La complexité visuelle des objets ne réside pas uniquement dans leurs formes, mais également dans l'apparence de leurs surfaces. Les détails de surface ne sont pas nécessaires à la compréhension des<br />formes. Ils sont cependant primordiaux pour enrichir l'aspect visuel des images produites, et répondre aux besoins croissants de réalisme des applications graphiques modernes (jeux vidéos, effets spéciaux,<br />simulateurs).<br />En synthèse d'image, les modèles d'habillage de surface, tels que le placage de texture, sont utilisés conjointement à la représentation des formes pour enrichir l'aspect des objets. Ils permettent de représenter les variations des propriétés du matériau le long de la surface, et ainsi de créer de nombreux détails, allant de fins motifs colorés à des aspects rugueux ou abimés.<br />Cependant, la demande croissante de l'industrie, en terme de richesse, de qualité et de finesse de détails, implique une utilisation des ressources toujours plus grande : quantité de données à stocker, temps et difficulté de création pour les artistes, temps de calcul des images. Les modèles d'habillage de surface actuels, en particulier le placage de texture, ne permettent plus de répondre efficacement à toutes les situations.<br />Nous proposons dans cette thèse de nouveaux modèles d'habillage, qui permettent d'atteindre de très hautes résolutions de détails sur les surfaces, avec peu de mémoire, un temps de création réduit et avec des performances interactives : nous les avons conçus pour les processeurs graphiques programmables récents. Nos approches sont multiples : combinaison semi-automatique de motifs sur la surface, gestion de texture dépendante du point de vue, méthodes basées sur des textures hiérarchiques pour éviter le recours à une paramétrisation planaire globale. Nous proposons également, à titre d'exemple, des applications concrètes de nos modèles d'habillage génériques à des cas difficiles, voire impossibles, à réaliser auparavant.

La numérisation est un procédé qui consiste à enregistrer un objet dans un ordinateur pour pouvoir ensuite le manipuler à l'aide d'outils informatiques. Nous nous intéressons dans ce manuscrit à la numérisation d'objets tridimensionnels. Il s'agit tout d'abord d'enregistrer leur forme. De nombreuses méthodes ont été développées pour répondre à ce problème, et nous nous concentrerons sur les objets représentés par des maillages. Sur ces objets, il est alors utile de pouvoir représenter des attributs tels que la couleur, la température ou la charge électrique, selon l'application. Nous proposons deux approches complémentaires pour aborder ce problème. La première est fondée sur le placage de textures. Cette technique consiste à déplier (paramétrer) le maillage à plat sur une image dans laquelle l'attribut est stocké. Une valeur récupérée dans l'image est ainsi associée à chaque point de l'objet. Nous proposerons une méthode permettant de masquer l'artéfact des coutures qui est inhérent à cette technique. Déplier le maillage nécessite qu'il soit de bonne qualité, ce qui n'est pas toujours le cas. Nous décrivons donc également dans un second temps une approche de l'échantillonnage d'une surface via un diagramme de Voronoï restreint. Nous expliquons en particulier comment calculer efficacement un tel objet et comment l'optimiser par rapport à un critère de qualité. Ces résultats sont ensuite appliqués au problème de l'ajustement de surfaces / Digitalisation is an operation which consists in storing an object in a computer for further manipulation using data processing tools. In this document, we are interested in the digitalisation of three-dimensional objects. It is first a matter of recording the shape of the object. Many methods have been developed to address this problem, and we will focus on objects described as meshes. On such objects the storage of attributes like colour, temperature or electrical charge is often useful, depending on the application. We will describe two complementary approaches to deal with this issue. The first one relies on texture mapping. This technique consists in unfolding ? parametrising ? the mesh on a flat image in which the attribute is stored. A value recovered from the image can therefore be associated with each point of the object. We will describe a method which hides the seam artifact, commonly encountered using this technique. Unfolding the mesh demands that its quality be good, which is not always the case. We thus secondly describe a surface sampling method based on a restricted Voronoï diagram. We especially detail how to efficiently compute such an object and how to optimise it with respect to some quality measure. These results are then applied to the surface fitting problem

Nous présentons une nouvelle approche pour la modélisation d'objets 3D de haute qualité à partir de séquences d'images en rotation partiellement calibrées. L'algorithme est capable: de calibrer la caméra (la pose et la longueur focale), de reconstruire la géométrie 3D et de créer une carte de texture. Par rapport à d'autres méthodes plus classiques, le calibrage est réalisé à partir d'un ensemble de silhouettes comme seule source d'information. Nous développons le concept de cohérence d'un ensemble de silhouettes généré par un objet 3D. Nous discutons d'abord la notion de cohérence de silhouettes et définissons un critère pratique pour l'estimer. Ce critère dépend à la fois des silhouettes et des paramètres des caméras qui les ont générées. Ces paramètres peuvent être estimés pour le problème de modélisation 3D en maximisant la cohérence globale des silhouettes. La méthode de reconstruction 3D est fondée sur l'utilisation d'un modèle déformable classique, qui définit le cadre dans lequel nous pouvons fusionner l'information de la texture et des silhouettes pour reconstruire la géométrie 3D. Cette fusion est accomplie en définissant deux forces basées sur les images: une force définie par la texture et une autre définie par les silhouettes. La force de texture est calculée en deux étapes: une approche corrélation multi-stéréo par décision majoritaire, et une étape de diffusion du vecteur gradient (GVF). En raison de la haute résolution de l'approche par décision majoritaire, une version multi-résolution du GVF a été développée. En ce qui concerne la force des silhouettes, une nouvelle formulation de la contrainte des silhouettes est dérivée. Elle fournit une manière robuste d'intégrer les silhouettes dans l'évolution du modèle déformable. A la fin de l'évolution, cette force fixe les contours générateurs du modèle 3D. Finalement, une carte de texture est calculée à partir des images originales et du modèle 3D reconstruit.