Sélection et amélioration de nuages de points 3D

par Adrien Hamelin

Thèse de doctorat en Image, Information et Hypermédia

Sous la direction de Emmanuel Dubois et de Rémi Cabanac.

Le président du jury était Jean-Philippe Pernot.

Le jury était composé de Emmanuel Dubois, Minica Houry-Panchetti.

Les rapporteurs étaient Jean-Philippe Pernot, Nadine Rouillon-Couture.


  • Résumé

    Le domaine de l’informatique 3D est vaste, contenant de nombreuses directions de recherche possible. Une de ces directions est la numérisation d’objetsréels, via des scanners. De nombreux objectifs peuvent requérir cela, de l’affichage et de l’interaction avec le modèle dans un environnement 3D comme un jeu vidéo à l’analyse dudit modèle pour de la rétro-ingénierie, comme l’analyse de l’évolution de l’objet dans le temps pour de la maintenance. Le problème est alors d’être capable de traiter les modèles ainsi acquis. Cette thèse se focalise plus particulièrement sur les modèles de bâtiments acquis à l’aide d’un scanner laser, résultant en un nuage de points 3D. Le processus d’acquisition n’étant pas parfait, le modèle obtenu comporte des défauts comme des trous ou du bruit. Notre première contribution est alors de pouvoir sélectionner une partie de ce nuage de points, dans le but par exemple de cibler des traitements. Le principe est de faire une sélection par étape en créant un volume formé d’une succession de contours de forme libre. Des tests expérimentaux ont montré que cette technique est efficace et préférée par rapport aux deux autres techniques de sélection testées. Notre deuxième contribution est un processus visant à corriger les défauts dus à l’acquisition du modèle. Pour cela, le processus se base sur d’autres sources contenant des informations sur l’objet représenté pour détecter un ensemble de zones contenant des problèmes. Il essaie ensuite autant que possible de prendre automatiquement des décisions pour la correction, mais laisse toujours le choix final à un utilisateur. Les résultats montrent que le modèle obtenu est d’une bien meilleure qualité visuelle.

  • Titre traduit

    Selection and improvements of 3D point clouds


  • Résumé

    The computer science field is vast, containing numerous areas of possible research focus. One of those areas is the transposition of real objects in 3D worlds, using scanners. A variety of goals can need such a step, from displaying and interacting with the resulting model in a 3D environment such as a video game to analyzing that model for retro-engineering, such as analyzing the evolution in time of the object for maintenance. The problem then becomes to be capable to treat the models thus acquired. This thesis focuses more particularly on models of building, acquired with a laser scanner, giving a 3D point cloud. The acquisition process being not perfect, the resulting model contains defects such as holes or noise. Our first contribution is then to enable a user to select a part of the cloud, for example to target treatments. The principle is to perform the selection in several steps by creating a volume composed of successive free-formed outlines. Experimental tests showed that this technique is effective and preferred to the two other compared selection techniques. Our second contribution is a process aiming at correcting the defects caused by the acquisition. To that end, the process bases itself on other sources having information on the represented object to detect a set of areas containing problems. It tries then as much as possible to take automatic decisions to correct the problems, but always leaves the final choice to a user. The experiment showed the the resulting model looks much better.


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