The goal of this thesis is to scan part of the complex research center AdMaS using terrestrial laser scanner, from obtained data draw up a 3D terrain model and compare the height accuracy with conventional terrestrial measurement. The thesis is focused to software, which allow processing of point clouds and prepare the 3D model. The output of this work is the 3D terrain model and two transverse profiles for vertical comparison of two measurement methods.

Les neurosciences sont entrées dans l'ère des « big data ». Les ordinateurs de bureau individuels ne sont plus adaptés à l'analyse des téraoctets et potentiellement des pétaoctets qu'impliquent les images cérébrales. Pour combler le gouffre qui existe entre la taille des données et les possibilités standard d'extraction des informations, on développe actuellement des infrastructures virtuelles en Amérique du Nord, au Canada et également en Europe. Ces infrastructures dématérialisées permettent d'effectuer des expériences en imagerie médicale à l'aide de ressources informatiques dédiées telles que des grilles, des systèmes de calcul haute performance (HPC) et des clouds publics ou privés. Les infrastructures virtuelles sont aujourd'hui les systèmes les plus avancés et les mieux équipés pour soutenir la création de modèles multimodaux et multi-échelles avancés du cerveau atteint par la maladie d'Alzheimer (chapitre 2) ou pour valider des biomarqueurs d'imagerie prometteurs, tels que l'épaisseur corticale, grâce à des pipelines sophistiqués (chapitre 3). En effet, les analyses d'imagerie, telles que celles décrites dans les chapitres 2 et 3, multiplient de manière exponentielle la quantité de données post-traitées qui atteignent, à la fin, des téraoctets de résultats pour une seule étude. Afin de faire face à l'énorme quantité de données de post-traitement générées par les infrastructures électroniques, un environnement de contrôle qualité automatique (ECQ) des maillages de la surface corticale (chapitre 4) a été proposé. L'ECQ est un classifieur par apprentissage automatique (AA) avec une approche par apprentissage supervisé basée sur les forêts d'arbres décisionnels (RF) et des estimations par séparateurs à vaste marge (SVM). Compte tenu de son évolutivité et de son efficacité, l'ECQ s'inscrit bien dans les infrastructures électroniques en cours de développement, où ce type de service de vérification élémentaire manque toujours. L'ECQ représente une occasion unique de traiter les données plus facilement et plus rapidement, ce qui permettra aux neuroscientifiques de passer leur temps précieux à effectuer des analyses de données au lieu de le dépenser dans des tâches manuelles et laborieuses de contrôle qualité. / Neuroscience entered the “big data” era. Individual desktop computers are no longer suitable to analyse terabyte, and potentially petabytes, of brain images. To fill in the gap between data acquisition and information extraction, e-infrastructures are being developing in North America, Canada, and Europe. E-infrastructures allow neuroscientists to conduct neuroimaging experiments using dedicated computational resources such as grids, high-performance computing (HPC) systems, and public/private clouds. Today, e-infrastructures are the most advanced and the best equipped systems to support the creation of advanced multimodal and multiscale models of the AD brain (chapter 2) or to validate promising imaging biomarkers with sophisticated pipelines, as for cortical thickness, (chapter 3). Indeed, imaging analyses such as those described in chapter 2 and 3 expand the amount of post-processed data per single study. In order to cope with the huge amount of post-processing data generated via e-infrastructures, an automatic quality control environment (QCE) of the cortical delineation algorithms is proposed (chapter 4). QCE is a machine learning (ML) classifier with a supervised learning approach based on Random Forest (RF) and Support Vector Machine (SVM) estimators. Given its scalability and efficacy, QCE fits well in the e-infrastructures under development, where this kind of sanity check service is still lacking. QCE represents a unique opportunity to process data more easily and quickly, allowing neuroscientists to spend their valuable time do data analysis instead of using their resources in manual quality control work.

Dans les nouveaux protocoles thérapeutiques par voie inhalée, le dosage des particules actives reste un problème complexe qui dépend de trois principaux facteurs : leur taille, la dynamique des flux et les variations de calibre bronchique. La solution nécessite de disposer d'un modèle de distribution des gaz et aérosols administrés dans les poumons. Ventilation pulmonaire et effets du cycle respiratoire sur la dynamique des fluides deviennent deux enjeux clés de la pratique clinique.<br /><br />Dans ce contexte, le projet RNTS RMOD a pour objectif de développer un simulateur morpho-fonctionnel des voies respiratoires pour l'aide au diagnostic, au geste médico-chirurgical et à l'administration de médicaments par inhalation.<br /><br />Contribuant au projet RMOD, la recherche développée dans cette thèse propose une modélisation in-silico de la structure des voies aériennes supérieures (VAS) et proximales (VAP) à partir d'examens tomodensitométriques (TDM). L'investigation morphologique et la simulation fonctionnelle bénéficient alors de géométries 3D réelles, adaptées au patient et spécifiques des pathologies rencontrées.<br /><br />La modélisation développée fait coopérer des méthodes originales de segmentation, de construction de surface maillée et d'analyse morpho-fonctionnelle.<br /><br />La segmentation des VAP est obtenue par un schéma diffusif et agrégatif gouverné par un modèle markovien, dont l'initialisation repose sur l'opérateur de coût de connexion sous contrainte topographique. De cette segmentation, l'axe central de l'arbre bronchique est extrait de manière robuste et précise en combinant information de distance, propagation de fronts, et partition conditionnelle locale. Cet axe central est représenté sous forme d'une structure hiérarchique multivaluée synthétisant caractéristiques topologiques et géométriques de l'arbre bronchique. Une surface maillée est ensuite construite en appliquant une procédure de Marching Cubes adaptative, les paramètres des différents filtres mis en jeu étant automatiquement ajustés aux caractéristiques locales du réseau bronchique conditionnellement aux attributs de l'axe central.<br /><br />La segmentation des VAS repose sur une propagation markovienne exploitant les variations locales de densité. L'initialisation combine morphologie mathématique et information de contour afin de garantir la robustesse à la topologie. Une procédure de type triangulation de Delaunay restreinte à une surface fournit ensuite la représentation maillée des VAS. Il est établi que la topologie et la géométrie des structures complexes composant les VAS sont effectivement préservées.<br /><br />Pour permettre aux médecins de valider les modèles maillés ainsi construits, un environnement virtuel 3D convivial et interactif a été réalisé. En outre, la morphologie des voies aériennes exo- et endo-luminale est analysée de façon automatique à partir de simulations d'écoulement pour des géométries réelles.<br /><br />Enfin, une modélisation unifiée des VAP et VAS est obtenue pour la première fois. Elle démontre la pertinence des approches développées. Elle ouvre la voie à la construction de modèles in-silico complets de l'appareil respiratoire ainsi qu'aux études fonctionnelles prenant en compte les paramètres morphologiques susceptibles d'influer localement ou globalement sur la dynamique des écoulements.

Les opérations géométriques appliquées aux maillages 3D introduisent des dis torsions géométriques qui peuvent être visibles pour un observateur humain. Dans cette thèse, nous étudions l’impact perceptuel de ces distorsions. Plus précisément, notre objectif est de calculer le seuil à partir duquel les distorsions géométriques locales deviennent visibles. Afin d’atteindre notre but, nous définissons tout d’abord des caractéristiques perceptuelles pour les maillages 3D. Nous avons ensuite effectué une étude expérimentale des propriétés du système visuel humain (sensibilité au contraste et effet du masquage visuel) en observant un maillage 3D. Les résultats de ces expériences sont finalement utilisés pour proposer un algorithme qui calcule le seuil de visibilité relatif à une distorsion locale. L’algorithme proposé s’adapte aux différentes conditions d’affichage (résolution et taille de l’écran), d’illumination et au type de rendu. Enfin, nous montrons l’utilité d’un tel algorithme en intégrant le seuil de visibilité dans le pipeline de plusieurs opérations géométriques (ex: simplification, subdivision adaptative) / Geometric operations applied to a 3D mesh introduce geometric distortion in the form of vertex displacement that can be visible to a human observer. In this thesis, we have studied the perceptual impact of these geometric distortions. More precisely, our goal is to compute the threshold beyond which a local geometric distortion becomes visible. In order to reach this goal, we start by evaluating perceptually relevant properties on 3D meshes. We have then performed a series of psychophysical experiments in which we measured the visibility threshold relative to various properties of the Human Visual System (contrast sensitivity and visual masking). The results of these experiments allowed us to propose an algorithm that computes the visibility threshold relative to a local geometric distortion. This algorithm is capable of adapting to the different display condition of 3D meshes (resolution, display size, illumination condition and rendering). Finally, we showcase the utility of our work by integrating the developed perceptual method in several geometric operations such as mesh simplification and adaptive subdivision

La détection de peau consiste à détecter les pixels correspondant à une peau humaine dans une image couleur. Les visages constituent une catégorie de stimulus importante par la richesse des informations qu’ils véhiculent car avant de reconnaître n’importe quelle personne il est indispensable de localiser et reconnaître son visage. La plupart des applications liées à la sécurité et à la biométrie reposent sur la détection de régions de peau telles que la détection de visages, le filtrage d'objets 3D pour adultes et la reconnaissance de gestes. En outre, la détection de la saillance des mailles 3D est une phase de prétraitement importante pour de nombreuses applications de vision par ordinateur. La segmentation d'objets 3D basée sur des régions saillantes a été largement utilisée dans de nombreuses applications de vision par ordinateur telles que la correspondance de formes 3D, les alignements d'objets, le lissage de nuages de points 3D, la recherche des images sur le web, l’indexation des images par le contenu, la segmentation de la vidéo et la détection et la reconnaissance de visages. La détection de peau est une tâche très difficile pour différentes raisons liées en général à la variabilité de la forme et la couleur à détecter (teintes différentes d’une personne à une autre, orientation et tailles quelconques, conditions d’éclairage) et surtout pour les images issues du web capturées sous différentes conditions de lumière. Il existe plusieurs approches connues pour la détection de peau : les approches basées sur la géométrie et l’extraction de traits caractéristiques, les approches basées sur le mouvement (la soustraction de l’arrière-plan (SAP), différence entre deux images consécutives, calcul du flot optique) et les approches basées sur la couleur. Dans cette thèse, nous proposons des méthodes d'optimisation numérique pour la détection de régions de couleurs de peaux et de régions saillantes sur des maillages 3D et des nuages de points 3D en utilisant un graphe pondéré. En se basant sur ces méthodes, nous proposons des approches de détection de visage 3D à l'aide de la programmation linéaire et de fouille de données (Data Mining). En outre, nous avons adapté nos méthodes proposées pour résoudre le problème de la simplification des nuages de points 3D et de la correspondance des objets 3D. En plus, nous montrons la robustesse et l’efficacité de nos méthodes proposées à travers de différents résultats expérimentaux réalisés. Enfin, nous montrons la stabilité et la robustesse de nos méthodes par rapport au bruit. / Skin detection involves detecting pixels corresponding to human skin in a color image. The faces constitute a category of stimulus important by the wealth of information that they convey because before recognizing any person it is essential to locate and recognize his face. Most security and biometrics applications rely on the detection of skin regions such as face detection, 3D adult object filtering, and gesture recognition. In addition, saliency detection of 3D mesh is an important pretreatment phase for many computer vision applications. 3D segmentation based on salient regions has been widely used in many computer vision applications such as 3D shape matching, object alignments, 3D point-point smoothing, searching images on the web, image indexing by content, video segmentation and face detection and recognition. The detection of skin is a very difficult task for various reasons generally related to the variability of the shape and the color to be detected (different hues from one person to another, orientation and different sizes, lighting conditions) and especially for images from the web captured under different light conditions. There are several known approaches to skin detection: approaches based on geometry and feature extraction, motion-based approaches (background subtraction (SAP), difference between two consecutive images, optical flow calculation) and color-based approaches. In this thesis, we propose numerical optimization methods for the detection of skins color and salient regions on 3D meshes and 3D point clouds using a weighted graph. Based on these methods, we provide 3D face detection approaches using Linear Programming and Data Mining. In addition, we adapted our proposed methods to solve the problem of simplifying 3D point clouds and matching 3D objects. In addition, we show the robustness and efficiency of our proposed methods through different experimental results. Finally, we show the stability and robustness of our methods with respect to noise.

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The document describes developing graphical application with limited size. It describes suitable techniques for a polygonal mesh's compression. The second part is focused on practical usage of this techniques for developing scene in 3D modeling environment and also describes how to transfer this model to the executable file. The work attends to optimalizations of source code compilation and executables compression at the final chapters.

In computer graphics we can handle unstructured triangular 3D meshes which are not too usable for processing through their irregularity. In these situations it occurs need of conversion that 3D mesh to more suitable representation. Some kind of 3D spline surface can be proper alternative because it institutes regularity in the form of control points grid and that's why it is more suitable for next processing. During conversion, which is described in this thesis, quadrilateral 3D mesh is constructed at first. This mesh has regular structure but mainly the structure corresponds to structure of control points grid of resulting 3D spline surface. Created quadrilateral 3D mesh can be saved and consequently used in specific modeling applications for T-spline surface creation.