Contribution La Reconstruction De Surfaces Complexes Partir D Un Grand Flot De Donn Es Non Organis Es Pour La M Trologie 3d
Download Contribution La Reconstruction De Surfaces Complexes Partir D Un Grand Flot De Donn Es Non Organis Es Pour La M Trologie 3d PDF/ePub or read online books in Mobi eBooks. Click Download or Read Online button to get Contribution La Reconstruction De Surfaces Complexes Partir D Un Grand Flot De Donn Es Non Organis Es Pour La M Trologie 3d book now. This website allows unlimited access to, at the time of writing, more than 1.5 million titles, including hundreds of thousands of titles in various foreign languages.
Contribution à la reconstruction de surfaces complexes à partir d'un grand flot de données non organisées pour la métrologie 3D.
Les surfaces complexes ont des applications dans divers domaines tels que ceux de la photonique, de l'énergie, du biomédical, du transport... Par contre, elles posent de véritables défis quant à leur spécification, fabrication et mesure ainsi que lors de l'évaluation de leur défaut de forme. Les processus de fabrication et de mesure de surfaces complexes sont fortement tributaires des dimensions, des tolérances et des formes spécifiées. Afin de rendre exploitable les informations données par le système de mesure, une étape importante de traitement s'impose. Il s'agit ici de la reconstruction de surfaces afin de reconstituer la géométrie et la topologie de la surface sous-jacente et d'en extraire les informations nécessaires pour des besoins de métrologie dimensionnelle (caractéristiques dimensionnelles et évaluation des défauts de forme). Dans la catégorie des surfaces asphériques pour lesquelles un modèle mathématique est associé, le processus de traitement de données géométriques, non nécessairement organisées, se fait par l'association du modèle aux données. Les résidus d'association recherchés en optique sont typiquement de l'ordre du nanomètre. Dans ce cadre, nous proposons l'utilisation de l'algorithme L-BFGS qui n'a encore jamais été utilisé en métrologie. Ce dernier permet de résoudre des problèmes d'optimisation non-linéaires, sans contraintes et d'une manière robuste, automatique et rapide. La méthode L-BFGS reste efficace pour des données contenant plusieurs millions de points. Dans la catégorie des surfaces gauches et notamment des aubes de turbines, la fabrication, la mesure et le traitement sont à une toute autre échelle, sub-micrométrique. Les surfaces gauches ne sont généralement pas définies par un modèle mathématique mais sont représentées par des modèles paramétriques de type B-Spline et/ou NURBS. Dans ce cadre, nous exposons un état de l'art détaillé et proposons une nouvelle approche itérative d'association B-Spline. L'algorithme s'affranchit de tous les problèmes liés à l'initialisation et au paramétrage initial. Par conséquent, un tel algorithme constitue une nouveauté dans ce domaine. Nous établissons une étude approfondie en évoquant les avantages et les limites actuelles de cette approche sur des exemples de courbes fermées en 2D. Nous complétons ensuite cette étude par des perspectives d'amélioration et de généralisation aux surfaces en 3D.
Super résolution de texture pour la reconstruction 3D fine
La reconstruction 3D multi-vue atteint désormais un niveau de maturité industrielle : des utilisateurs non-experts peuvent produire des modèles 3D large-échelle de qualité à l'aide de logiciels commerciaux. Ces reconstructions utilisent des capteurs haut de gamme comme des LIDAR ou des appareils photos de type DSLR, montés sur un trépied et déplacés autour de la scène. Ces protocoles d'acquisition sont mal adaptés à l'inspection d'infrastructures de grande taille, à géométrie complexe. Avec l'évolution rapide des capacités des micro-drones, il devient envisageable de leur confier ce type de tâche. Un tel choix modifie les données d'acquisition : on passe d'un ensemble restreint de photos de qualité, soigneusement acquises par l'opérateur, à une séquence d'images à cadence vidéo, sujette à des variations de qualité image dues, par exemple, au bougé et au défocus.Les données vidéo posent problème aux logiciels de photogrammétrie du fait de la combinatoire élevée engendrée par le grand nombre d'images. Nous proposons d'exploiter l'intégralité des images en deux étapes. Au cours de la première, la reconstruction 3D est obtenue en sous-échantillonnant temporellement la séquence, lors de la seconde, la restitution haute résolution de texture est obtenue en exploitant l'ensemble des images. L'intérêt de la texture est de permettre de visualiser des détails fins du modèle numérisé qui ont été perdus dans le bruit géométrique de la reconstruction. Cette augmentation de qualité se fait via des techniques de Super Résolution (SR).Pour atteindre cet objectif nous avons conçu et réalisé une chaîne algorithmique prenant, en entrée, la séquence vidéo acquise et fournissant, en sortie, un modèle 3D de la scène avec une texture sur-résolue. Cette chaîne est construite autour d'un algorithme de reconstruction 3D multi-vues de l'état de l'art pour la partie géométrique.Une contribution centrale de notre chaîne est la méthode de recalage employée afin d'atteindre la précision sub-pixellique requise pour la SR. Contrairement aux données classiquement utilisées en SR, nos prises de vues sont affectées par un mouvement 3D, face à une scène à géométrie 3D, ce qui entraîne des mouvements image complexes. La précision intrinsèque des méthodes de reconstruction 3D est insuffisante pour effectuer un recalage purement géométrique, ainsi nous appliquons un raffinement supplémentaire par flot optique. Le résultat de cette méthode de restitution de texture SR est d'abord comparée qualitativement à une approche concurrente de l'état de l'art.Ces appréciations qualitatives sont renforcées par une évaluation quantitative de qualité image. Nous avons à cet effet élaboré un protocole d'évaluation quantitatif de techniques de SR appliquées sur des surfaces 3D. Il est fondé sur l'utilisation de mires fractales binaires, initialement proposées par S. Landeau. Nous avons étendu ces idées au contexte de SR sur des surfaces courbes. Cette méthode est employée ici pour valider les choix de notre méthode de SR, mais elle s'applique à l'évaluation de toute texturation de modèle 3D.Enfin, les surfaces spéculaires présentes dans les scènes induisent des artefacts au niveau des résultats de SR en raison de la perte de photoconsistence des pixels au travers des images à fusionner. Pour traiter ce problème nous avons proposé deux méthodes correctives permettant de recaler photométriquement nos images et restaurer la photoconsistence. La première méthode est basée sur une modélisation des phénomènes d'illumination dans un cas d'usage particulier, la seconde repose sur une égalisation photométrique locale. Les deux méthodes testées sur des données polluées par une illumination variable s'avèrent effectivement capables d'éliminer les artefacts.
Contributions au recalage et à la reconstruction 3D de surfaces déformables
Cette thèse porte sur le développement d'outils permettant le recalage d'images d'une surface déformable et la reconstruction tridimensionnelle de surfaces déformables à partir d'images prises par une seule caméra. Les surfaces que nous souhaitons traiter sont typiquement un visage ou une feuille de papier. Ces problématiques sont mal posées lorsque seule l'information présente dans les images est exploitée. Des informations a priori sur les déformations physiquement admissibles de la surface observée doivent être définies. Elles diffèrent en fonction du problème étudié. Par exemple, pour une feuille de papier, la courbure Gaussienne évaluée en chacun de ces points est nulle, cette propriété n'est pas valide pour un visage. Les applications visées sont l'insertion réaliste de logo 2D, de texte et aussi d'objets virtuels 3D dans des vidéos présentant une surface déformable. La première partie de cette thèse est consacrée au recalage d'images par modèles déformables. Après avoir brièvement introduit les notions de base sur les fonctions de déformation et sur leur estimation à partir de données images, nous donnons deux contributions. La première est un algorithme de recalage d'images d'une surface déformable, qui est efficace en terme de temps de calcul. Nous proposons une paramétrisation par primitives des fonctions de déformation permettant alors leur estimation par des algorithmes compositionnels habituellement réservés aux transformations formant un groupe. La deuxième contribution est la modélisation explicite des auto-occultations, en imposant la contraction de la fonction de déformation le long de la frontière d'auto-occultation. La deuxième partie de cette thèse aborde le problème de la reconstruction tridimensionnelle monoculaire de surfaces déformables. Nous nous basons sur le modèle de faible rang : les déformations sont approximées par une combinaison linéaire de modes de déformation inconnus. Nous supposons que ces derniers sont ordonnés par importance en terme d'amplitude de déformation capturée dans les images. Il en résulte une estimation hiérarchique des modes, facilitant l'emploi d'un modèle de caméra perspectif, la sélection automatique du nombre de modes et réduisant certaines ambiguïtés inhérentes au modèle. Nous explorons finalement la capture des déformations d'une surface peu texturée à partir de données issues d'un capteur 3D. L'information présente au niveau des contours de la surface est notamment utilisée. Nous avons implanté les différentes contributions décrites ci-dessous. Elles sont testées et comparées à l'état de l'art sur des données réelles et synthétiques. Les résultats sont présentés tout au long du tapuscrit