Automatic Illumination-Invariant Image-to-Geometry Registration in Outdoor Environments

Image-to-geometry registration is the basis of many applications for texturing and interpreting 3D surface models. Feature-based matching is an established, automatic approach which creates 2D-3D correspondences based on salient points and their radiometric neighbourhood. This paper presents an experimental approach for assessing the accuracy of several matching algorithms in challenging imaging environments that are subject to significant outdoor illumination variations. Furthermore, a collection of accuracy assessment metrics and quality heuristics emerge from the presented approach to guide a user during the examination of registration results. As a result of the experiments, two novel salient point descriptor matching combinations outperform the standard scale-invariant feature transform (SIFT) operator on the task of image-to-image and image-to-geometry registration under varying illumination conditions. Resume La transformation d'une image en un objet geometrique connu est la premiere etape de nombreuses applications pour la texturisation et l'interpretation de modeles 3D de surface. Les techniques automatiques basees sur la detection de formes sont couramment utilisees. Elles utilisent les points saillants et leurs voisins radiometriques pour construire une correspondance avec un modele 2D-3D. Cet article presente une approche experimentale visant a evaluer la precision de plusieurs de ces algorithmes lorsque l'acquisition des images se fait dans un environnement exterieur complexe a luminosite variable. De cette etude ressort un ensemble de proprietes liees a la precision du modele et permettant de proposer a l'utilisateur une heuristique d'evaluation de la qualite de la transformation geometrique. Les experiences ont, enfin, permis d'aboutir a deux nouveaux algorithmes de transformation par analyse geometrique des points saillants dont les resultats surpassent l'operateur SIFT standard lors de l'appariement image/image ou image/geometrie dans des conditions de luminosite variable. Zusammenfassung Die Registrierung digitaler Bilder auf existierende 3D Geometrie ist eine Basistechnik fur viele Anwendungen der Texturierung und Interpretation geometrischer Oberflachenmodelle. Der merkmalsbasierte Punkteabgleich ist ein anerkannter, automatischer Registrierungsansatz, welcher 2D-3D Punktezuordnungen auf Basis von markanten Bildpunkten und deren radiometrischer Nachbarschaft etabliert. Der Ansatz dieses Artikels stellt die experimentelle Auswertung der Genauigkeit verschiedener Algorithmen in komplizierten Abbildungsumgebungen (insbesondere wechselnder Au ss enbeleuchtung) in den Vordergrund. Daruber hinaus werden Auswertungsindikatoren und Qualitatsheuristiken vorgestellt, welche dem Anwender als Richtlinien zur Auswertung und Einschatzung der Ergebnisse dienen konnen. Die Studienergebnisse lassen darauf schlie ss en, dass zwei neuartige Merkmalspunktdetektoren signifikant verbesserte Bild-zu-Bild- und Bild-zu-Geometrieregistrierungen unter komplizierten Abbildungsvoraussetzungen und realen Au ss enbeleuchtungsbedingungen im Vergleich zum bisherigen Standardoperator SIFT zulassen. Resumen La correspondencia entre una imagen y una geometria dada es la base de muchas aplicaciones para texturizar e interpretar modelos de superficies 3D. La correspondencia basada en caracteristicas es una aproximacion automatica establecida que crea correspondencias 2D-3D basadas en puntos de interes y su vecindario radiometrico. Este articulo presenta un enfoque experimental para evaluar la exactitud de diversos algoritmos cuando la adquisicion de imagenes se realiza en un entorno externo complejo de brillo variable. Ademas, del enfoque presentado surge una recopilacion de metricas de evaluacion de exactitud y heuristicas de calidad que permiten guiar a un usuario durante el examen de los resultados de la correspondencia. Como resultado de los experimentos, dos nuevos descriptores de puntos de interes superan al operador SIFT estandar en la tarea de correspondencia de imagen a imagen y de imagen a geometria bajo condiciones de iluminacion variables. ?? ?????????????????????????????????????????????????,??????????????????????????????????????????????????????????,??????????????????????????????,?????,????????????????,??????????????????,??????????????,????????,???????????????????????SIFT???