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National audience; La valorisation patrimoniale et l’exploitation scientifique des sites archéologiques font appel aujourd’hui à des acquisitions photogrammétriques. La photogrammétrie par corrélation dense permet d’obtenir une représentation numérique tridimensionnelle, ou modèle 3D, d’un objet à partir de simples clichés photographiques ; les logiciels PhotoScan (Agisoft) et MicMac (IGN) sont les plus utilisés. En parallèle de nombreux logiciels de CAO et DAO intègrent désormais les nuages de points et/ou modèles 3D et proposent un ensemble d’outils et de fonctions avancés permettant de travailler directement sur les modèles numériques afin d’en extraire les informations utiles à la compréhension et à l’étude de l’architecture. Autocad Map 3D et CloudCompare offrent la possibilité d’effectuer entre autres des projections, des plans, des coupes, des calculs de distances dans de très gros nuages. Dans le cadre des recherches menées par F. Villedieu sur le Palatin, les travaux réalisés par N. André et J. Boiné pour l’étude architecturale des vestiges de la Cenatio Rotunda et de la terrasse monumentale de la Vigna Barberini ont permis d’apprécier les avantages que l’archéologie peut tirer du recours à la photogrammétrie, celui-ci permettant d’une part d’affiner l’étude des structures et, d’autre part, de disposer d’un support déterminant dans l’établissement d’un dialogue avec le public.

This work deals with the analysis of 3D point cloud data acquired by ground-based laser sensors in order to detect 3D geometrical changes in complicated environments (such as power plants or oil platforms). Ground-based laser sensors are compact and portable devices that are able to acquire rapidly and accurately a large amount of 3D points on the surface of objects. These point clouds are very dense and detailed, but also huge and unstructured. Therefore, we have developed fast and ad-hoc algorithms to deal with such datasets. This manuscript presents the study and effective implementation of a complete change detection framework based on 3D point clouds and 3D mesh models. We mainly propose a method to compute distances directly between two 3D point clouds in a robust and accurate way, and also two segmentation algorithms. The first segmentation algorithm is a "region based" approach that relies on a local statistical test. It classifies points of a cloud in two categories, depending on the distribution of distances computed for each point and its nearest neighbours. The second algorithm is an "edge based" approach that relies on a propagation scheme constrained by the gradient norms of the computed distances. We also propose a specific coding scheme of an "octree" structure. Such a structure can be computed very efficiently and in such a way that most of the point based treatments can be optimized and the global process is therefore greatly accelerated. Eventually, we present several industrial applications of our framework. We also investigate the potential advantages that it could bring to a crisis management process, as it is fast and accurate., Ce travail de thèse aborde le problème de la détection de changement à partir de données géométriques tridimensionnelles. Ces données peuvent représenter n'importe quel objet ou environnement mais le travail s'est focalisé sur des environnements complexes et de grande envergure (centrales nucléaires, plateformes pétrolières, etc.). L'idée principale est d'exploiter directement les nuages de points acquis par des scanner laser, sans passer par des reconstructions intermédiaires plus "haut niveau" (maillages triangulaires, etc.) mais qui sont souvent impossibles à calculer automatiquement et proprement sur de tels environnements. Les scanners laser sont des appareils compacts et portables capables de mesurer rapidement un très grand nombre de points 3D sur la surface des objets. Les nuages de points résultants sont des données précises et très détaillées, mais aussi très volumineuses et non structurées. Il est donc nécessaire de développer des traitements particuliers et performants. Le manuscrit présente l'étude et la mise en place concrète d'un processus complet de détection de changements géométriques, se basant principalement sur des nuages de points 3D et des maillages surfaciques 3D. On propose en particulier une méthode robuste de calcul d'écarts directement entre nuages de points 3D, ainsi que deux algorithmes de segmentation géométrique de nuages associés à des valeurs d'écarts (dans le but d'isoler les zones de changement). Le premier algorithme met en œuvre une méthode de classification des points du nuage par analyse statistique locale des valeurs d'écarts. Le second se base sur la propagation d'un contour, contrainte par la norme du gradient géométrique des valeurs d'écarts. On propose aussi un codage particulier d'une structure octree, qui, sous cette forme, peut être calculée très rapidement et sur mesure, ce qui permet d'accélérer fortement les calculs. Plusieurs applications, principalement industrielles, sont finalement proposées. Une ouverture est faite vers des applications d'aide à la gestion de catastrophes naturelles ou industrielles, qui pourraient profiter de la rapidité et de la fiabilité des méthodes d'analyse et de suivi géométrique proposées.

no note; International audience; In this paper we present a complete point-based pipeline for the capture, display and illustration of very large scans of archeological artifacts. This approach was developed as part of a project involving archeologists and computer graphics researchers, working on the Delphi "Dancers Column". We first determined the archeologists' requirements for interactive viewing and documentary illustration. To satisfy these needs we use a compact pointbased structure of the very large data, permitting interactive viewing in 3D. This helps the archeologists to examine and position the fragments. We introduce efficient construction algorithms for this structure, allowing it to be built on limited-memory platforms, such as those available on the field. We also propose a new stylized rendering approach based on an inverse cylindrical projection and 2D skydome rendering. This illustrative style has been used as a planning tool for fragment docking and as a substitute for traditional illustration in an archeological publication. Other uses of these tools are currently under way in the context of this project.

International audience; Nous nous intéressons au traitement de très gros nuages de points (plusieurs dizaines de millions). Le rendu de tels nuages s'effectue, de manière rapide, à l'aide de modèles d'éclairage locaux. Mais le réalisme est moindre que celui obtenu avec des modèles d'éclairage globaux. Ces derniers requièrent quant à eux la définition d'une surface à partir du nuage de points. Nous utilisons un modèle d'éclairage intermédiaire, la portion de ciel visible. Nous déclinons ce modèle en deux versions : une version 2D1/2 et une version 3D. La première peut être appliquée à des terrains ou assimilés ; la seconde peut opérer sur des nuages de points 3D issus de mesures, discrétisées dans un arbre octaire. Les résultats de ces méthodes ont été utilisés par des archéologues pour guider les travaux d'accostage et d'assemblage de fragments d'une grande colonne grecque. La version 2D1/2 sera utilisée à des fins d'illustration dans des publications archéologiques.

Dans le cadre de CFD'2002, Conférence Fédérative sur le Document.; This paper describes an original approach for calculating ellipticity and rectangularity shape descriptors. We propose a new exploitation of the Radon transform to generate a signature which provides global information on the shape of a binary object. The signature allows to keep fundamental geometrical transformation like scale, translation and rotation. The provided results are promising.