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Analyse morphologique d'images pour la modélisation d'environnements urbains

Hernández Londoño, Jorge Eduardo 14 December 2009 (has links) (PDF)
La modélisation d'environnements urbains permet le développement de nombreuses applications telles que la navigation 3D, la planification de l'aménagement urbain ou la création de scenarii pour le cinéma. L'enjeu technologique est de réduire le temps nécessaire pour une modélisation réaliste et fidèle à la réalité. Cette thèse s'inscrit dans le cadre du projet TerraNumerica dont l'objectif est de développer une plateforme de production et d'exploitation d'environnements synthétiques urbains. Dans ce contexte, nous sommes confrontés à des problèmes de segmentation de scènes urbaines. Dans une première partie, nous montrons l'intérêt de l'opérateur d'ouverture ultime en tant qu'opérateur de segmentation générique. Ensuite nous avons proposé plusieurs améliorations qui le rendent plus robuste à des problèmes de masquage et d'images floues. L'efficacité de ces améliorations est démontrée dans le contexte de l'étude mais aussi pour la segmentation de texte enfoui et de cellules. La deuxième partie est consacrée à l'analyse de façades. Leur modélisation est réalisée à l'échelle du bâtiment. Néanmoins, lors de l'acquisition, plusieurs bâtiments apparaissent dans une même image. Nous proposons une méthode capable de séparer automatiquement les différentes façades contenues dans l'image. Ensuite, nous détectons les étages, les travées, les fenêtres... afin d'alimenter un modèle de bâtiment fidèle à la réalité. La troisième partie de cette thèse est consacrée à l'analyse des données tridimensionnelles. Pour une modélisation de la scène, il est nécessaire d'introduire des éléments du mobilier urbain ainsi que le trottoir. Nous présentons des outils pour la détection et la classification d'artefacts. Ces outils permettent 1- le filtrage de données facilitant la modélisation et 2- la réintroduction d‘éléments tels que les lampadaires, améliorant le réalisme de la scène modélisée. Nous proposons également une méthode automatique pour la segmentation du trottoir.

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