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Corrections géométriques et colorimétriques automatisées de modèles 3D de grande taille

Schenkel, Arnaud 12 January 2017 (has links)
L’utilisation de scanners 3D permet d’obtenir, en fin de chaîne de traitement, des modèles tridimensionnels de haute résolution d’objets ou de sites. Ces modèles combinent une représentation formée d’un très grand nombre de points, couplée avec des textures photographiques pour simuler au mieux la réalité. Ils peuvent servir de base à de futures recherches, au calcul de diverses informations, à des propositions de restitutions, comme illustration, ou encore à l’archivage.Pour pouvoir être manipulées et exploitées, il est nécessaire de corriger ces données. Différents traitements doivent ainsi être appliqués :la suppression des défauts dus au processus de digitalisation ou à l’environnement de numérisation, la mise en correspondance de balayages partiels, l’élimination des objets parasites ou encore l’homogénéisation de l’aspect des surfaces. Les méthodes actuelles ne permettent pas d’effectuer aisément ces traitements de manière rapide et performante. Elles requièrent de nombreuses interventions manuelles, souvent lourdes et fastidieuses.Cette thèse vise à définir une méthodologie et à fournir les algorithmes et les outils nécessaires au post-traitement de ces acquisitions tridimensionnelles de grande taille, de manière automatisée tout en tenant compte des volumes de données à manipuler. Une structure de données adaptée au problème est proposée ainsi qu’une base d’outils destinée au traitement de volumes importants de points, en considérant la mémoire nécessaire et le temps de calcul requis. Nous proposons sur cette base une chaîne de traitement pour gérer les erreurs géométriques, liées au processus de numérisation, ainsi que les problèmes de colorisation, liés à l’acquisition de photographies dans des conditions variables (éclairage non contrôlé). Nous pouvons identifier quatre types d’erreurs géométriques qui vont ainsi être traitées :le bruit de mesure, la présence de valeurs aberrantes, les trainées de points et les inconsistances dans le modèle. La colorisation se base sur l’utilisation de l’ensemble des photographies effectuées sur le terrain en tenant compte de la variabilité des conditions d’acquisition (éclairage naturel, présence d’ombres, risque de surexposition, ). La solution proposée est compatible avec un calcul en temps réel comparativement à la durée d’acquisition sur le terrain, permettant d’obtenir des informations pertinentes pour guider le travail de terrain. / Doctorat en Sciences de l'ingénieur et technologie / info:eu-repo/semantics/nonPublished
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Caractérisation de formes architecturales: une approche expérimentale intégrant complexité et intelligibilité des représentations numériques

Lo Buglio, David 19 October 2016 (has links)
L'arrivée du numérique dans le champ des pratiques architecturales et particulièrement dans celui de l'étude et de la documentation du fait bâti a engendré ces trois dernières décennies d'importants bouleversements. A travers une mise en perspective historique et une définition étendue du relevé d'architecture, cette recherche vise à discuter et mettre en tension la dimension cognitive propre à sa pratique avec les enjeux technologiques auxquels elle fait face. Sur cette base, un constat s'impose :les empreintes numériques issues de l'application des méthodes d'acquisition les plus récentes (photogrammétrie & lasergrammétrie) expriment une forte exhaustivité (visuelle et métrique) avec les artefacts relevés mais produisent également d'importants volumes de données. Cette "surcharge d'informations" ne permet pas ou peu de renforcer la représentation architecturale dans son rôle de véhicule de connaissances.Face à ce déficit d'intelligibilité, l'ambition de cette thèse est de fournir une réponse épistémologique permettant de considérer ce besoin d'intelligibilité sans tourner le dos à la richesse des numérisations produites. Nous proposons ici une approche originale de bas niveau (non-interprétative), où la signification des éléments (structure "sémantique" et "géométrique") provient de l'étude des similarités morphologiques observées au sein d'un corpus de formes. L'analyse statistique et le recours à différents descripteurs morphologiques ont permis de formaliser des signatures caractéristiques du corpus étudié ;il s'agit ni plus ni moins de l'expression formelle d'un nombre déterminé d'attributs géométriques. De manière plus profonde, notre démarche fournit une solution méthodologique pour le traitement de données massives. En s'appuyant sur le cumul de données, ce travail offre une réponse analytique complémentaire aux approches "traditionnelles" de haut niveau (interprétatives) où la caractérisation de la forme s'appuie sur les connaissances pré-structurées du domaine. Si l'un des enjeux consiste à appliquer les méthodes d'analyse géométrique aux données massives, l'autre est de confronter, par l'étude comparative, les observations de haut et bas niveaux. A travers cette recherche, notre souhait est d'affiner la compréhension des propagations stylistiques dans le temps et dans l'espace. Afin d'expérimenter cette approche, 31 colonnes du cloître de l'Abbaye de Saint-Michel-de-Cuxa ont fait l'objet d'une analyse morphologique approfondie. / Doctorat en Art de bâtir et urbanisme (Architecture) / info:eu-repo/semantics/nonPublished

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