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Scaling up and evaluating surface reconstruction from point clouds of open scenes / Yanis Marchand (2022)  

Public Titre : Scaling up and evaluating surface reconstruction from point clouds of open scenes Titre original : Passage à l'échelle et évaluation de la reconstruction de surface à partir de nuage de points de scènes ouvertes Type de document : Thèse/HDR Auteurs : Yanis Marchand , Auteur ; Bruno Vallet , Directeur de thèse ; Laurent Caraffa , Encadrant Editeur : Champs-sur-Marne [France] : Université Gustave Eiffel Année de publication : 2022 Note générale : bibliographie Thèse de doctorat de l’Université Gustave Eiffel, Ecole doctorale n° 532, Math ́ematiques et Sciences et Technologies de l’Information et de la Communication (MSTIC), Spécialité de doctorat : Informatique - Unité de recherche : LASTIG (IGN) Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Lasergrammétrie [Termes IGN] informatique [Termes IGN] reconstruction d'objet [Termes IGN] scène 3D [Termes IGN] semis de points [Termes IGN] traitement réparti [Termes IGN] vision par ordinateur Index. décimale : THESE Thèses et HDR Résumé : (auteur) Cette thèse de doctorat traite de deux aspects de la reconstruction de surface à partir de nuage de points. Premièrement, elle aborde le cas large échelle où un nuage de points est trop volumineux pour être stocké dans la mémoire d'un seul ordinateur. Nous présentons un algorithme distribué de bout en bout permettant de traiter des nuages de points arbitrairement grands tout en garantissant l'étanchéité de la surface produite. Deuxièmement, cette thèse contribue à l'évaluation de la reconstruction de surface de par la définition de deux protocoles. Le premier nécessite des données synthétiques alors que le deuxième peut être mis en place en ayant uniquement recours à des données provenant de capteurs. Ces protocoles et les nouvelles métriques qui leur sont associées permettent de quantifier la qualité des reconstructions avec un biais moins important que les approches utilisées jusqu'alors. Numéro de notice : 17739 Affiliation des auteurs : UGE-LASTIG (2020- ) Thématique : IMAGERIE/INFORMATIQUE Nature : Thèse française Note de thèse : Thèse : Informatique : Gustave Eiffel : 2022 Organisme de stage : LASTIG (IGN) nature-HAL : Thèse DOI : sans En ligne : https://tel.hal.science/tel-04031734 Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=102877

Efficiently distributed watertight surface reconstruction / Laurent Caraffa (2021)  

Public Titre : Efficiently distributed watertight surface reconstruction Type de document : Article/Communication Auteurs : Laurent Caraffa , Auteur ; Yanis Marchand , Auteur ; Mathieu Brédif , Auteur ; Bruno Vallet , Auteur Editeur : New York : Institute of Electrical and Electronics Engineers IEEE Année de publication : 2021 Projets : 1-Pas de projet / Conférence : 3DV 2021, International Conference on 3D Vision 01/12/2021 03/12/2021 Londres online Royaume-Uni Proceedings IEEE Importance : pp 1432 - 1441 Format : 21 x 30 cm Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Lasergrammétrie [Termes IGN] algorithme Graph-Cut [Termes IGN] données lidar [Termes IGN] données localisées 3D [Termes IGN] reconstruction d'objet [Termes IGN] scène [Termes IGN] semis de points [Termes IGN] Spark [Termes IGN] triangulation de Delaunay Résumé : (auteur) We present an out-of-core and distributed surface reconstruction algorithm which scales efficiently on arbitrarily large point clouds (with optical centres) and produces a 3D watertight triangle mesh representing the surface of the underlying scene. Surface reconstruction from a point cloud is a difficult problem and existing state of the art approaches are usually based on complex pipelines making use of global algorithms (i.e. Delaunay triangulation, graph-cut optimisation). For one of these approaches, we investigate the distribution of all the steps (in particular Delaunay triangulation and graph-cut optimisation) in order to propose a fully scalable method. We show that the problem can be tiled and distributed across a cloud or a cluster of PCs by paying a careful attention to the interactions between tiles and using Spark computing framework. We confirm the efficiency of this approach with an in-depth quantitative evaluation and the successful reconstruction of a surface from a very large data set which combines more than 350 million aerial and terrestrial LiDAR points. Numéro de notice : C2021-037 Affiliation des auteurs : UGE-LASTIG+Ext (2020- ) Autre URL associée : vers HAL Thématique : IMAGERIE/INFORMATIQUE Nature : Communication nature-HAL : ComAvecCL&ActesPubliésIntl DOI : 10.1109/3DV53792.2021.00150 En ligne : https://doi.org/10.1109/3DV53792.2021.00150 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=99167

Evaluating surface mesh reconstruction of open scenes / Yanis Marchand (2021)  

Public Titre : Evaluating surface mesh reconstruction of open scenes Type de document : Article/Communication Auteurs : Yanis Marchand , Auteur ; Bruno Vallet , Auteur ; Laurent Caraffa , Auteur Editeur : International Society for Photogrammetry and Remote Sensing ISPRS Année de publication : 2021 Collection : International Archives of Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, ISSN 1682-1750 num. 43-B2-2021 Projets : 1-Pas de projet / Conférence : ISPRS 2021, Commission 2, XXIV ISPRS Congress, Imaging today foreseeing tomorrow 05/07/2021 09/07/2021 Nice Virtuel France OA Archives Commission 2 Importance : pp 369 - 376 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image [Termes IGN] code source libre [Termes IGN] données lidar [Termes IGN] données localisées 3D [Termes IGN] évaluation [Termes IGN] qualité du processus [Termes IGN] reconstruction d'objet [Termes IGN] scène urbaine [Termes IGN] semis de points Résumé : (auteur) This paper addresses the evaluation of algorithms reconstructing a watertight surface from a point cloud acquired on an open scene. The objective is to set a rigorous protocol measuring the quality of the reconstruction and to propose a quality metric that is informative with respect to the various qualities that such an algorithm should have, and in particular its capacity to interpolate and extrapolate accurately. Our approach aims at being more informative and rigorous than previous works on this topic. In addition, we use publicly available data and our implementation is open-source. We argue that a rigorous evaluation of surface reconstruction of open scenes needs to be performed on synthetic data where a perfect continuous ground truth surface is available, so we developed our own LiDAR simulator of which we give a description in the present paper. Numéro de notice : C2021-014 Affiliation des auteurs : UGE-LASTIG (2020- ) Thématique : IMAGERIE/INFORMATIQUE Nature : Communication nature-HAL : ComAvecCL&ActesPubliésIntl DOI : 10.5194/isprs-archives-XLIII-B2-2021-369-2021 Date de publication en ligne : 28/06/2021 En ligne : https://doi.org/10.5194/isprs-archives-XLIII-B2-2021-369-2021 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=98065

Provably consistent distributed Delaunay triangulation / Mathieu Brédif in ISPRS Annals of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, vol V-2-2020 (August 2020)  

Public [article]  inISPRS Annals of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences > vol V-2-2020 (August 2020) . - pp 195 - 202 Titre : Provably consistent distributed Delaunay triangulation Type de document : Article/Communication Auteurs : Mathieu Brédif , Auteur ; Laurent Caraffa , Auteur ; Murat Yirci, Auteur ; Pooran Memari, Auteur Année de publication : 2020 Projets : IQmulus / Métral, Claudine Conférence : ISPRS 2020, Commission 2, virtual Congress, Imaging today foreseeing tomorrow 31/08/2020 02/09/2020 Nice (en ligne) France Annals Commission 2 Article en page(s) : pp 195 - 202 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Lasergrammétrie [Termes IGN] données lidar [Termes IGN] données localisées 3D [Termes IGN] géomètrie algorithmique [Termes IGN] informatique en nuage [Termes IGN] semis de points [Termes IGN] Spark [Termes IGN] traitement de semis de points [Termes IGN] triangulation de Delaunay Résumé : (Auteur) This paper deals with the distributed computation of Delaunay triangulations of massive point sets, mainly motivated by the needs of a scalable out-of-core surface reconstruction workflow from massive urban LIDAR datasets. Such a data often corresponds to a huge point cloud represented through a set of tiles of relatively homogeneous point sizes. This will be the input of our algorithm which will naturally partition this data across multiple processing elements. The distributed computation and communication between processing elements is orchestrated efficiently through an uncentralized model to represent, manage and locally construct the triangulation corresponding to each tile. Initially inspired by the star splaying approach, we review the Tile\& Merge algorithm for computing Distributed Delaunay Triangulations on the cloud, provide a theoretical proof of correctness of this algorithm, and analyse the performance of our Spark implementation in terms of speedup and strong scaling in both synthetic and real use case datasets. A HPC implementation (e.g. using MPI), left for future work, would benefit from its more efficient message passing paradigm but lose the robustness and failure resilience of our Spark approach. Numéro de notice : A2020-410 Affiliation des auteurs : UGE-LASTIG+Ext (2020- ) Autre URL associée : vers HAL Thématique : IMAGERIE/INFORMATIQUE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.5194/isprs-annals-V-2-2020-195-2020 Date de publication en ligne : 03/08/2020 En ligne : https://doi.org/10.5194/isprs-annals-V-2-2020-195-2020 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=94979 [article]

Simplicial complexes reconstruction and generalisation of 3d lidar data in urban scenes / Stéphane Guinard (2020)  

Public Titre : Simplicial complexes reconstruction and generalisation of 3d lidar data in urban scenes Titre original : Reconstruction et généralisation de complexes simpliciaux à partir de scans lidar de scènes urbaines Type de document : Thèse/HDR Auteurs : Stéphane Guinard , Auteur ; Bruno Vallet , Directeur de thèse ; Laurent Caraffa , Encadrant Editeur : Champs/Marne : Université Paris-Est Année de publication : 2020 Note générale : bibliographie École doctorale Mathématiques, Sciences et Technologies de l'Information et de la Communication Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Lasergrammétrie [Termes IGN] classification basée sur les régions [Termes IGN] complexe simplicial [Termes IGN] données lidar [Termes IGN] données localisées 3D [Termes IGN] optimisation (mathématiques) [Termes IGN] reconstruction d'objet [Termes IGN] scène urbaine [Termes IGN] segmentation [Termes IGN] semis de points [Termes IGN] simplification de maillage Index. décimale : THESE Thèses et HDR Résumé : (auteur) Grâce à leur résolution et à leur accessibilité toujours meilleures, les capteurs LiDAR sont de plus en plus utilisés pour cartographier les villes. En effet, ces capteurs sont capables de réaliser efficacement des acquisitions à haut résolution, qui peuvent ensuite être utilisées pour produire des reconstructions géométriquement détaillées de scènes complexes. Cependant, une telle reconstruction nécessite d’organiser les données avec une structure de données adaptée, comme des nuages de points ou des maillages. Les nuages de points fournissent une représentation compacte des données, mais leur nature discrète empêche certaines applications telles que la visualisation ou la simulation. Les maillages permettent une représentation continue des surfaces, mais ne sont pas bien adaptés à la représentation d’objets complexes, dont le niveau de détail peut dépasser la résolution de l’acquisition. Pour remédier à ces limitations, nous proposons de reconstruire une géométrie continue uniquement lorsque suffisamment d’informations géométriques sont disponibles. Cela nous amène à créer une reconstruction mêlant triangles, arêtes et points. Nous appelons une telle collection d’objets un complexe simplicial. Dans cette thèse, nous étudions la création de modèles 3D de scènes urbaines géométriquement détaillés, basés sur des complexes simpliciaux. Nous montrons que les complexes simpliciaux sont une alternative appropriée aux maillages. En effet, ils sont rapides à calculer et peuvent être simplifiés tout en conservant une grande fidélité géométrique par rapport aux données d’entrée. Nous soutenons que les complexes simples transmettent de précieuses informations géométriques qui peuvent à leur tour être utilisées pour la sémantisation des nuages de points 3D. Nous pensons également qu’ils peuvent servir de base pour des reconstructions multi-échelles de scènes urbaines. Nous présentons d’abord un algorithme efficace pour le calcul de complexes simpliciaux à partir d’acquisitions LiDAR de scènes urbaines. Comme les complexes simpliciaux reconstruits peuvent être très lourds, ils peuvent être difficiles à traiter sur un ordinateur standard. Pour relever ce défi, nous étudions différentes approches pour les généraliser spatialement, en approximant de grandes zones géométriquement simples par des primitives simples. À cette fin, nous proposons un nouvel algorithme pour calculer des approximations planaires par morceaux de nuages de points 3D, basé sur une approche d’optimisation globale. Ensuite, nous proposons deux applications différentes des complexes simpliciaux. La première est une méthode de polygonalisation améliorant la création de modèles 3D légers mais géométriquement précis. La seconde est une méthode de classification faiblement supervisée utilisant des descripteurs 3D locaux et globaux. Numéro de notice : 17613 Affiliation des auteurs : UGE-LASTIG (2020- ) Thématique : IMAGERIE Nature : Thèse française Note de thèse : thèse : Géographie, Sciences de l'information et de la communication : Paris-Est : 2020 Organisme de stage : LaSTIG (IGN) nature-HAL : Thèse DOI : sans Date de publication en ligne : 30/09/2020 En ligne : https://theses.hal.science/tel-02953672 Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=95943

Piecewise-planar approximation of large 3D data as graph-structured optimization / Stéphane Guinard in ISPRS Annals of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, vol IV-2/W5 (May 2019)  

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Tile & merge: Distributed Delaunay triangulations for cloud computing / Laurent Caraffa (2019)  

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Markov random field for combined defogging and stereo reconstruction / Laurent Caraffa (2018)

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Optimisation de formes en sciences de l'ingénieur : Méthodes et applications, ch. 5. Optimisation de fonction pseudo-booléennes / Laurent Caraffa (2018)  

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3D watertight mesh generation with uncertainties from ubiquitous data / Laurent Caraffa (2016)    

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The guided bilateral filter: When the joint/cross bilateral filter becomes robust / Laurent Caraffa in IEEE Transactions on image processing, vol 24 n° 4 (April 2015)  

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3D octree based watertight mesh generation from ubiquitous data / Laurent Caraffa (2015)  

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Extending α-expansion to a larger set of regularization functions / Mathias Paget (2015)  

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The Guided Bilateral Filter: When the Joint/Cross Bilateral Filter Becomes Robust / Laurent Caraffa (2015)  

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Reconstruction 3D à partir de paires stéréoscopiques en conditions dégradées / Laurent Caraffa (2013)  

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