Génération de maillages adaptatifs à partir de données volumiques de grande taille

par Ricardo Uribe Lobello

Thèse de doctorat en Informatique

Sous la direction de Florence Denis et de Florent Dupont.

Soutenue le 04-12-2013

à Lyon 2 , dans le cadre de École doctorale en Informatique et Mathématiques de Lyon , en partenariat avec LIRIS - Laboratoire d'informatique en images et systèmes d'information (laboratoire) .

Le président du jury était Annick Montanvert.

Le jury était composé de Mohamed Daoudi, Gilles Gesquière.

Les rapporteurs étaient Pierre Alliez, Jacques-Olivier Lachaud.


  • Résumé

    Dans cette thèse, nous nous sommes intéressés au problème de l'extraction d'une surface à partir de la représentation volumique d'un objet. Dans ce but, nous nous sommes concentrés sur les méthodes de division spatiale. Ces approches divisent le volume afin de construire une approximation par morceaux de la surface de l'objet. L'idée générale consiste à faire des approximations surfaciques locales qui seront ensuite combinées pour extraire une surface unique représentant l'objet. Les approches basées sur l'algorithme " Marching Cubes " (MC) présentent des défaut par rapport à la qualité et l'adaptativité de la surface produite. Même si une considérable quantité d'améliorations ont été apportées à la méthode originale, la plus grande partie des algorithmes fournissent la solution à un ou deux défauts mais n'arrivent pas à surmonter toutes ses limitations.Les méthodes duales sont plus adaptées pour utiliser un échantillonnage adaptatif sur le volume d'intérêt. Ces méthodes reposent sur la génération de surfaces duales à celles construites par MC ou se basent sur des grilles duales. Elles construisent des maillages moins denses et en même temps capables de mieux approcher les détails de l'objet. De plus, des améliorations récentes garantissent que les maillages extraits ont de bonnes propriétés topologiques et géométriques.Nous avons étudié les caractéristiques spécifiques des objets volumiques par rapport à leur géométrie et à leur topologie. Nous avons exploré l'état de l'art sur les approches de division spatiale afin d'identifier leurs avantages et leurs inconvénients ainsi que les implications de leur utilisation sur des objets volumiques. Nous avons conclu qu'une approche duale était la mieux adaptée pour obtenir un bon compromis entre qualité du maillage et qualité de l'approximation. Dans un second temps, nous avons proposé et développé un pipeline de génération de surfaces basé sur une combinaison d'une approche duale et de la recherche de composantes connexes n-dimensionnels pour mieux reproduire la topologie et la géométrie des objets originels. Dans un troisième temps, nous avons présenté une extension "out-of-core" de notre chaîne de traitements pour l'extraction des surfaces à partir de grands volumes. Le volume est divisé pour générer des morceaux de surface de manière indépendante et garde l'information nécessaire pour les connecter afin de produire une surface unique topologiquement correcte.L'approche utilisée permet de paralléliser le traitement pour accélérer l'obtention de la surface. Les tests réalisés ont permis de valider la méthode sur des données volumiques massives.

  • Titre traduit

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  • Résumé

    In this document, we have been interested in the surface extraction from the volumetric representation of an object. With this objective in mind, we have studied the spatial subdivision surface extraction algorithms. This approaches divide the volume in order to build a piecewise approximation of the surface. The general idea is to combine local and simple approximations to extract a complete representation of the object's surface.The methods based on the Marching Cubes (MC) algorithm have problems to produce good quality and to handle adaptive surfaces. Even if a lot of improvements to MC have been proposed, these approaches solved one or two problems but they don't offer a complete solution to all the MC drawbacks. Dual methods are more adapted to use adaptive sampling over volumes. These methods generate surfaces that are dual to those generated by the Marching Cubes algorithm or dual grids in order to use MC methods. These solutions build adaptive meshes that represent well the features of the object. In addition, recent improvements guarantee that the produced meshes have good geometrical and topological properties.In this dissertation, we have studied the main topological and geometrical properties of volumetric objects. In a first stage, we have explored the state of the art on spatial subdivision surface extraction methods in order to identify theirs advantages, theirs drawbacks and the implications of theirs application on volumetric objects. We have concluded that a dual approach is the best option to obtain a good compromise between mesh quality and geometrical approximation. In a second stage, we have developed a general pipeline for surface extraction based on a combination of dual methods and connected components extraction to better capture the topology and geometry of the original object. In a third stage, we have presented an out-of-core extension of our surface extraction pipeline in order to extract adaptive meshes from huge volumes. Volumes are divided in smaller sub-volumes that are processed independently to produce surface patches that are later combined in an unique and topologically correct surface. This approach can be implemented in parallel to speed up its performance. Test realized in a vast set of volumes have confirmed our results and the features of our solution.

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