Analyse multi-échelle de nuage de points

Multi-scale Point Cloud Analysis

• Auteur / Autrice : Thibault Lejemble
• Direction : Loïc Barthe, Nicolas Mellado
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Informatique et Télécommunications
• Date : Soutenance le 09/12/2020
• Etablissement(s) : Toulouse 3
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Mathématiques, informatique et télécommunications (Toulouse)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Institut de Recherche en Informatique de Toulouse (1995-....)

Mots clés

Mots clés contrôlés

Vision par ordinateur

Analyse multiéchelle

Nuages de points

Mots clés libres

Nuage de points 3D

Analyse de forme 3D

Analyse multi-échelle

Informatique graphique

Vision par ordinateur

Informatique

3D point cloud

3D shape analysis

Multi-scale analysis

Computer graphics

Computer vision

Computer science

Résumé

Les techniques d'acquisition numérique 3D comme la photogrammétrie ou les scanners laser sont couramment utilisées dans de nombreux domaines d'applications tels que l'ingénierie inverse, l'archéologie, la robotique, ou l'urbanisme. Le principal objectif est d'obtenir des versions virtuels d'objets réels afin de les visualiser, analyser et traiter plus facilement. Ces techniques d'acquisition deviennent de plus en plus performantes et accessibles, créant un besoin important de traitement efficace des données 3D variées et massives qui en résultent. Les données sont souvent obtenues sont sous la forme de nuage de points 3D non-structurés qui échantillonnent la surface scannée. Les méthodes traditionnelles de traitement du signal ne peuvent alors s'appliquer directement par manque de paramétrisation spatiale, les points étant explicités par leur coordonnées 3D, sans ordre particulier. Dans cette thèse nous nous focalisons sur la notion d'échelle d'analyse qui est définie par la taille du voisinage utilisé pour caractériser localement la surface échantillonnée. L'analyse à différentes échelles permet de considérer des formes variées et ainsi rendre l'analyse plus pertinente et plus robuste aux imperfections des données acquises. Nous présentons d'abord des résultats théoriques et pratiques sur l'estimation de courbure adaptée à une représentation multi-échelle et multi-résolution de nuage de points. Nous les utilisons pour développer des algorithmes multi-échelle de reconnaissance de formes planaires et anisotropes comme les cylindres et les lignes caractéristiques. Enfin, nous proposons de calculer une paramétrisation 2D globale de la surface sous-jacente directement à partir de son nuage de points 3D non-structurés.

3D acquisition techniques like photogrammetry and laser scanning are commonly used in numerous fields such as reverse engineering, archeology, robotics and urban planning. The main objective is to get virtual versions of real objects in order to visualize, analyze and process them easily. Acquisition techniques become more and more powerful and affordable which creates important needs to process efficiently the resulting various and massive 3D data. Data are usually obtained in the form of unstructured 3D point cloud sampling the scanned surface. Traditional signal processing methods cannot be directly applied due to the lack of spatial parametrization. Points are only represented by their 3D coordinates without any particular order. This thesis focuses on the notion of scale of analysis defined by the size of the neighborhood used to locally characterize the point-sampled surface. The analysis at different scales enables to consider various shapes which increases the analysis pertinence and the robustness to acquired data imperfections. We first present some theoretical and practical results on curvature estimation adapted to a multi-scale and multi-resolution representation of point clouds. They are used to develop multi-scale algorithms for the recognition of planar and anisotropic shapes such as cylinders and feature curves. Finally, we propose to compute a global 2D parametrization of the underlying surface directly from the 3D unstructured point cloud.