Traitement conjoint de la géométrie et de la radiance d'objets 3D numérisés

Joint treatment of geometry and radiance for 3D model digitisation

• Auteur / Autrice : Kenneth Vanhoey
• Direction : Jean-Michel Dischler
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Informatique
• Date : Soutenance le 18/02/2014
• Etablissement(s) : Strasbourg
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Mathématiques, sciences de l'information et de l'ingénieur (Strasbourg ; 1997-....)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Laboratoire des sciences de l'ingénieur, de l'informatique et de l'imagerie (Strasbourg ; 2013-....)
• Jury : Président / Présidente : Mateu Sbert
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Basile Sauvage
• Jury : Rapporteurs / Rapporteuses : Bruno Lévy, Kadi Bouatouch

Mots clés

Mots clés contrôlés

Reconstruction d'image

Modèles mathématiques

Reconnaissance des formes (informatique)

Modélisation tridimensionnelle

Imagerie tridimensionnelle

Mots clés libres

Rendu basé image

Numérisation 3D

Apparence

Reconstruction

Niveau de détail

Simplification

Rendu

Radiance

Luminance

Champ de lumière

Interpolation surfacique

Digitization

Cultural heritage

Aspect

Light field

Luminance

Radiance

Acquisition

Reconstruction

Visualisation

Simplification

Résumé

Depuis quelques décennies, les communautés d'informatique graphique et de vision ont contribué à l'émergence de technologies permettant la numérisation d'objets 3D. Une demande grandissante pour ces technologies vient des acteurs de la culture, notamment pour l'archivage, l'étude à distance et la restauration d'objets du patrimoine culturel : statuettes, grottes et bâtiments par exemple. En plus de la géométrie, il peut être intéressant de numériser la photométrie avec plus ou moins de détail : simple texture (2D), champ de lumière (4D), SV-BRDF (6D), etc. Nous formulons des solutions concrètes pour la création et le traitement de champs de lumière surfaciques représentés par des fonctions de radiance attachés à la surface.Nous traitons le problème de la phase de construction de ces fonctions à partir de plusieurs prises de vue de l'objet dans des conditions sur site : échantillonnage non structuré voire peu dense et bruité. Un procédé permettant une reconstruction robuste générant un champ de lumière surfacique variant de prévisible et sans artefacts à excellente, notamment en fonction des conditions d'échantillonnage, est proposé. Ensuite, nous suggérons un algorithme de simplification permettant de réduire la complexité mémoire et calculatoire de ces modèles parfois lourds. Pour cela, nous introduisons une métrique qui mesure conjointement la dégradation de la géométrie et de la radiance. Finalement, un algorithme d'interpolation de fonctions de radiance est proposé afin de servir une visualisation lisse et naturelle, peu sensible à la densité spatiale des fonctions. Cette visualisation est particulièrement bénéfique lorsque le modèle est simplifié.

Vision and computer graphics communities have built methods for digitizing, processing and rendering 3D objects. There is an increasing demand coming from cultural communities for these technologies, especially for archiving, remote studying and restoring cultural artefacts like statues, buildings or caves. Besides digitizing geometry, there can be a demand for recovering the photometry with more or less complexity : simple textures (2D), light fields (4D), SV-BRDF (6D), etc. In this thesis, we present steady solutions for constructing and treating surface light fields represented by hemispherical radiance functions attached to the surface in real-world on-site conditions. First, we tackle the algorithmic reconstruction-phase of defining these functions based on photographic acquisitions from several viewpoints in real-world "on-site" conditions. That is, the photographic sampling may be unstructured and very sparse or noisy. We propose a process for deducing functions in a manner that is robust and generates a surface light field that may vary from "expected" and artefact-less to high quality, depending on the uncontrolled conditions. Secondly, a mesh simplification algorithm is guided by a new metric that measures quality loss both in terms of geometry and radiance. Finally, we propose a GPU-compatible radiance interpolation algorithm that allows for coherent radiance interpolation over the mesh. This generates a smooth visualisation of the surface light field, even for poorly tessellated meshes. This is particularly suited for very simplified models.