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Ce manuscrit présente une approche novatrice du problème de la mise en correspondance dense de pixel dans les images stéréoscopiques. L'originalité de ce travail repose sur l'utilisation d'un ensemble de techniques de représentation de l'imprécis et de l'incertain permettant de minimiser l'a-priori dans le processus de mise en correspondance. Ces techniques s'appuient sur une représentation par une partition floue de l'imprécision de la mesure de luminance induite par l'échantillonnage spatial et sur une classification duale de l'information de luminance associée à chaque pixel. La validité de notre approche est établie par des expérimentations sur des images stéréoscopiques de synthèses et réelles dont on connait la vérité terrain. Celles-ci permettent de tester le comportement de notre méthode vis-à-vis des variations d'illumination et de disparité.
About the author
Christophe received a M.S. in automatic systems and microelectronics in 2001 from the University of Montpellier, France. He received a Ph.D. from the division of robotic and computer science, CNRS/LIRMM laboratory in 2005 for his work on stereoscopic image matching using possibility theory and fuzzy logic.
