L'Université Louis Pasteur Strasbourg I École doctorale MSII Laboratoire des Sciences de l'Image de l'Informatique et de la Télédétection

THÈSE
présentée à
L’Université Louis Pasteur, Strasbourg I — École doctorale MSII
Laboratoire des Sciences de l’Image, de l’Informatique et de la Télédétection
UMR 7005 CNRS/ULP
par
M. Frédéric LARUE
pour l’obtention du grade de
Docteur de l’Université Louis Pasteur
Discipline: Informatique
NUMÉRISATION DE PIÈCES D’ART
EN TERMES DE FORME ET D’APPARENCE
POUR LA VISUALISATION RÉALISTE
EN SYNTHÈSE D’IMAGES
Soutenue publiquement le 26 novembre 2008 devant le jury constitué de:
M. Jean-Michel DISCHLER, Directeur,
Professeur à l’Université Louis Pasteur de Strasbourg.
M. Christophe DOIGNON, Rapporteur interne,
Maître de Conférences à l’Université Louis Pasteur de Strasbourg.
M. Bernard PÉROCHE, Rapporteur,
Professeur à l’Université Claude Bernard de Lyon.
M. Daniel MENEVEAUX, Rapporteur,
Maître de Conférences à l’Université de Poitiers.
M. Roberto SCOPIGNO, Examinateur,
Professeur à l’Université de Pise, Italie.Remerciements
Je tiens, avant toute autre chose, à adresser mes remerciements à un certain nombre de
personnes qui, de part leurs soutients ou leurs discutions, ont contribué à l’aboutissement
de ces travaux.
Je remercie d’abord M. Jean-Michel DISCHLER, mon directeur, pour avoir fait des pieds et
des mains il y a quatre ans pour m’obtenir cette thèse.
Merci à M. Christophe DOIGNON, qui m’a été d’un grand secour en début de thèse concer-
nant les aspects touchant à la vision.
Merci à M. Jean-Pierre CHAMBARD, directeur de la société HOLO3, pour avoir mis à
notre disposition une partie du matériel nécessaire à la réalisation de ces travaux, ainsi qu’à
MM. Vincent CHALVIDAN et Mohammed TAZEROUALTI pour leurs collaborations.
Merci aux membres de mon jury, et notamment aux rapporteurs, dont les remarques judi-
cieuses m’ont permis d’améliorer la qualité de ce mémoire.
Merci à tous mes collègues de l’équipe IGG pour leur convivialité qui a aidé à animer un peu
ces tristes locaux du LSIIT, mais également pour les discussions prolifiques, bien qu’infor-
melles, que leur compagnie a souvent suscitées. Un merci tout particulier à MM. Lucas AM-
MANN et Olivier GÉNÉVAUX, avec qui j’ai eu grand plaisir à collaborer.
Merci à mes amis et à ma famille qui ont subi cette thèse bien malgré eux, mais toujours
avec le sourire et sans jamais broncher. Un remerciement très spécial et très ému à mon
amie Émilie pour m’avoir soutenu du début à la fin, dans les meilleurs comme dans les pires
moments.
Enfin, merci à tous ceux qui, autres que ma mère et mon jury, liront ce manuscrit.- Table des matières -
1 Introduction 11
1 Généralités . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11
2 Le projet AMI-3D . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 13
2.1 Présentation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 14
2.2 Objectifs . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 14
3 Problématiques . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 15
3.1 Les contraintes de la mesure de formes . . . . . . . . . . . . . . . 15
3.2 Les difficultés liées à la mesure de l’apparence . . . . . . . . . . . 18
4 Contributions . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 20
I État de l’art 23
2 Mesure de formes 25
1 Processus de formation d’images . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 26
1.1 Le modèle sténopé . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 26
1.2 Les distorsions optiques . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 29
1.3 Calibrage . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 31
2 Lumière structurée par décalage de phase . . . . . . . . . . . . . . . . . . 31
2.1 Triangulation optique et stéréovision active . . . . . . . . . . . . . 31
2.2 Acquisition de franges et paramétrisation par phase . . . . . . . . . 33
2.3 Calcul de profondeur par décalage de phase . . . . . . . . . . . . . 33
2.4 Démodulation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 34
3 Représentation des données acquises . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 35
3 Recalage géométrique 37
1 Calcul de transformations rigides entre deux surfaces . . . . . . . . . . . . 38
1.1 Énoncé du problème . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 38
1.2 Solution optimale au sens des moindres carrés . . . . . . . . . . . . 40
2 Recherche automatique de correspondances . . . . . . . . . . . . . . . . . 41
2.1 Extraction de caractéristiques géométriques . . . . . . . . . . . . . 41
2.2 Définition d’invariants par transformations rigides . . . . . . . . . 43
2.3 Caractéristiques et invariants multi-échelle . . . . . . . . . . . . . 456
2.4 Détermination de la transformation de recalage . . . . . . . . . . . 45
2.5 Caractérisation globale . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 46
3 Résolution par minimisation itérative . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 47
3.1 Description de l’algorithme . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 47
3.2 Amélioration de la convergence et de la robustesse . . . . . . . . . 49
3.3 Problème du plus proche voisin . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 50
3.4 Utilisation d’attributs additionnels . . . . . . . . . . . . . . . . . . 52
4 Recalage global . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 54
4.1 Arbre de recouvrement minimal . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 55
4.2 ICP global . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 55
5 Algorithmes génétiques de recalage . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 56
6 Bilan . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 57
4 Intégration et filtrage 59
1 Intégration . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 60
1.1 Intégration basée maillages . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 61
1.2 Intégration volumique . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 64
2 Filtrage . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 66
2.1 Premier filtre simple : le filtre Laplacien . . . . . . . . . . . . . . . 68
2.2 Autres filtres simples . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 69
2.3 Filtres adaptatifs à puissance variable . . . . . . . . . . . . . . . . 70
2.4 Filtres adaptatifs à masque variable . . . . . . . . . . . . . . . . . 72
2.5 Travaux connexes . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 73
3 Bilan . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 73
5 Capture et restitution de l’apparence 75
1 Définition de l’apparence . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 76
1.1 La fonction de réflectance . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 76
1.2 Mesure de réflectances . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 78
1.3 Modèles de réflectances en synthèse d’images . . . . . . . . . . . . 78
2 Acquisition de l’apparence à partir d’objets réels . . . . . . . . . . . . . . 81
2.1 Recalage de points de vue . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 82
2.2 Localisation de sources lumineuses . . . . . . . . . . . . . . . . . 83
2.3 Ajustement de textures . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 84
3 Reconstruction de textures bidirectionnelles . . . . . . . . . . . . . . . . . 85
4 Reconstruction de textures monodirectionnelles . . . . . . . . . . . . . . . 87
4.1 Point de vue fixe . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 87
4.2 Éclairage fixe — approches purement photométriques . . . . . . . 88
4.3 Éclairage fixe — approches surfaciques . . . . . . . . . . . . . . . 90
5 Reconstruction de textures diffuses . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 92
5.1 Combinaison d’images par moyennage . . . . . . . . . . . . . . . 92
5.2 Extraction de la composante diffuse par illumination inverse . . . . 94
6 Bilan . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 95TABLE DES MATIÈRES 7
II Travaux réalisés 97
6 Capture de champs lumineux 99
1 Principe . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 101
2 Détermination des correspondances . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 102
2.1 Paramétrisation de surfaces réelles par la phase . . . . . . . . . . . 102
2.2 Sélection des correspondances . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 104
2.3 Classification des correspondances . . . . . . . . . . . . . . . . . . 106
3 Description du protocole d’acquisition . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 106
3.1 Échantillonnage local de l’apparence . . . . . . . . . . . . . . . . 107
3.2 Recalage géométrique chaîné par bloc . . . . . . . . . . . . . . . . 109
3.3 Amélioration de la précision . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 110
4 Post-traitements . . . . . . . .