Stima del moto da sequenze di immagini omnidirezionali

The present thesis has been developed in the context of the Astute European Project, which aims at bringing technological innovation in the automotive market. One of the proposed innovations is the estimation of the car movements using image analysis techniques applied to the data collected by an onboard camera. Tridimensional reconstruction from sequences of images, a process called Structure from Motion, is an area of research which has been highly developed in recent years, following the widespread availability and technological improvements of digital image acquisition systems. Applications of SfM in urban contexts could benefit from the use of of omnidirectional images, generated with special optics applied to an image sensor or by stitching together multiple pictures. The large field of view can in fact improve the quality of the reconstruction. The thesis presents two methods for the estimation of the movements of an omnidirection camera. The first algorithm uses pairs of views to estimate the egomotion by calculating the essential matrix; the second uses triplets of views to compute the trifocal tensor, from which the movements are estimated. The two methods are compared in different test cases, using both synthetic and experimental data obtained from Google Street View.

La tesi è stata sviluppata nell'ambito del progetto europeo Astute, che mira a portare innovazione tecnologica nel campo del mercato automobilistico. Uno degli ambiti di innovazione riguarda la stima degli spostamenti dell'autovettura mediante tecniche di analisi di immagine applicate ai dati forniti da una videocamera a bordo. La ricostruzione tridimensionale a partire da sequenze di immagini, nota anche come Structure from Motion, è un'area di ricerca di grande interesse, grazie alla grande diffusione e ai miglioramenti delle tecnologie di acquisizione di immagini digitali. Per un'applicazione in contesti urbani risulta interessante utilizzare videocamere omnidirezionali, che possono essere realizzate mediante ottiche particolari o incollando fra loro immagini scattate con videocamere tradizionali. La possibilità di estendere il campo visivo a 360° consente infatti di migliorare la qualità della ricostruzione. La tesi propone due metodi di stima del moto di una videocamera omnidirezionale. Il primo metodo utilizza coppie di viste per stimare gli spostamenti a partire dal calcolo della matrice essenziale; il secondo metodo utilizza terzetti di viste per calcolare il tensore trifocale, da cui vengono estratti gli spostamenti. I due metodi sono messi a confronto sia su dati sintetici che sperimentali, utilizzando le viste panoramiche di Google Street View.