Les différents types de représentations présentés précédemment pos- sèdent des avantages et des inconvénients liés au domaine d’application qui leur est propre (tab. 1.1 et tab. 1.2). Parmi ces diverses représentations, deux types seront privilégiés :
- d’une part les modèles polyédriques qui permettent de définir les formes du produit et sont utilisés comme supports pour la majorité des mé-
tiers intervenants dans le processus d’ingénierie du produit (e.g. design, conception, simulation, fabrication). Ils permettent entre autre, la vi- sualisation des modèles (le rendu graphique ne pouvant se faire que sous la forme de modèles facettisés) et l’analyse par Éléments Finis qui requiert des représentations discrétisées (tab. 1.1) ;
- d’autre part, les images numériques qui contiennent des informations descriptives concernant les formes des objets qu’elles représentent. La détection de contours, la reconnaissance de formes, la segmentation, la mesure des propriétés de rugosité (par l’analyse de textures), sont autant de méthodes permettant d’extraire ces informations pour des applications dans de nombreux domaines, tels l’imagerie médicale, la robotique et l’architecture par exemple (tab.1.2).
Dans le contexte de la conception mécanique et de l’architecture, l’ex- ploitation d’informations contenues dans les images pour améliorer les tech- niques de manipulation de polyèdres est une activité émergente. En effet, des photographies de produits ou de bâtiments sont fréquemment prises durant les phases de conception et participent à la définition de leurs ma- quettes numériques. De fait, en devenant une nouvelle source de critères pouvant piloter des processus de traitement de polyèdres, les images numé- riques concourent à la définition d’un modèle multi-représentations associant modèles polyédriques et images numériques.
Partant de ce constat, les différents types d’informations qui peuvent être extraites des images ont tout d’abord été étudiés et analysés (chapitre
2). Ainsi, certaines méthodes de traitement d’images se sont révélées par- ticulièrement intéressantes pour la définition du couplage polyèdre/images. Puis, l’état de l’art des principales techniques de manipulation de polyèdres (chapitre 3) a permis de mettre en exergue deux méthodes de simplification et de déformation. Ces méthodes, initialement pilotées par des critères liés à la géométrie du modèle, présentent l’avantage de pouvoir être adaptées à l’utilisation d’informations extraites d’images.
29 Conclusion
Élément de
représenta- tions
Modèles Intérêts Limitations
ponctuel nuages de points facilité d’acquisition [Varady et
al. 1997]
pas de relation entre les points
linéique courbes de Bézier,
B-Splines, NURBS
permettent une représentation fi-
laire du produit [Léon 1991] - complément d’éléments
plus complexes
- la représentation filaire peut être ambigüe
surfacique
surfaces implicites et paramétriques
modification de la surface par la modification de l’équation [Turk
et al. 2002]
pas de formes complexes car limitation à 1 ou 2 équations (sinon explosion des temps de modélisa- tion)
surfaces de Bézier, B-Splines, NURBS
modification de la surface par le biais de la manipulation des points de contrôle [Pernot 2004]
la gestion des jonctions
entre les carreaux en
terme de continuité n’est pas aisée
surfaces de subdivi-
sion - permettent une représentation
multi-résolution
- peu d’itérations suffisent pour obtenir un modèle lisse - peuvent s’appliquer à un poly-
èdre de topologie quelconque [Zorin 2006]
l’augmentation impor-
tante du nombre de faces à chaque itération (qui est souvent quadruplé à chaque passe)
modèles poly-
édriques - adaptés à la visualisation (le
triangle est la primitive ca- pable d’être affichée par les cartes graphiques)
- simples à mettre en oeuvre (par numérisation ou tessela- tion)
- les arêtes vives sont faciles à modéliser
- peuvent être volumineux pour les formes complexes
[Véron 1997]
- pas de représentation
d’objets très lisses
- approximations dis-
crètes des calculs de
normales et de cour- bures
- grand volume de don- nées à traiter
volumique
modèles CSG faciles à concevoir par le biais
des opérateurs booléens [Kumar
et al. 1995]
respect de l’ordre chrono- logique de conception
Table 1.1 – Analyse des différents types de représentations [Badler et al. 1997, Hubeli et al. 2000].
Domaine Application Imagerie médicale Téléchirurgie (ChAO) Aide au diagnostic Télésurveillance et armement
Extraction automatique du relief à partir d’images satellite
Surveillance du trafic routier Exploration de fonds marins Robotique
Conduite automatique Suivi et préhension d’objets Gestion de données
multimedia
Indexation vidéo (ex : reconnaissance d’action dans un match de football)
Restauration d’images (pour le patrimoine) Indexation d’images (requête à des bases de don- nées)
Contrôle industriel Détection de défaut
Table 1.2 – Les champs d’applications des techniques de traitement d’images.
Techniques de traitement et
d’exploitation d’images
Ce chapitre rassemble un état de l’art des techniques de traitement d’images les plus fréquemment rencontrées dans la littérature. Dans une première partie, on s’intéresse aux méthodes de filtrage et d’analyse d’images dans le but d’extraire des informations descriptives (contours, formes, textures...) des objets représentés. La seconde partie porte sur le principe des méthodes de calibration de caméras qui permettent de faire le lien entre la géométrie 3D des objets et leur projection 2D dans les images. Enfin, les principales techniques de reconstruction 3D à partir d’images sont abordées.
2.1
Introduction
Les techniques de traitement d’images modifient la valeur de l’inten- sité des pixels des images numériques matricielles. Nous présentons ici les techniques d’extraction d’informations dans les images : le filtrage des contours, la reconnaissance d’objets ou la segmentation permettent d’obte- nir des informations pertinentes sur les formes contenues dans les images. Notre but étant de rechercher des informations dans les images en vue de leur exploitation, nous n’aborderons pas les méthodes d’amélioration, de res- tauration et de compression d’images dont les objectifs sont d’améliorer la qualité des images ou de réduire la quantité de mémoire requise pour leur stockage.