Conclusion de l’étude

En éliminant le maillage de pas d’échantillonnage 1 cm du fait de son poids, les autres meilleurs maillages sont issus d’un sous-échantillonnage irrégulier de 10/30 cm et de 5/20 cm, pour des poids respectifs de 10 Mo et 36 Mo. Cela montre que cette méthode est avantageuse en termes de poids et de répartition de la géométrie. En effet, le maillage issu du sous-échantillonnage à 15 cm arrive en avant dernière position dans l’étude (pour le même nombre de faces que le maillage 10/30 cm). Les hypothèses formulées sur la méthode irrégulière de sous-échantillonnage sont donc validées, ainsi que le fonctionnement du critère NDDI qui avait donné plus de poids aux nuages de points de pas d’échantillonnage de 5/20 cm et 10/30 cm qu’à ceux de 15 cm ou 20/50 cm. Enfin, le réalisme des photographies joue un rôle important, même si d’autres méthodes doivent être testées. Les hypothèses émises sur le fait qu’il faille miser sur la phase d’échantillonnage et sur la texturation par photographies de qualité se révèlent vérifiées.

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Conclusion

Le virtuel a dorénavant une place prépondérante dans le quotidien et il devient de plus en plus fréquent de trouver des informations dématérialisées. Avec la démocratisation des moyens d’acquisition de données tridimensionnelles, les représentations virtuelles de lieux existants ont pris de l’ampleur. Le projet LiDARRAS a saisi l’opportunité de ce développement pour mettre les compétences des géomètres au service de la modélisation virtuelle de lieux historiques.

L’objet de cette étude était alors de créer un lien entre le monde de la topographie et celui de l’infographie. Plus précisément, il s’agissait de trouver des solutions pour valoriser les nuages de points acquis dans les carrières souterraines d’Arras grâce à la création d’une visite virtuelle. Une visite virtuelle digne de ce nom doit pouvoir être accessible en ligne et donc posséder une taille de données restreinte. A travers les différentes phases de cette étude, l’enjeu a été de réduire le poids des données tout en conservant un maximum de réalisme. Pour cela, une première phase de sous-échantillonnage a permis de réduire considérablement le nuage de points grâce à une étude de ses caractéristiques. Puis, une surface a été créée lors d’une phase de modélisation par maillage. Enfin, une troisième phase a eu lieu pour donner un aspect réaliste : la texturation/colorisation. Tout au long de ces étapes, une démarche scientifique a été mise en œuvre comme fil conducteur de ce mémoire. Des critères ont tout d’abord été élaborés pour distinguer les résultats de chaque phase, notamment en fonction du poids des données, de la préservation des formes et de l’aspect réaliste. Des hypothèses ont également été émises. Ainsi, il a été supposé, entre autres, que la qualité du sous- échantillonnage était le principal paramètre en jeu pour conserver la géométrie du nuage de points et que la méthode de texturation par photographies apporterait plus de réalisme. Plusieurs méthodes de sous-échantillonnage ont été testées et comparées. Il s’est alors avéré qu’une méthode irrégulière était intéressante pour conserver plus de points dans les courbures que dans les zones planes. En effet, l’étude de paramètres comme la courbure ou la densité du nuage de points a été très utile pour définir comment conserver un maximum la géométrie des lieux lors de la réduction du nuage de points. Une sélection de différents sous-échantillonnages a été faite en vue de la phase de maillage. Cependant, une seule méthode de maillage a été mise en œuvre : la reconstruction de surface par utilisation de l’algorithme de Poisson.

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De même, des critères ont été étudiés afin de distinguer les différents maillages et il a été montré que conserver 10 à 15 cm de pas d’échantillonnage dans les courbures était suffisant en termes de conservation des formes. Si ces études ont été très utiles pour réunir des informations quant à la méthode d’échantillonnage, elles n’ont pas permis d’aboutir à une conclusion formelle concernant les valeurs de pas d’échantillonnage à préférer. C’est là que la phase de texturation prend toute son importance pour qualifier les differents modèles obtenus.

C’est finalement l’application de photographies sur les faces du maillage qui a été privilégiée de par son réalisme. Une analyse qualitative des différents maillages texturés a permis de conclure quant à la méthode à privilégier dans le cadre de l’obtention d’un résultat à la fois réaliste et allégé. Au terme de toutes les analyses, les nuages de points retenus possèdent des des pas d’échantillonnage respectifs de 5 cm ou 10 cm dans les courbures pour 20 cm ou 30 cm dans les zones planes. Ainsi, avec un échantillon de départ de plus de 300 millions de points (environ 15 Go), on obtient un maillage texturé de bonne qualité pour seulement 36 Mo (ou 10 Mo) via un sous-échantillonnage irrégulier à 37 000 (ou 13 000) points.

Si l’ensemble de ce travail s’est avéré satisfaisant, il aurait été intéressant de s’intéresser davantage aux autres méthodes de texturation ou d’application de la couleur. La prochaine étape de ce projet va surement consister en la réalisation d’autres tests pour identifier la technique de création de rendu la plus adaptée. En effet, les possibilités sont multiples et il serait notamment intéressant d’exporter la couleur des points du fichier brut (environ 2 mm de pas d’échantillonnage) sur Meshlab et d’en créer un fichier image pour texturer les autres modèles. De même, diminuer la qualité des images et utiliser des « normal maps » pourrait être convaincant.

Pour conclure ce mémoire, je suis très heureux d’avoir pu poursuivre l’aventure du projet LiDARRAS. Ce fut un honneur d’avoir été accueilli à l’université d’Otago et d’avoir passé plusieurs semaines en Nouvelle Zélande. Evoluer dans cet environnement étranger fut une expérience passionnante, pleine d’échanges et très instructive d’un point de vue technique grâce à la manipulation de divers logiciels. Enfin, être plongé au cœur d’un projet alliant représentation virtuelle et topographie fut l’occasion de créer des liens entre ces deux mondes liés par la 3D, aux approches très différentes. Ce fut une vraie ouverture d’esprit. Je suis fier d’avoir participé au projet LiDARRAS et j’espère que ce travail de recherches pourra aider à la création de la visite virtuelle finale tant attendue des carrières souterraines d’Arras.

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