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Theses

Cartes de saillance et évaluation de la qualité des maillages 3D

Anass Nouri 1
1 Equipe Image - Laboratoire GREYC - UMR6072
GREYC - Groupe de Recherche en Informatique, Image, Automatique et Instrumentation de Caen
Résumé : Le regard de tout être humain est attiré par des régions particulières appartenant aux objets (pouvant être représentés par des maillages 3D). Cette attractivité dépend fortement du degré de saillance exposé par ces régions. Le premier objectif de cette thèse est de proposer et de mettre en oeuvre un modèle permettant de détecter automatiquement les zones saillantes sur les maillages 3D non colorés. Nous considérons qu’un noeud du maillage est saillant s’il ressort fortement de son voisinage local et si sa configuration géométrique est différente de celle de ses voisins adjacents. Pour cela nous caractérisons la surface du maillage par un descripteur local sous forme de patch de taille adaptative. Ce dernier est utilisé dans le calcul des similarités et intégré dans le calcul de la carte saillance multi-échelle. Nous proposons également une extension de ce modèle pour la détection de la saillance des maillages colorés. Quatre applications basées sur le modèle de saillance proposé ont été développées après la validation des résultats de notre modèle sur des maillages non colorés issus d’une pseudo vérité terrain. Les premières et deuxièmes applications concernent respectivement la sélection automatique des points de vues optimaux et la compression adaptative des maillages 3D non colorés. Les troisièmes et quatrièmes applications s’inscrivent respectivement dans le cadre de l’amélioration de détails et du lissage adapatatif des maillages 3D colorés. Le deuxième objectif de cette thèse consiste à proposer une métrique d’évaluation de la qualité avec référence des maillages 3D. En mettant en entrée de cette métrique un maillage original (supposé parfait sans dégradation) et un deuxième maillage dégradé, le but sera d’évaluer le degré de fidélité du maillage dégradé relativement à sa version de référence en fournissant un score de de fidélité qui soit le plus proche possible des scores fournis par les observateurs humains. Étant donné que la saillance visuelle est une information pertinente pour notre système visuel, son utilisation dans le pipeline de la métrique est naturel. Nous utilisons deux propriétés des maillages 3D pour évaluer objectivement la qualité : la saillance multi-échelle et la rugosité. En effet, la carte de saillance servira à l’extraction des informations structurelles du maillage 3D et la carte de rugosité à la prise en compte de l’effet de masquage visuel. Nous introduisons quatre fonctions de comparaisons entre deux voisinages locaux correspondants des deux maillages pour estimer les différences structurelles entre eux. Nous combinons ces dernières par une somme de Minkowski pondérée pour obtenir le score de qualité final. Le troisième objectif de cette thèse s’inscrit dans la mise en oeuvre d’une métrique d’évaluation de la qualité sans référence d’un maillage 3D. Contrairement à une métrique avec référence, cette catégorie de métriques est considérée comme la plus épineuse pour évaluer objectivement la qualité d’un maillage dégradé dans la mesure où la version de référence du maillage n’est pas utilisée. Similairement à la métrique avec référence, nous supposons que la qualité visuelle d’un maillage 3D est davantage dépréciée lorsque les régions saillantes du maillage sont affectées et vice-versa. Nous commençons par segmenter le maillage en un nombre de superfacettes qui joueront le rôle de patchs locaux dans ce contexte. Nous affectons à chaque noeud d’une superfacette ses valeurs de saillance et de rugosité respectives puis nous extrayons quatre caractéristiques locales de chaque superfacette (moyenne de la saillance, écart type de la saillance, covariance de la saillance et la moyenne de la rugosité). Les variations de ces quatre caractéristiques quantifient les distorsions que peut subir un maillage. Finalement, nous effectuons un apprentissage basé sur les Séparateurs à Vastes Marges (SVM) en utilisant le vecteur de caractéristiques construit : puis pour passer d’une représentation vectorielle du maillage à un score de qualité final, nous utilisons une régression par SVMs.
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https://hal.archives-ouvertes.fr/tel-01418334
Contributor : Greyc Référent <>
Submitted on : Friday, December 16, 2016 - 4:01:44 PM
Last modification on : Tuesday, February 5, 2019 - 12:12:45 PM
Document(s) archivé(s) le : Monday, March 27, 2017 - 11:52:08 PM

Identifiers

  • HAL Id : tel-01418334, version 1

Citation

Anass Nouri. Cartes de saillance et évaluation de la qualité des maillages 3D . Vision par ordinateur et reconnaissance de formes [cs.CV]. Normandie Université, France, 2016. Français. ⟨tel-01418334⟩

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