Une approche basée graphes pour la modélisation et le traitement de nuages de points massifs issus d’acquisitions de LiDARs terrestres

par Arnaud Bletterer

Thèse de doctorat en Automatique, traitement du signal et des images

Sous la direction de Marc Antonini.

Soutenue le 10-12-2018

à Côte d'Azur , dans le cadre de École doctorale Sciences et technologies de l'information et de la communication (Sophia Antipolis, Alpes-Maritimes) , en partenariat avec Université de Nice (établissement de préparation) , Laboratoire Informatique, signaux et systèmes (Sophia Antipolis, Alpes-Maritimes) (laboratoire) et de Laboratoire d'Informatique, Signaux, et Systèmes de Sophia-Antipolis (I3S) / Projet MEDIACODING (laboratoire) .

Le président du jury était Pierre Alliez.

Le jury était composé de Pierre Alliez, Raphaëlle Chaine, Julien Tierny, Mathieu Brédif, Frédéric Payan.

Les rapporteurs étaient Raphaëlle Chaine, Julien Tierny.


  • Résumé

    Avec l'évolution des dispositifs d'acquisition 3D, les nuages de points sont maintenant devenus une représentation essentielle des scènes numérisées. Les systèmes récents sont capables de capturer plusieurs centaines de millions de points en une seule acquisition. Comme plusieurs acquisitions sont nécessaires pour capturer la géométrie de scènes de grande taille, un site historique par exemple, nous obtenons des nuages de points massifs, i.e., composés de plusieurs milliards de points. Dans cette thèse, nous nous intéressons à la structuration et à la manipulation de nuages de points issus d'acquisitions générées à partir de LiDARs terrestres. A partir de la structure de chaque acquisition, des graphes, représentant chacun la connectivité locale de la surface numérisée, sont construits. Les graphes créés sont ensuite liés entre eux afin d'obtenir une représentation globale de la surface capturée. Nous montrons que cette structure est particulièrement adaptée à la manipulation de la surface sous-jacente aux nuages de points massifs, même sur des ordinateurs ayant une mémoire limitée. Notamment, nous montrons que cette structure permet de traiter deux problèmes spécifiques à ce type de données. Un premier lié au ré-échantillonnage de nuages de points, en générant des distributions de bonne qualité en termes de bruit bleu grâce à un algorithme d'échantillonnage en disques de Poisson. Un autre lié à la construction de diagrammes de Voronoï centroïdaux, permettant l'amélioration de la qualité des distributions générées, ainsi que la reconstruction de maillages triangulaires.

  • Titre traduit

    A graph-based for modeling and processing gigantic point clouds from terrestrial LiDARs acquisitions


  • Résumé

    With the evolution of 3D acquisition devices, point clouds have now become an essential representation of digitized scenes. Recent systems are able to capture several hundreds of millions of points in a single acquisition. As multiple acquisitions are necessary to capture the geometry of large-scale scenes, a historical site for example, we obtain massive point clouds, i.e., composed of billions of points. In this thesis, we are interested in the structuration and manipulation of point clouds from acquisitions generated by terrestrial LiDARs. From the structure of each acquisition, graphs, each representing the local connectivity of the digitized surface, are constructed. Created graphs are then linked together to obtain a global representation of the captured surface. We show that this structure is particularly adapted to the manipulation of the underlying surface of massive point clouds, even on computers with limited memory. Especially, we show that this structure allow to deal with two problems specific to that kind of data. A first one linked to the resampling of point clouds, by generating distributions of good quality in terms of blue noise thanks to a Poisson disk sampling algorithm. Another one connected to the construction of centroidal Voronoi tessellations, allowing to enhance the quality of generated distributions and to reconstruct triangular meshes.


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