Outils d'abstraction des formes géométriques pour la modélisation et l'analyse des surfaces naturelles

par Michela Spagnuolo

Thèse de doctorat en Génie informatique

Sous la direction de Robert Laurini.


  • Résumé

    Cette étude est centrée sur le rôle de la modélisation dans le cadre de la manipulation des données spatiales et a décrit une approche méthodologique de la modélisation des surfaces capable de supporter un niveau conceptuel de communication entre les utilisateurs et les systèmes d'ordinateurs. Le but de la recherche était de développer une approche intégrée à la modélisation des surfaces naturelle pour la définition de représentations fortement descriptives (modélisation basée sur la forme). Modéliser sur la base de la forme signifie, partout où cela est possible, reconstruire la surface en parallèle ou a posteriori en rapport avec la reconnaissance des formes structurelles dans les données brutes, en supposant que les données sont généralement recueillies du monde réel selon des axes privilégiés. Avec une approche basée sur la forme, la modélisation des surfaces naturelles serait considérée comme un processus combiné de raffinage/abstraction, qui demande plusieurs niveaux de modèles interdépendants (niveaux conceptuels), chacun étant le résultat d'un processus d'analyse. Dans cette perspective, la création d'outils d'abstraction des formes géométriques a été reconnue comme une phase nécessaire et une nouvelle méthode pour caractériser la forme d'une surface représentée par un modèle linéaire en pièces a été développée. La combinaison des techniques classiques de la topologie et de la géométrie différentielle fournit des méthodes simples pour l'évaluation de plusieurs descripteurs de la forme. Sur la base de cette idée, nous avons défini une analyse qualitative permettant d'évaluer la courbure "le long" des arêtes et "autour" des triangles afin d'identifier les régions dont la forme est classifiée comme concave, convexe, plaine ou en forme de selle. Les régions de courbure proposées sont définies comme étant les composantes interdépendantes du modèle de surface représenté par un graphique et donnent lieu à une décomposition unique de la surface qui peut être utilisée pour l'implémentation parallèle et possède une complexité de calcul linéaire.

  • Titre traduit

    = Shape abstraction tools for modeling and analysing natural surfaces


  • Résumé

    This dissertation focuses on the rote of modelling within spatial data handling and describes a methodological approach to surface modelling which supports a conceptual level of communication between users and computer systems. The research goal was the development of an integrated approach to natural surface modelling for the definition of highly descriptive representations (shape-based modelling). Shape-based modelling consists in performing, whenever possible, the surface reconstruction in parallel or a posteriori with respect to the recognition of structural shapes in the raw data, assuming that data are generally gathered from the real world following some privileged directions. Using a shape-based approach, natural surface modelling would be considered as a combined refinement/abstraction process, which requires different levels of interrelated models (conceptual levels) each deriving from an analysis process. In this context, shape-abstraction tools has been recognised as a necessary step and a new method for characterising the shape of a surface represented by a piece-wise linear mode! has been developed Combining classical topological techniques and differential geometry provides simple methods for evaluating several shape descriptors. Based on this idea a qualitative analysis is defined to estimate the curvature "along" edges and "around" triangles in order to identify regions whose shape is classified as concave, convex, planar or saddle. The proposed curvature regions are defined as connected components of the graph surface model and give rise to a unique surface decomposition which is suitable for parallel implementation and has a linear computational complexity

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  • Détails : 1 vol. (224 p.)
  • Notes : Publication autorisée par le jury
  • Annexes : Bibliogr. p

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  • Cote : C.83(2089)

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