Simplification multi-échelle et visualisation de grands modèles 3D

Multi-scale simplification and visualization of large 3D models

• Auteur / Autrice : Rui Li
• Direction : Didier Smets, Philippe Walter
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Mathématiques
• Date : Soutenance le 22/02/2024
• Etablissement(s) : Sorbonne université
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Sciences mathématiques de Paris centre (Paris ; 2000-....)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Laboratoire Jacques-Louis Lions (Paris ; 1997-....)
• Jury : Président / Présidente : Pascal Frey
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Nicolas Mellado
• Jury : Rapporteurs / Rapporteuses : Michael Guthe, Éric Guérin

Mots clés

Mots clés contrôlés

Modélisation tridimensionnelle

Données massives

Surfaces (mathématiques)

Grilles (analyse numérique)

Mots clés libres

Simplification

Visualisation

3D

Simplification de maillage

Maillages

Multi-résolution

Rendu temps réel

Simplification

Visualization

3D

Mesh simplification

Meshes

Multi-resolution

Real-time rendering

Résumé

Cette thèse s'intéresse à la création et à la visualisation interactive de maillages surfaciques issus de données massives, telles que celles obtenues suite à l'emploi de scanners à télédétection laser ou de prises de vues multiples. Ces dernières années ont en effet vu l'accélération du développement, de la miniaturisation et de la démocratisation de ces dispositifs de capture visant une représentation fine du réel. Les données brutes issues des captures, par exemple en géographie, archéologie ou en médecine sont difficiles à exploiter car volumineuses et désordonnées. Pour faire face à ce défi, la première étape d'une chaîne de traitement consiste classiquement en la création d'un maillage très haute résolution. La solution retenue doit palier au mieux les bruits de mesure et reproduire la topologie de l'objet étudié. L'augmentation de la résolution des dispositifs de capture, des capacités de mémoire et de traitement du matériel de visualisation rend souvent impraticable la visualisation interactive des maillages haute résolution. Ces maillages de dizaines de millions voire plusieurs milliards d'éléments sont un défi pour le matériel et pour le transfert de données entre les composants de la chaîne. L'étape suivante implique la création d'une hiérarchie de maillages simplifiés dérivant de l'original, les pertes de détail à chaque simplification étant contrôlées. Bien que cette approche semble contourner le problème au lieu de le résoudre, seul le niveau de détail importe en visualisation. Ainsi, il devient possible de découper les niveaux de maillage en sous-parties, les sélectionner et les recombiner à la volée pour suivre les mouvements du point d'observation en optimisant partout le niveau de détail apparent. Dans la première partie de la thèse, nous proposons une approche qui s'attache à résoudre les deux difficultés principales inhérentes à la gestion simultanée de plusieurs morceaux de maillages de résolutions différentes : les défauts de jointures ("mesh cracks''), et les problèmes de discontinuité temporelle suite aux changements de résolutions ("LOD popping''). Cette approche, dans la longue lignée de travaux ayant abordé ces questions, s'inscrit au carrefour entre les techniques basées sur le morphing entre maillages et celles basées sur les multi-triangulations. Nous l'accompagnons d'une implémentation de référence, ainsi que d'un prototype de visualiseur léger servant de preuve de concept. La partie pré-traitement, qui construit la hiérarchie à partir du maillage haute résolution, se distingue par une capacité de l'ordre du million de triangles par seconde et par cœur de calcul, ce qui représente un ordre de grandeur de gain par rapports aux solutions existantes que nous avons pu tester. Dans la seconde partie de la thèse, nous abordons la question de la construction du maillage haute résolution à partir d'un nuage de points dans le cas spécifique du Lidar aéroporté. Nous montrons que la fiabilité des méthodes classiques d'estimation de normales peut être nettement améliorée en tenant compte de données propres à de tels relevés : horodatage des points et angle du faisceau laser notamment. Cette amélioration a une incidence cruciale sur la qualité de la reconstruction ultérieure d'un maillage surfacique par la méthode dite de Poisson. Cette dernière obtient le maillage comme surface de niveau d'une fonction scalaire, elle-même obtenue par la résolution d'un problème de Poisson pour lequel le nuage de points orientés intervient dans la définition du terme source. Nous appliquons ces méthodes aux données libres récentes des programmes Lidar suisse (SwissSurface3D) et français (Lidar HD), et montrons qu'elles permettent une reproduction plus fidèle que les méthodes classiques basées sur les grilles à pas régulier (modèle numériques de terrain), d'autant plus dans les zones montagneuses.

This thesis focuses on the creation and interactive visualization of surface meshes derived from massive data, such as those obtained from the use of laser remote sensing scanners or multiple-view image captures. Recent advancements in the development, miniaturization, and widespread accessibility of these capture devices aim to provide a detailed representation of reality.The raw data resulting from these captures, whether in geographic information, archaeology, or medicine, often pose challenges due to their voluminous and disorganized nature. To address this challenge, the first step in a processing pipeline typically involves the creation of a high-resolution mesh. The chosen solution must effectively mitigate measurement noise and accurately reproduce the topology of the target object. As capture devices have advanced in resolution, visualization hardware has improved in memory capacity and processing speed. However, it has become impractical to interactively visualize high-resolution meshes, containing tens of millions or even billions of elements. Handling such data flow by hardware and transferring it between pipeline components present significant challenges. The subsequent step involves constructing a hierarchy of simplified meshes derived from the high-resolution mesh, with each simplification introducing controlled detail loss. While it might appear that processing capacity comes at the expense of detail, for visualization purposes, only the apparent level of detail matters. Portions distant from the point of observation require a lower absolute level of detail than those nearby. This enables the subdivision of different mesh levels into subparts, dynamically selecting and recombining them to adapt to changes in viewpoint, ensuring an optimal apparent level of detail.In the first part of the thesis, we introduce an approach aimed at addressing the two main challenges inherent in the simultaneous management of multiple pieces of meshes with different resolutions: mesh junction issues (known as "mesh cracks") and temporal discontinuity problems resulting from resolution changes (referred to as "LOD popping"). This approach, situated at the intersection of techniques based on mesh morphing and those rooted in multi-triangulations, continues a long lineage of research in these areas. We accompany it with both a reference implementation and a lightweight visualization prototype serving as a proof of concept. The preprocessing phase, responsible for constructing the hierarchy from the high-resolution mesh, stands out with a processing capacity on the order of one million triangles per second per processing core. This represents a substantial order of magnitude improvement compared to the existing solutions we have had the opportunity to evaluate.In the second part of the thesis, we dig into the construction of high-resolution meshes from a point cloud, specifically in the case of airborne LiDAR. We demonstrate that the reliability of conventional methods for normal estimation can be significantly enhanced by taking into account data specific to such surveys, including point timestamps and laser beam angles. This improvement has a crucial impact on the quality of subsequent surface mesh reconstruction using the Poisson method. The Poisson method derives the mesh as the level surface of a scalar function, itself obtained by solving a Poisson problem in which the oriented point cloud contributes to defining the source term. We apply these methods to recent open LiDAR data from Swiss (SwissSurface3D) and French (Lidar HD) LiDAR programs, demonstrating that they enable a more faithful reproduction compared to classical methods based on regular altitude grids (digital elevation models), particularly in mountainous areas.