Projet de recherche doctoral numero :3174

Description

Date depot: 1 janvier 1900
Titre: Nuage de Courbes : Géométrie Numérique par la Vision
Directrice de thèse: Isabelle BLOCH (LIP6)
Directeur de thèse: Tamy BOUBEKEUR (LTCI (EDMH))
Domaine scientifique: Sciences et technologies de l'information et de la communication
Thématique CNRS : Non defini

Resumé: I. Contexte. Ce sujet prend place au sein des activités du groupe d'informatique graphique de Telecom ParisTech – CNRS/LTCI. L'objectif est de combiner méthodes de vision et méthodes de traitement numérique des surfaces issues de l'informatique graphique 3D afin de développer de nouvelles approches algorithmiques et mathématiques au problème de la capture 3D, de la reconstruction géométrique, de l'optimisation de surface et l'interaction 3D pour le design assisté par ordinateur. II. Contenu scientifique et Axes de Recherche. Informatique Graphique et Vision par Ordinateur sont depuis plusieurs années en phase de convergence : les algorithmes de vision 3D sont fortement utilisés par les systèmes de capture et d'animation 3D alors que les méthodes de reconstruction de surfaces permettent enfin d'exploiter l'information 3D éparse interprétée depuis une ou plusieurs images. Cette thèse vise à développer ces points de convergence et à en créer de nouveaux. Le premier objectif est de développer un nouvel écosystème algorithmique de reconstruction de surfaces 3D à partir d'images. On s'attachera notamment à développer le concept de Nuage de Courbes comme une interfaces entres les techniques de vision et les techniques graphiques. Au lieu de traiter séparément les étapes de génération d'information 3D et de reconstruction de surfaces et de volumes, on reformulera le problème afin que les deux classes d'algorithmes fonctionnent de concert. En particulier, les méthodes statistiques de stéréovision seront revisitée afin de d'extraire une représentation plus compacte, sous forme de courbes 3D, et servant d'armature à la reconstruction. Cette partie pourra fortement s'appuyer sur les résultats récents en indexation d'images pour redéfinir les notions de corrélation croisée et de filtrage directement sur les courbes. En parallèle, la reconstruction de 2-variétés formulera sa solution à l'aide de 2 classes de méthodes: une approche variationnelle capable de déduire une surface de courbure minimale interpolant le nuage de courbes stéréo, et une approche algorithmique maintenant la discrétisation de la solution contenu dans un étau resserré de mesures de qualité, telle que l'énergie conformelle de sa paramétrisation, la distribution de valences, l'aire (ou le volume) des simplexes ou bien encore la distribution de courbures. Dans un deuxième temps, on établira le degré de généricité de la solution dans le cadre des complexes cellulaires afin de générer des représentations de plus haut niveau directement depuis le nuage de courbes. Dans un troisième temps, l'approche basée courbe sera développée sur trois axes exploratoires : la recherche d'objets dans de grandes bases de données, le design interactif de formes et de scènes à partir de grandes collections d'images et l'étude des fonctions de réflectance, structurées et analysées via le nuage de courbes. Le travail de thèse devra amener plusieurs réponses sur la puissance de représentation du nuage de courbes ainsi défini par opposition aux classiques nuages de points et grille voxeliques. L'étude devra également déterminer le gain en vitesse.



Doctorant.e: Guillemot Thierry