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From point clouds to high-fidelity models - advanced methods for image-based 3D reconstruction / Audrey Richard (2021)
Titre : From point clouds to high-fidelity models - advanced methods for image-based 3D reconstruction Type de document : Thèse/HDR Auteurs : Audrey Richard, Auteur Editeur : Zurich : Eidgenossische Technische Hochschule ETH - Ecole Polytechnique Fédérale de Zurich EPFZ Année de publication : 2021 Note générale : bibliographie
A thesis submitted to attain the degree of Doctor of Sciences of ETH ZurichLangues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique
[Termes IGN] apprentissage profond
[Termes IGN] chaîne de traitement
[Termes IGN] classification par réseau neuronal convolutif
[Termes IGN] compréhension de l'image
[Termes IGN] démonstration de faisabilité
[Termes IGN] discrétisation spatiale
[Termes IGN] jeu de données localisées
[Termes IGN] modèle 3D de l'espace urbain
[Termes IGN] modélisation sémantique
[Termes IGN] optimisation (mathématiques)
[Termes IGN] Pays-Bas
[Termes IGN] reconstruction 3D
[Termes IGN] reconstruction d'objet
[Termes IGN] Rhénanie du Nord-Wesphalie (Allemagne)
[Termes IGN] semis de points
[Termes IGN] texturage
[Termes IGN] Zurich (Suisse)Résumé : (auteur) Capturing automatically a virtual 3D model of an object or a scene from a collection of images is a useful capability with a wide range of applications, including virtual/augmented reality, heritage preservation, consumer digital entertainment, autonomous robotics, navigation, industrial vision or metrology, and many more. Since the early days of photogrammetry and computer vision, it has been a topic of intensive research but has eluded a general solution for it. 3D modeling requires more than reconstructing a cloud of 3D points from images; it requires a high-fidelity representation whose form is often dependent on individual objects. This thesis guides you in the journey of image-based 3D reconstruction through several advanced methods that aims to push its boundaries, from precise and complete geometry to detailed appearance, using both theory with elegant mathematics and more recent breakthroughs in deep learning. To evaluate these methods, thorough experiments are conducted at scene level (and large-scale) where efficiency is of key importance, and at object level where accuracy, completeness and photorealism can be better appreciated. To show the individual potential of each of these methods, as well as the possible wide coverage in terms of applications, different scenarios are considered and serve as a proof-of-concept. Thereby, the journey starts with large-scale city modeling using aerial photography from the cities of Zürich (Switzerland), Enschede (Netherlands) and Dortmund (Germany), followed by single object completion using the synthetic dataset ShapeNet, that includes objects like cars, benches or planes that can be found in every city, to finish with the embellishment of these digital models via high-resolution texture mapping using a multi-view 3D dataset of real and synthetic objects, like for example statues and fountains that also dress the landscape of cities. Combining them together into an incremental pipeline dedicated to a specific application would require further tailoring but is quite possible. Numéro de notice : 17650 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Thèse étrangère Note de thèse : PhD : Sciences : ETH Zurich : 2021 En ligne : http://dx.doi.org/10.3929/ethz-b-000461735 Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=97892
Titre : Geometric approximation of structured scenes from images Type de document : Thèse/HDR Auteurs : Muxingzi Li, Auteur ; Renaud Marlet, Directeur de la recherche Editeur : Nice : Université Côte d'Azur Année de publication : 2021 Importance : 122 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : bibliographie
Thèse de Doctorat résentée en vue de l’obtention du grade de docteur en Informatique de l’Université Côte d’AzurLangues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique
[Termes IGN] approximation
[Termes IGN] chaîne de traitement
[Termes IGN] détection d'objet
[Termes IGN] extraction automatique
[Termes IGN] maillage
[Termes IGN] modélisation 3D
[Termes IGN] primitive géométrique
[Termes IGN] recalage de données localisées
[Termes IGN] reconstruction d'image
[Termes IGN] scène urbaine
[Termes IGN] segmentation d'image
[Termes IGN] semis de points
[Termes IGN] superposition de données
[Termes IGN] vectorisation
[Termes IGN] vision par ordinateurIndex. décimale : THESE Thèses et HDR Résumé : (auteur) Geometric approximation of urban objects with compact and accurate representation is a challenging problem that concerns both computer vision and computer graphics communities. Existing literature mainly focuses on reconstruction from high-quality point clouds obtained by laser scanning which are too costly for many practical scenarios. This motivates the investigation into the problem of geometric approximation from low-budget image data. Dense reconstruction from a collection of images is made possible by recent advances in multi-view stereo techniques, yet the resulting point cloud is often far from perfect for generating a compact model. In particular, our goal is to describe the captured scene with a compact and accurate representation. In this thesis, we propose two generic algorithms which address different aspects of image-based geometric approximation. First, we present an algorithm for extracting and vectorizing objects in images with polygons. Second, we present a global registration algorithm from multi-modal geometric data, typically 3D point clouds and surface meshes. Both approaches exploit detection of linear geometric primitives to approximate either 2D silhouettes with polygons consisting of line segments, or 3D point sets with a collection of planar shapes. The proposed algorithms could be used sequentially to form a pipeline for geometric approximation of an urban object from a set of image data, consisting of an overhead shot for coarse model extraction and multi-view stereo data for point cloud generation. We demonstrate the robustness and scalability of our methods for structured scenes and objects, as well as applicative potential for free-form objects. Note de contenu : 1- Introduction
2- Literature review
3- Polygonal image segmentation
4- 3D registration of multi-modal geometry
5- Application to floor modeling
6- Conclusion and perspectivesNuméro de notice : 28627 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE/INFORMATIQUE Nature : Thèse française Note de thèse : Thèse de Doctorat : Informatique : Côte d'Azur : 2021 Organisme de stage : INRIA DOI : sans En ligne : https://tel.hal.science/tel-03388295v2/ Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=99557 Geometric computer vision: omnidirectional visual and remotely sensed data analysis / Pouria Babahajiani (2021)
Titre : Geometric computer vision: omnidirectional visual and remotely sensed data analysis Type de document : Thèse/HDR Auteurs : Pouria Babahajiani, Auteur ; Moncef Gabbouj, Directeur de thèse Editeur : Tampere [Finlande] : Tampere University Année de publication : 2021 Importance : 147 p. Format : 21 x 30 cm ISBN/ISSN/EAN : 978-952-03-1979-3 Note générale : bibliographie
Accademic Dissertation, Tampere University, Faculty of Information Technology and Communication Sciences FinlandLangues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications photogrammétriques
[Termes IGN] apprentissage automatique
[Termes IGN] chaîne de traitement
[Termes IGN] données lidar
[Termes IGN] données localisées 3D
[Termes IGN] effet de profondeur cinétique
[Termes IGN] espace public
[Termes IGN] extraction de traits caractéristiques
[Termes IGN] image panoramique
[Termes IGN] image Streetview
[Termes IGN] image terrestre
[Termes IGN] modèle 3D de l'espace urbain
[Termes IGN] modèle sémantique de données
[Termes IGN] réalité virtuelle
[Termes IGN] scène urbaine
[Termes IGN] segmentation sémantique
[Termes IGN] semis de points
[Termes IGN] vision par ordinateur
[Termes IGN] zone urbaineIndex. décimale : THESE Thèses et HDR Résumé : (auteur) Information about the surrounding environment perceived by the human eye is one of the most important cues enabled by sight. The scientific community has put a great effort throughout time to develop methods for scene acquisition and scene understanding using computer vision techniques. The goal of this thesis is to study geometry in computer vision and its applications. In computer vision, geometry describes the topological structure of the environment. Specifically, it concerns measures such as shape, volume, depth, pose, disparity, motion, and optical flow, all of which are essential cues in scene acquisition and understanding.
This thesis focuses on two primary objectives. The first is to assess the feasibility of creating semantic models of urban areas and public spaces using geometrical features coming from LiDAR sensors. The second objective is to develop a practical Virtual Reality (VR) video representation that supports 6-Degrees-of-Freedom (DoF) head motion parallax using geometric computer vision and machine learning. The thesis’s first contribution is the proposal of semantic segmentation of the 3D LiDAR point cloud and its applications. The ever-growing demand for reliable mapping data, especially in urban environments, has motivated mobile mapping systems’ development. These systems acquire high precision data and, in particular 3D LiDAR point clouds and optical images. A large amount of data and their diversity make data processing a complex task. A complete urban map data processing pipeline has been developed, which annotates 3D LiDAR points with semantic labels. The proposed method is made efficient by combining fast rule-based processing for building and street surface segmentation and super-voxel-based feature extraction and classification for the remaining map elements (cars, pedestrians, trees, and traffic signs). Based on the experiments, the rule-based processing stage provides substantial improvement not only in computational time but also in classification accuracy. Furthermore, two back ends are developed for semantically labeled data that exemplify two important applications: (1) 3D high definition urban map that reconstructs a realistic 3D model using input labeled point cloud, and (2) semantic segmentation of 2D street view images. The second contribution of the thesis is the development of a practical, fast, and robust method to create high-resolution Depth-Augmented Stereo Panoramas (DASP) from a 360-degree VR camera. A novel and complete optical flow-based pipeline is developed, which provides stereo 360-views of a real-world scene with DASP. The system consists of a texture and depth panorama for each eye. A bi-directional flow estimation network is explicitly designed for stitching and stereo depth estimation, which yields state-of-the-art results with a limited run-time budget. The proposed architecture explicitly leverages geometry by getting both optical flow ground-truths. Building architectures that use this knowledge simplifies the learning problem. Moreover, a 6-DoF testbed for immersive content quality assessment is proposed. Modern machine learning techniques have been used to design the proposed architectures addressing many core computer vision problems by exploiting the enriched information coming from 3D scene structures. The architectures proposed in this thesis are practical systems that impact today’s technologies, including autonomous vehicles, virtual reality, augmented reality, robots, and smart-city infrastructures.Note de contenu : 1- Introduction
2- Geometry in Computer Vision
3- Contributions
4- ConclusionNuméro de notice : 28323 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Thèse étrangère Note de thèse : PhD Thesis : Computing and Electrical Engineering : Tempere, Finland : 2021 DOI : sans En ligne : https://trepo.tuni.fi/handle/10024/131379 Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=98342 Intégration et analyse de données massives et hétérogènes pour une observation intelligente du territoire / Rodrigue Kafando (2021)
Titre : Intégration et analyse de données massives et hétérogènes pour une observation intelligente du territoire Type de document : Thèse/HDR Auteurs : Rodrigue Kafando, Auteur ; Maguelonne Teisseire, Directeur de thèse Editeur : Montpellier : Université de Montpellier Année de publication : 2021 Importance : 153 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : bibliographie
Thèse pour obtenir le grade de Docteur de l'Université de Montpellier en InformatiqueLangues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Géomatique
[Termes IGN] chaîne de traitement
[Termes IGN] collecte de données
[Termes IGN] corpus
[Termes IGN] découverte de connaissances
[Termes IGN] données hétérogènes
[Termes IGN] données massives
[Termes IGN] données spatiotemporelles
[Termes IGN] données thématiques
[Termes IGN] exploration de données
[Termes IGN] Montpellier
[Termes IGN] stockage de données
[Termes IGN] terminologie
[Termes IGN] territoire
[Termes IGN] ville intelligenteIndex. décimale : THESE Thèses et HDR Résumé : (auteur) L’avènement des nouvelles technologies de la communication et de l’information (NTIC) accélère la croissance des données produites par les services qu’offrent les grandes villes à leur population dans divers domaines. Parmi ces données, nous pouvons citer : les données textuelles (disponibles sur le Web), les images satellites (données de surveillance), les données issues de capteurs, etc. Ces données sont essentiellement issues des services proposés pour répondre aux besoins quotidiens des habitants comme la mobilité, la communication, la santé, ainsi que les services de gestion des différentes ressources comme l’eau, les exploitations agricoles et urbaines, l’énergie, etc. Cette forte croissance remet en question la complétude et l'efficacité des méthodes et techniques classiquement utilisées en fouille de données. Les difficultés rencontrées sont principalement liées à la volumétrie des données, mais aussi à leur complexité telle que la forte hétérogénéité. Notre sujet de recherche s’inscrit dans le cadre de la démarche ÉcoCité de la Métropole de Montpellier Méditerranée (3M) et vise à développer une démarche d’observation intelligente du territoire à partir des masses de données dont-elle dispose. Dans cette thèse, nous nous intéressons à l'enrichissement mutuelle entre des données fortement hétérogènes pour le suivi des territoires. Nous limitons notre étude à trois thématiques qui sont l’urbanisation, l’agriculture et l’hydrologie sur le territoire de la métropole de Montpellier. Pour ce faire, nous déclinons dans cette étude, une chaîne de traitement qui regroupe des approches permettant : 1) de collecter des séries temporelles de données textuelles pour la constitution de corpus thématiques avec un ancrage sur le plan spatial et de les analyser, 2) de stocker ces données massives et hétérogènes afin de les rendre accessibles et analysables par tous, sans pour autant les détériorer, 3) d’extraire des indicateurs permettant de mettre en relation les données des différentes thématiques, tant sur le plan spatial, temporel que thématique, et 4) d’extraire des connaissances à partir de ces données, afin de montrer l’impact de ces thématiques sur l’évolution du territoire de façon globale. À partir de ces différentes approches, nous mettons en évidence l'importance de la mise en relation de données gérées jusqu'ici en silo, en faisant ressortir des connaissances pouvant servir de système d’aide à la décision. L'ensemble des approches méthodologiques que nous proposons dans cette étude, constitue une chaîne de traitement complète, allant de la collecte des données hétérogènes à leur mise en relation et analyse pour l'extraction des connaissances pour la description d’événements territoriaux sur le plan spatio-temporel. Note de contenu : 1- Introduction
2- Vers un système d’information pour les villes intelligentes
3- Protocole de collecte de données textuelles
4- Extraction et analyse de terminologies : ITEXT-BIO
5- Stockage de données hétérogènes : Lac de données spatiales
6- Intégration et mise en relation de données hétérogènes
7- Conclusion généraleNuméro de notice : 28897 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE Nature : Thèse française Note de thèse : Thèse de Doctorat : Informatique : Montpellier : 2021 Organisme de stage : INRAE-UMR TETIS DOI : sans En ligne : https://www.theses.fr/2021MONTS062 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=101658 Programmation d’un système de scannage multiple pilotable et mise en place de tests de qualité pour l’optimisation d’une chaîne de traitement photogrammétrique / Augustin Cosson (2021)
Titre : Programmation d’un système de scannage multiple pilotable et mise en place de tests de qualité pour l’optimisation d’une chaîne de traitement photogrammétrique Type de document : Mémoire Auteurs : Augustin Cosson, Auteur Editeur : Champs-sur-Marne : Ecole nationale des sciences géographiques ENSG Année de publication : 2021 Importance : 84 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : Bibliographie
Rapport de projet pluridisciplinaire, cycle ING2Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Photogrammétrie numérique
[Termes IGN] chaîne de traitement
[Termes IGN] contrôle qualité
[Termes IGN] interface utilisateur
[Termes IGN] numérisation de photographie
[Termes IGN] numériseur à balayage
[Termes IGN] optimisation (mathématiques)
[Termes IGN] photogrammétrie aérienne
[Termes IGN] photographie argentique
[Termes IGN] qualité géométrique (image)
[Termes IGN] qualité radiométrique (image)Index. décimale : PROJET Mémoires : Rapports de projet - stage des ingénieurs de 2e année Résumé : (Auteur) Mon travail en tant que stagiaire au MRAC a été d’optimiser la première partie d’une chaîne de traitements photogrammétriques : la numérisation de photographies aériennes argentiques. Cette chaîne de traitements s’inscrit dans un projet de scannage de masse pour un lot de 400 000 photographies aériennes. Pour optimiser le temps de scannage, il a fallu concevoir et assembler un système de scannage et une interface utilisateur permettant de piloter simultanément 4 scanners depuis un seul poste. Il a fallu ensuite évaluer plusieurs critères de qualité et de cohérence entre les différents scanners du système. Enfin, j’ai pu valider la viabilité et la pérennité du système afin d’inscrire ce dernier dans la chaîne de traitement photogrammétrique. Note de contenu :
1. Mise en place d’un système de scannage multiple
1.1 Besoin
1.2 Solution mise en place
1.3 Solution retenue pour le scannage de masse
2. Evaluation de la qualité radiométrique du scannage
2.1 Limite de la calibration prédéfinie du logiciel
2.2 Etalonnage des scanners
2.3 Test de calibration
2.4 Application pour les photographies aériennes
2.5 Conclusion sur la calibration
3. Evaluation de la qualité géométrique du scannage
3.1 Test de distorsion
3.2 Conclusion sur la distorsion
4. Evaluation de la pérennité du système
4.1 Test de résistance au choc
4.2 Test de fatigue
4.3 Conclusion sur la pérennité du système
ConclusionNuméro de notice : 26577 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE/INFORMATIQUE Nature : Mémoire de projet pluridisciplinaire Organisme de stage : Musée Royal de l’Afrique Centrale MRAC Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=98350 Documents numériques
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