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TP3: Lumière structurée

Début

Lundi 14 mars 2011.

Remise

Lundi 1er avril 2011.



Vous devez retrouver une correspondance dense entre une caméra et un projecteur à partir de deux (2) types de lumière structurée:
  • 1) code de Gray (répertoire stl/).
  • 2) fréquence sinusoïdale déphasée (répertoire phase/).
Pour chacun, les images dans le projecteur et la caméra sont identifiées par _A_ et _B_ respectivement. Les données peuvent être téléchargées ici.

Chaque résultat doit être accompagné d'une discussion qui traite de la qualité des correspondances aux discontinuités dans la scène, aux régions affectées pas l'illumination indirecte, dans les ombres, etc... Calculez aussi l'erreur moyenne (distance en pixels) des correspondances en utilisant les correspondances références stockées sous forme de 3 canaux de couleur 16-bit (reference/groundtruth.png). Le rouge et le vert contiennent les correspondances x * 80 et y * 80 respectivement; le bleu contient un masque indiquant les correspondances valides (ignorez les pixels où le masque égale 0).

1) Code de Gray

Considérez la différence entre un motif (0 à 19) et son inverse (20 à 39). Un bit est 1 si cette différence est positive et 0 si négative. Pour une différence de 0, générez un bit aléatoire.

2) Fréquence déphasée

Comparez vos résultats pour les 7 fréquences différentes. Pour chaque fréquence, 3 images sont données correspondant à des phases de -120, 0 et 120 degrés respectivement. Comparez l'erreur de la vraie phase et de l'approximation du ratio vue en classe. Pour simplifier l'étape du phase unwrapping. l'ambiguïté de la phase peut être résolue en utilisant la correspondance de référence. Voici un exemple de résultats à partir du ratio:

Fréquence 2
Fréquence 4
Fréquence 8
Fréquence 16
Fréquence 32
Fréquence 64
Fréquence 128
Vous devez au préalable appliquer une correction gamma aux images. Estimez le facteur gamma moyen à partir d'images de noir à blanc pour chaque canal de couleur R,G,B (répertoire gamma/). Pour estimer ce facteur, mesurez l'intensité pour chaque image dans une petite région non affecté par l'illumination indirecte. Remettez ces mesures dans l'intervalle 0.0 à 1.0 et estimez le gamma par une minimisation non-linéaire ou un système d'équation linéaire (un indice, utilisez la fonction log).

À remettre

  • Remettre votre code source C/C++ et/ou Mathematica, ainsi qu'un fichier (HTML par exemple) contenant vos résultats et discussions.
Modifié le: samedi 26 mars 2011, 22:29