Une approche unifiée reposant sur l’information mutuelle pour l’estimation du mouvement 2D et l’asservissement visuel

Dans cet article nous proposons une approche unifié reposant sur l’information mutuelle et permettant la définition tant d’algorithmes de suivi différentiel (dans la lignée du KLT) que d’une alternative originale et robuste à l’utilisation d’informations visuelles géométriques en asservissement visuel. L’information mutuelle est une mesure de recalage introduite dans le cadre de la théorie de l’information et utilisée, principalement, dans le domaine de l’imagerie médicale pour le recalage multimodal. Utilisée récemment pour le suivi, cette mesure de similarité est reconnue pour sa robustesse par rapport aux changements d’illumination ainsi qu’aux occlusions. Nous proposons un cadre général permettant de considérer cette mesure dans le cadre d’un processus d’estimation du mouvement 2D dans une séquence d’images. La fonction de similarité reposant sur l’entropie des images étant non-linéaire, une attention particulière sera portée à l’estimation efficace des paramètres du mouvement. Enfin, la problématique de l’estimation du mouvement étant très similaire à celui de l’asservissement visuel, nous montrerons que la même approche peut être utilisée pour réaliser des tâches de positionnement en robotique. Différents résultats valideront les développements proposés.