènes observées grâce à des ajustements locaux basés sur une segmentation des données en fonction de leur profondeur.     «

Nous étudions le problème de l'ajustement de surfaces paramétriques continues sur des données de profondeur issues de caméras Temps-de-Vol ("Time-of-Flight cameras"). Une méthode d'ajustement sur de telles données doit être rapide (l'acquisition est en temps réel) et doit gérer un bruit hétérogène (le bruit dépend de la profondeur). Les méthodes classiques d'ajustement de surfaces ne répondent pas à ces critères. Nous proposons une méthode d'ajustement de surfaces adaptée à de telles données....     »