Haut PDF Une modélisation probabiliste de la reconstruction 3D

Une modélisation probabiliste de la reconstruction 3D

Une modélisation probabiliste de la reconstruction 3D

Il existe aussi des méthodes non heuristiques, basées sur une modélisation mathématique. La première modélisation mathématique de la reconstruction 3D est la théorie de l’approximation d’une surface par un échantillonnage fini. La méthode du Crust [14] fut la première méthode justifiant le bien fondé de la reconstruction 3D : le Delaunay restreint de l’échantillon produit par cette méthode, est capable (après post-traitement) d’approximer précisément la sur- face sous-jacente si cette surface est suffisamment régulière. Cependant, cette méthode suppose que l’échantillonnage de la surface soit peu bruité. Cela pose un problème pour les nuages de points 3D provenant de mesures laser ou a fortiori d’images. Dans [15], F. Chazal propose de modéliser les surfaces par des mesures pour être capable, grâce à la théorie de la mesure, de donner un cadre formel à la reconstruction de surfaces à partir d’un nuage de points bruité. Mais, la reconstruction 3D ne peut se résumer à l’approximation de surface par un échantillonnage. En effet, l’information contenue dans n’importe quelle vi- déo est plus riche que celle d’un simple nuage de point. Une autre approche est de chercher à distinguer les zones visibles de celles qui ne le sont pas. De nombreux algorithmes de l’état de l’art se basent sur une modélisation de cette contrainte de visibilité comme dans [10] (Ordinal Visibility Constraint). Enfin, une approche qui nous intéresse particulièrement consiste à voir le problème d’un point de vue statistique. Par exemple, R. Bhotika et al. [17] formulent une théorie qui introduit la probabilité qu’un voxel soit plein ou vide. Cette ap- proche statistique qu’on retrouve aussi dans [18] semble être la seule capable de tenir compte des ambiguïtés intrinsèques de la reconstruction 3D, ce que nous développerons dans la suite de cet article.
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OPTIMISATION DE LA RECONSTRUCTION COMPLÈTE 3D EN TOMOGRAPHIE PAR ÉMISSION DE POSITONS DU PETIT ANIMAL PAR MODÉLISATION MONTE-CARLO DE LA MATRICE SYSTÈME

OPTIMISATION DE LA RECONSTRUCTION COMPLÈTE 3D EN TOMOGRAPHIE PAR ÉMISSION DE POSITONS DU PETIT ANIMAL PAR MODÉLISATION MONTE-CARLO DE LA MATRICE SYSTÈME

Résumé : La qualité des images en TEP est directement liée à l'algorithme de reconstruction utilisé. Les méthodes de reconstruction statistiques peuvent modéliser, via la matrice système, les différents phénomènes physiques qui détériorent la qualité des images. Notre approche consiste d’une part, à modéliser les différents phénomènes géométriques et physiques, au moyen de l’outil de simulation Monte-Carlo, et d’autre part, à exploiter les données dans un format "mode-liste" présentant de nombreux avantages, afin de les reconstruire à l'aide d'un algorithme de reconstruction 3D. Cette méthode, appelée SIMALIR, a été appliquée et étudiée sur la caméra MOSAIC TM de Philips, système TEP dédié au petit animal qui a fait l'objet d'une modélisation à l'aide de la plateforme GATE. Les principales performances du modèle simulé et particulièrement la distribution spatiale ont été testées et validées, afin de pouvoir les exploiter dans la modélisation de la matrice système. Les résultats précliniques et sur des objets tests ont montré que la méthode SIMALIR permet d'améliorer considérablement la qualité des images reconstruites par rapport aux programmes de reconstruction classiques. Mots-clés : Tomographie par émission de positons, imagerie du petit animal, reconstruction itérative, matrice système, Monte-Carlo, GATE.
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Analyse d'acquisitions multiples anisotropes en Angiographie par Résonance Magnétique 3D : modélisation et reconstruction régularisée pour l'amélioration de la résolution spatiale

Analyse d'acquisitions multiples anisotropes en Angiographie par Résonance Magnétique 3D : modélisation et reconstruction régularisée pour l'amélioration de la résolution spatiale

Analyse d’acquisitions multiples anisotropes en Angiographie par Résonance Magnétique 3D : modélisation et reconstruction régularisée pour l’amélioration de la résolution spatiale Elodie[r]

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Un modèle probabiliste pour la reconstruction 3D

Un modèle probabiliste pour la reconstruction 3D

7 Conclusion et perspectives Dans cet article, nous avons proposé une modélisation mathématique probabiliste du problème de la reconstruc- tion 3D qui permet d’étudier a priori les propriétés d’une famille d’algorithmes de reconstruction 3D. Nous avons montré que cette approche se justifie par le fait que les données utilisées par ces algorithmes vérifient certains invariants statistiques. Ensuite, nous avons montré pour quelques algorithmes qu’il y a bien compatibilité entre les propriétés prévues par la modélisation et les propriétés ob- servés lors d’expériences effectuées sur des jeux de don- nées réelles. Cela justifie le fait d’étudier théoriquement des reconstructions qui ne sont pas calculables dans la pra- tique, comme la reconstruction de la surface la plus pro- bable.
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Modélisation 3D du transfert radiatif dans les couverts végétaux et reconstruction de forêts à partir de mesures LiDAR

Modélisation 3D du transfert radiatif dans les couverts végétaux et reconstruction de forêts à partir de mesures LiDAR

Figure 6.9 shows the 3D distribution of voxel-level PVD derived from ALS and TLS data for a subplot. A significant difference between them is that the distribution of TLS-derived PVD is much denser than ALS-derived, since some vegetation elements detected by TLS acquisitions are not detected by ALS system (Kükenbrink et al., 2017), especially for the lower layer of the canopy. This can also be confirmed by the top view of different layers, which is illustrated in Figure 6.10. It shows the horizontal distribution of plant area index (PAI), which is obtained by vertically accumulating PVD of each column, for bottom (0 m - 10 m), middle (10 m – 20 m) and top (20 m – 30 m) layers. It can be seen that the bottom layer of the canopy is not fully detected by ALS system, since pulses are incident from the top and can be blocked by top layers. For TLS measurements, it even detects the trunks of the trees, which shows some higher value pixels, because it is not distinguished from leaves in this study. The horizontal distribution of top layers shows more similarity for ALS and TLS derived PAI. Figure 6.9c illustrates the vertical profile of PAI for the subplot. It shows that the vegetation elements are mainly distributed around the height of 20 m, which is the center of the crown layer. Overall, the vertical profile of ALS-derived PAI matches well with the TLS-derived PAI, which indicates that the proposed voxel-based method has the ability to depict the vertical structure of canopies. At the bottom layers, TLS-derived PAI is larger than ALS-derived PAI, since TLS is more efficient to sample elements near ground. While for top layers, ALS system has more advantages to detect the tree tops.
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ADAPTATION DES METHODES DE RECONSTRUCTION 3D RAPIDES PAR STÉRÉORADIOGRAPHIE : MODÉLISATION DU MEMBRE INFÉRIEUR ET CALCUL DES INDICES CLINIQUES EN PRÉSENCE DE DÉFORMATION STRUCTURALE

ADAPTATION DES METHODES DE RECONSTRUCTION 3D RAPIDES PAR STÉRÉORADIOGRAPHIE : MODÉLISATION DU MEMBRE INFÉRIEUR ET CALCUL DES INDICES CLINIQUES EN PRÉSENCE DE DÉFORMATION STRUCTURALE

Dans le cadre de nos travaux de thèse nous avons proposé et évalué une méthode de reconstruction semi-automatique du membre inférieur s’appuyant sur des modèles paramétrés de fémurs et de tibias. Cette méthode nous a permis une estimation très rapide d’un premier modèle paramétré simplifié (MPS) à partir duquel un groupe d’indices cliniques restreint, mais le plus utilisé en routine clinique, a pu être calculé. Afin de valider cette méthode de reconstruction nous avons réalisé deux études de reproductibilité inter-opérateurs en position debout et « jambes décalées », l’une sur des sujets sains et l’autre sur des sujets présentant des pathologies du membre inférieur. Ces études ont montré qu’il était possible, grâce à la méthode « rapide », d’obtenir en 1 minute environ (pour un membre inférieur) un modèle paramétré simplifié 3D. Ce dernier est suffisant pour calculer avec une bonne précision les indices cliniques gonométriques (2D et 3D) les plus utilisés actuellement en routine clinique (IC95% ≤ 1.6°), exception faite pour l’ACD 2D/3D (IC95% = 4.9°/4.7° pour les sujets sains et IC95% = 4.6°/8.3° pour les sujets pathologiques). Les IC95% pour les longueurs et le diamètre de la tête fémorale sont ≤ 3.5 mm pour les deux études.
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Développement d'un langage de programmation dédié à la modélisation géométrique à base topologique, application à la reconstruction de modèles géologiques 3D

Développement d'un langage de programmation dédié à la modélisation géométrique à base topologique, application à la reconstruction de modèles géologiques 3D

7.3 Étapes de l'algorithme de maillage 3D Cette section présente la méthode que nous avons mis en place pour réaliser le maillage 3D du sous-sol. Toutes les étapes de cette méthode ont été réalisées avec Jerboa. Notre objectif est de réaliser un maillage qui répond au mieux aux besoins décrit dans la section 6.1, page 122. Pour réaliser le maillage, nous nous appuyons sur les données structurales reconstruites dans le GeoTopoModeler. Ces données contiennent les surfaces d'horizons plongées dans l'espace actuel mais également dans l'espace de dépôt (leur position dans cet espace est calculée grâce au logiciel APLAT [Bor06]). Elles comprennent également les surfaces d'érosion et de faille (plongées dans l'espace actuel). Nous commençons par re-mailler ces surfaces an de satisfaire nos contraintes de maillage, comme nous allons le voir dans la section suivante. Une fois les surfaces maillées, nous procédons à la construction des piliers sur chaque unité. Nous terminons ensuite par l'ajout des surfaces intermédiaires (ou layers) qui représentent des sous-couches stratigraphiques dans les unités sédimentaires.
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Modélisation 3D de bâtiments : reconstruction automatique de superstructures de toits et recalage cinétique de toits polyédriques prenant en compte la topologie

Modélisation 3D de bâtiments : reconstruction automatique de superstructures de toits et recalage cinétique de toits polyédriques prenant en compte la topologie

4.1. Introduction 93 intuitively and effectively the initial polyhedral topology into account. [EAH08] addresses a related problem in the context of building reconstruction from a DSM. The proposed approach is a two stage process. First the DSM is partitionned into almost planar regions and then a polyhedron is exported from the partition. The DSM partition is performed by iteratively detecting planes using the well-known RANSAC technique [FB81]. Each partition region corresponds to an estimated plane, yielding the reconstructed polyhedral plane geometry. Furthermore, the partition induces a preliminary polyhedral topology: one can construct a poly- hedron from the image topology of the partitionned DSM, by identifying partition regions with polyhedral facets, boundaries between regions with polyhedral edges, and boundary endpoints with vertices. For instance, a square of 2 by 2 pixels generates a vertex if its pixels belong to 3 or 4 dis- tinct partition regions. Vertices are then located by intersecting their adjacent planes and edges are constructed by linking vertex locations. However, this preliminary topology of the partition is not readily usable as a polyhedral topology. Multiple complications may occur. Facets may self inter- sect, vertices adjacent to 4 facets are likely not well-defined, and loop partition regions surrounded by a single outside region define no vertex and therefore may not be exported. [EAH08] proposed to keep the semantics of the partition regions as unsplitted planar facets of the polyhedron. To achieve this goal, Small topological corrections are performed on the preliminary topology until it yields a well-defined self-intersection free polyhedron. These updates are rule-based and require many fine-tuned parameters. A vertical plane is added if the intersection edge of two neighboring planar regions is too far from the boundary between the two regions. The other local topological modifications are used to make the topology, coupled with the estimated plane geometry, refer to an acceptable polyhedron. Compared to our problem, the RANSAC-based partition yields the target plane geometry and an initial preliminary topology. Then a rule-based methodology is used to make the resulting polyhedron well-defined and self-intersection free.
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Fusion multimodale d'images pour la reconstruction et la modélisation géométrique 3D du tronc humain

Fusion multimodale d'images pour la reconstruction et la modélisation géométrique 3D du tronc humain

5.3 Background Idiopathic scoliosis is a disease characterized by a complex three-dimensional curvature of the spine and the rib cage ; these internal curvatures are externally manifest as a lateral trunk asymmetry and/or a rib hump. Such external deformations are often aesthetically undesirable for patients and can cause psychological problems, and in more severe cases, chronic back problems or pulmonary problems [4]. Treatments aim at slowing down the curvature progression or at correcting some of the undesired curvature. They include a brace in less severe cases and surgery in the form of vertebral fusion in more severe cases. Surgeons rely on their experience and intuition in order to establish the adequate instrumentation that would lead to the desirable post-operative external trunk appearance. However, the effects of the brace or surgical instrumentation on the external shape of the trunk cannot be reliably predicted prior to completion of treatment. Our group has recently developed a simulator with the aim of predicting the effect of scoliosis surgery on the spine and the torso[8]. Interesting preliminary results were obtained. However, the simulation outcome lacked generalizability across patients. Current research aims to integrate both bone and soft tissue in the 3D model of the trunk in order to verify whether surgical simulators that model soft tissue information could be useful in improving the prediction of the effects of surgery on the external appearance of the patient’s trunk. Such a model would require fusion of soft tissue information, typically obtained from MRIs in prone position, spine and rib cage data, typically obtained from X-rays in standing position, and a representation of the external surface of the trunk, obtained from an active vision system. This registration task is not trivial because of a mixture of both rigid and non rigid deformations that occurs between the acquisition of the different image modalities, in particular between the MRI and the remaining modalities, since the patient is lying down during MRI acquisition. Adding to the difficulty is the lack of correspondences between the tissue visible on the MRI and the structures visible on the remaining modalities. The aim of the present work is to register MRI data acquired in prone position with X-ray and TP data acquired in standing position, all while compensating for the postural changes that occur between the acquisitions and while preserving the rigidity of bone structures, in order to obtain a 3D representation (incorporating bone structures, trunk surface, and soft tissue information) of the torso of a patient with scoliosis.
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Modélisation, reconstruction et animation de personnages virtuels 3D à partir de dessins manuels 2D

Modélisation, reconstruction et animation de personnages virtuels 3D à partir de dessins manuels 2D

Dans ce contexte o` u les outils pour automatiser la production des dessins anim´es fait d´efaut, le projet industriel TOON, soutenu par l’Agence Nationale pour la Valorisation de le Rec[r]

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Recollements de morceaux de cyclides de Dupin pour la modélisation et la reconstruction 3D : étude dans l'espace des sphères

Recollements de morceaux de cyclides de Dupin pour la modélisation et la reconstruction 3D : étude dans l'espace des sphères

L’archive ouverte pluridisciplinaire HAL, est destinée au dépôt et à la diffusion de documents scientifiques de niveau recherche, publiés ou non, émanant des établissements d’enseignemen[r]

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Modélisation probabiliste des écoulements atmosphériques turbulents afin d'en filtrer la mesure par approche particulaire

Modélisation probabiliste des écoulements atmosphériques turbulents afin d'en filtrer la mesure par approche particulaire

Fig. 4.2 – Spectres de puissance de vents atmosphériques 2D/3D Il faut immédiatement noter, au travers des différents moyens que l’on vient d’énoncer et en dehors des satellites et de quelques imageurs aéroportés, que les mesures sont faites en un point alors que le fluide évolue en trois dimensions et selon un champ de vitesse que l’on ne peut atteindre par une mesure ponctuelle. Quand il s’agit de restituer des grandeurs nécessitant 2 points comme des corré- lations spatiales (empirique), voire de reconstituer le champs multidimensionnel lui-même, on doit procéder à des estimations non forcément triviales. Pour compli- quer encore le problème, bien souvent les grandeurs d’intérêt ne sont pas toujours directement mesurées, mais déduites de diverses mesures réalisées par différents instruments. Par exemple près des surfaces il est souvent nécessaire de quantifier les échanges d’énergie entre les milieux, ces flux ne sont pas directement acces- sibles mais calculés via d’autres grandeurs (vents, température, humidité . . .) qui elles sont mesurables Lee et al. ( 2004 ).
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Méthodes de reconstruction en tomographie de diffraction 3D

Méthodes de reconstruction en tomographie de diffraction 3D

2.1 Modélisation physique de la diffraction d’ondes électromagnétiques 2.1.1 Équation différentielle régissant la propagation d’une onde électromagné- tique Les équations de Maxwell régissent le comportement des ondes électromagnétiques et l’équa- tion d’onde est à la base des modèles analytiques généralement utilisés en tomographie de diffraction. L’équation d’onde, obtenue en combinant les équations de Maxwell, permet de lier le champ électromagnétique aux propriétés diélectriques du milieu qu’il traverse. Dans la suite de ce manuscrit, l’équation d’onde dans le domaine fréquentiel sera utilisée. Ce choix s’explique par le fait qu’en TMO, il est avantageux de travailler à une fréquence fixe. En effet, cela permet de simplifier l’expression du modèle direct. De plus, comme les propriétés diélectriques des objets dépendent généralement de la fréquence de l’onde d’excitation, se placer dans le domaine harmonique permet de ne considérer les propriétés des objets qu’à la fréquence d’étude. Dans le cadre de l’inversion, cela permet donc de réduire le nombre d’in- connues. Bien que certaines méthodes de reconstruction utilisent une approche temporelle (Li et al., 2005; Takenaka et al., 2003; Ali et Moghaddam, 2010), les méthodes s’appuyant sur une formulation fréquentielle sont bien plus répandues. On supposera une fréquence angu- laire ω et une dépendance temporelle en exp(−jωt). Les champs vectoriels tridimensionnels seront exprimés sous la forme − → U (r, t) = Re n − → U (r) exp(−jωt) o où r représente un point de l’espace. L’équation d’onde pour le champ électrique en régime harmonique, dite équation d’Helmholtz, s’écrit comme suit :
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Contributions au recalage et à la reconstruction 3D de surfaces déformables

Contributions au recalage et à la reconstruction 3D de surfaces déformables

et {B k,j } l,m k,j=1 , est défini. Lors de l’estimation de l’une des classes les deux autres sont laissées constantes. Cette procédure est connue sous le nom alternation et possède l’avantage de garantir la convergence vers un minimum local sans la complexité des approches totalement non-linéaires. Une initialisation appropriée des matrices de projection peut être obtenue par factorisation rigide (voir §1.4). Les coefficients de forme sont quant à eux initialisés aléatoirement permettant ainsi une première évaluation des modes de déformation. Notons que la mise à jour de chaque groupe de paramètres possède une forme analytique, excepté pour les matrices de projection. Cet algorithme présente l’inconvénient de minimiser des distances algébriques. Ce mécanisme d’optimisation converge lentement comme rapporté dans (Buchanan and Fitzgibbon, 2005). Ce schéma d’opti- misation est reformulé, dans (Torresani et al., 2008), sous forme probabiliste en incorporant des informations a priori Gaussienne sur les coefficients de formes. L’algorithme EM 6 est alors utilisé pour l’optimisation.
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Analysis, 3D reconstruction, & Animation of Faces

Analysis, 3D reconstruction, & Animation of Faces

Ensuite, il convient de déterminer la position du visage ainsi que ses points d’in- térêt à partir d’une image. L’état de l’art que nous présentons, peut être divisé en plusieurs catégories : les approches basées sur l’apparence ([104, 31], . . . ), les méthodes dites géométriques ([24, 75], . . . ) ou encore les solutions hybrides, com- binant l’apparence et la géométrie du visage ([22, 112], . . . ). Nous introduisons alors notre travail sur l’extraction de points d’intérêt, et l’estimation de la pose 3D à partir d’une seule image, en combinant des connaissances à priori sur la géomé- trie et des techniques d’apprentissage. Nous avons entraîné plusieurs classifieurs en cascade (cascade Adaboost) pour détecter les points d’intérêt dans des images 2D. Le score des classifieurs fournit en chaque point de l’image la vraisemblance des points d’intérêt du visage. La position des points en est déduite via une for- mulation par champs de Markov. La réponse des classifieurs est utilisée comme une fonction potentielle ponctuelle alors que les interactions entre paires de points servent à coder les contraintes anthropomorphiques ou les connaissances à priori sur les positions relatives des points d’intérêts. Le champs de Markov est opti- misé par une technique efficace de programmation linéaire suivant une approche primale-duale. Nous avons généralisé cette technique au suivi de points d’intérêt 3D dans des séquences vidéos monoculaires. Une fois les caractéristiques faciales extraites des images, nous pouvons les analyser en vue de les reproduire sur notre modèle ou de les reconnaître. De tels objectifs peuvent être atteints en se basant sur les points d’intérêt mais leur extraction est plutôt difficile : les expressions provoquant des mouvements parfois très discrets du visage. Ces informations de mouvement sont alors primordiales dans la compréhension, la modélisation ou la reconnaissance des émotions.
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UNE METHODE MULTI-VUE POUR LA RECONSTRUCTION 3D

UNE METHODE MULTI-VUE POUR LA RECONSTRUCTION 3D

Les images représentent, un support considérable d‟informations que ce soit pour la réflexion (aide à la décision, conception, etc.) ou pour la communication (production, représentation, etc.). Les techniques classiques de synthèse d‟images s‟attachent toutes à produire des vues d‟une scène de modèle géométrique 3D. Leur principe consiste à augmenter un modèle géométrique 3D d‟une scène tridimensionnelle, de certaines informations photométriques : couleurs, textures, matériaux, et interactions avec la lumière. Pour ces applications, il est nécessaire d'effectuer une première étape de modélisation manuelle de chaque élément de la scène à synthétiser, et une étape de rendu pour générer les images finales. Ce type de synthèse est gourmant en termes de temps et fournie des résultats de qualité artificielle.
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Reconstruction 3D du bâti par la technique des ombres chinoises

Reconstruction 3D du bâti par la technique des ombres chinoises

Dans cet article, nous montrons qu’il est possible de ré- soudre le problème direct. L’idée consiste à proposer des configurations de bâtiments, puis à simuler les images ré- sultant de ces configurations. Un critère est optimisé pour estimer la solution. C’est le principe des ombres chinoises qui consiste, non pas à calculer l’objet recherché à partir de l’ombre [1], mais à tester et modifier différentes confi- gurations des mains de sorte que l’ombre produite corres- ponde à celle de l’objet recherché. Une telle approche est séduisante car elle s’affranchit des difficultés des approches inverses, comme par exemple dans le cas où l’ombre d’un bâtiment se projette sur un autre bâtiment. Des exemples de l’approche directe, fondés sur une modélisation par pro- cessus ponctuels marqués, ont montré son efficacité pour
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Modélisation de l'interaction multimodale 3D

Modélisation de l'interaction multimodale 3D

CONCLUSION La contribution de ce papier est une méthode support à la conception d’interaction multimodale pour EV3D. En structurant l’approche autour de l’analyse des tâches et du graphe de scène interactif, nous proposons de modéliser chaque modalité d’interaction 3D autour de 6 blocs (le modèle 3DIM). En regroupant ainsi les considérations de conception des communautés en IG et en IHM nos travaux contribuent 1) à obtenir une meilleure compréhension des éléments fondamentaux d’une technique d’interaction 3D ; 2) à identifier systématiquement les questions relatives à la conception d’une nouvelle interaction pour la 3D et 3) à faciliter le développement d’interactions pour la 3D mieux adaptées à des utilisateurs non-experts ou occasionnels.
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Utilisation des GPUs pour la reconstruction 3D en imagerie médicale

Utilisation des GPUs pour la reconstruction 3D en imagerie médicale

Les cartes graphiques modernes sont caractérisés par les caractéristiques suivantes [Kruger 2003, Scharsach 2005] : • Une architecture massivement parallèle, • Une séparation en deux uni[r]

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Reconstruction 3D de scènes d'intérieurs à partir de photographies

Reconstruction 3D de scènes d'intérieurs à partir de photographies

verrons cependant qu’il est plus précis d’utiliser les correspondances de points détectés à partir de méthodes comme SIFT [ 46 ] ou SURF [ 7 ] quand il y en a dans la scène. Nous avons rassemblé dans le Tableau 5.1 l’efficacité des méthodes existantes en fonction de certains critères relatif à la scène que l’on veut calibrer. Dans le cadre de cette thèse, nous avons sélectionné des critères correspondant à des problèmes fréquents dans la reconstruction d’intérieur (planarité, manque de texture, manque de recouvrement entre images). Nous avons également ajouté l’utilisation ou non d’hypothèse de type Manhattan-World qui est au centre des prochaines sections. Comme nous pouvons le voir, les méthodes à base de points sont for- tement gênées par les critères d’intérieur mais sont indifférents aux critères d’orthogonalité ou de parallélisme dans la scène. A l’inverse, les méthodes à base de lignes sont moins affec- tées par les critères d’intérieur mais peuvent l’être par l’orthogonalité ou le parallélisme de la scène. Ainsi, les méthodes actuelles permettent la reconstruction en intérieur sous certaines hy- pothèses (e.g. présence de suffisamment de features pour les méthodes trifocales ou scène de type Manhattan-world pour la méthode d’Elqursh et al. [ 14 ]).
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