Étude de l'apparence physique de surfaces opaques, analyse photométrique et reconstruction 3D

Study of opaque surface physical appearance, photometric analysis and 3D reconstruction

• Auteur / Autrice : Emmanuelle Tauzia
• Direction : Daniel Méneveaux, Abderrazzak El Albani, Benjamin Bringier
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Informatique et applications
• Date : Soutenance le 30/06/2016
• Etablissement(s) : Poitiers
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Sciences et ingénierie pour l'information, mathématiques (Limoges ; 2009-2018)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : SIC
• Partenaire(s) de recherche : faculte : Université de Poitiers. UFR des sciences fondamentales et appliquées
• Jury : Président / Présidente : Christophe Renaud
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Daniel Méneveaux, Abderrazzak El Albani, Benjamin Bringier
• Jury : Rapporteurs / Rapporteuses : Kadi Bouatouch, Venceslas Biri

Mots clés

Mots clés contrôlés

Ajustement de courbe

Reconstruction d'image

Spectroscopie de réflectance

Vision par ordinateur

Infographie

Mots clés libres

Acquisition d'image

Brdf

3D reconstruction

Fitting

Synthèse et analyse d'image

Image acquisition

Brdf

3D reconstruction

Fitting

Image synthesis and analysis

Résumé

L'étude de l'apparence de surfaces par analyse photométrique est un domaine de recherche actif, avec de nombreuses applications par exemple pour étudier de la qualité de surfaces, la rugosité des objets, leur apparence, etc. Le sujet de cette thèse concerne plus particulièrement l'étude de surfaces opaques, par l'acquisition de la géométrie et de la réflectance. Cela nous a conduit à une analyse des modèles mathématique de réflectance, permettant de représenter les matériaux. Afin d'offrir une description physiquement plausible des matériaux opaques, notre première contribution principale concerne la mise en oeuvre d'un modèle à base de microfacettes Lambertiennes interfacées. Il généralise différents modèles de la littérature incluant des surfaces planes diffuses ou spéculaires et rugueuses diffuses ou spéculaires grâce à trois paramètres physiques : couleur, rugosité et indice de réfraction. Il permet de prendre en compte la transmission des flux lumineux pénétrant sous la surface ainsi que les réflexions multiples entre microfacettes et de restituer les effets de rétrodiffusion lumineuse et d’anisotropie. Notre seconde contribution principale concerne la réalisation d'un système complet d'acquisition de la géométrie et de la réflectance d'objets à partir d'images HDR. Notre méthodologie correspond à une chaîne de reconstruction complète et automatique, uniquement à partir d'images, permettant d'obtenir un niveau de précision intéressant et un faible coût de mise en place et de temps de traitement comparé aux méthodes existantes. Notre méthode permet d'extraire des échantillons de réflectance suffisamment nombreux pour identifier les paramètres de modèles de réflectance avec les données acquises.

The study of surface appearance by photometric analysis is an active area of research, with various applications concerning the analysis of surface roughness or appearance ... The subject of this PhD dissertation relates to the study of opaque surfaces, through the acquisition of their geometry. Our study leads us to an analysis of mathematical reflectance models, for representing materials appearance. To provide a physically plausible description of opaque surfaces, the first major contribution concerns the implementation of a model based on Lambertian interfaced microfacets. This model generalizes several approaches often referenced in the literature, and includes flat diffuse or specular surfaces as well as diffuse or specular microfacets with three physically-based parameters: color, roughness and refractive index. It makes it possible to take into account the transmission of the light flux entering below the surface as well as multiple reflections between microfacets, while handling backscattering and anisotropy. The second main contribution of this work concerns the impolementation of a complete acquisition system for estimating geometry and reflectance from HDR images. Our methodology is based on a complete and automatic reconstruction framework, achieving a higher level of precision, a lower cost of implementation and a shorter processing time compared to photometry-based existing methods.