Equipe projet

L’axe MV traite les données visuelles 3D. Celles-ci peuvent être représentées :

• par des ensembles de points (x,y,z) structurés (c’est-à-dire que les points sont reliés entre eux comme dans le cas de maillages triangulés) ou non (dans ce cas, nous n’avons qu’une liste de coordonnées 3D). A noter que des attributs supplémentaires comme une couleur peuvent être associés à chaque point. Ces données sont en général fournis par des dispositifs numérisation 3D surfacique comme un scanner laser ou par stéréovision.

• par des images 3D qui sont en général sous la forme d’une pile d’images 2D. Dans ce cas, les éléments de l’image deviennent des voxels (volume elements) et sont défi nis par une valeur en chaque point I(i,j,k). Les images 3D proviennent par exemple de l’imagerie médicale et la valeur I représente ainsi la densité aux rayons X dans le cas de la scanographie ou la densité de proton en Imagerie par Résonance Magnétique. Des séquences temporelles de données visuelles 3D peuvent aussi être obtenues et on parlera dans ce cas de données 4D ou 3D+t. L’objectif est alors de modéliser ces données, c’est-àdire d’en extraire une représentation synthétique pour supprimer des défauts comme le bruit d’acquisition, déterminer la frontière de certaines régions (c’est ce qu’on appelle la segmentation), extraire des amers pour caractériser certains paramètres comme la forme et pour comparer différents échantillons entre eux en les recalant. La modélisation pourra aussi permettre de simplifi er les données originales (en remplaçant par exemple un ensemble de triangles coplanaires par une équation linéaire) ou de visualiser l’objet en multirésolution (qui variera en fonction de la distance à l’objet par exemple).

Les recherches au sein de l’axe MV ont été menées suivant les thèmes suivants :

Extraction de caractéristiques géométrique 3D En tout point d’un maillage triangulé défi nissant la surface d’un objet, il est possible de calculer les courbures principales. Celles-ci permettent de modéliser localement la forme du maillage et d’extraire les régions les plus courbées sous forme de lignes de crête. Ces repères vont permettre de défi nir la surface de manière très synthétique et pourront être utilisées pour aligner des surfaces similaires. Un état de l’art des techniques appliquées au contexte médical est présenté dans [8].

Segmentation hiérarchique de nuages de points 3D non structurés Il est possible de défi nir une distance 3D entre deux points en utilisant divers attributs liés à la géométrie ou la colorimétrie. Cette distance va permettre de défi nir un arbre unique de connexions qui sera utilisé pour regrouper les points en des régions homogènes. [9] présente une méthode originale de segmentation.

Morphométrie 3D L’idée est d’utiliser soit les caractéristiques géométriques 3D, soit la segmentation en régions pour essayer de caractériser la forme d’un maillage. Ceci a de nombreuses applications, en particulier en imagerie médicale, pour quantifier la géométrie de structures anatomiques normales ou pathologiques à des fi ns de diagnostic, planifi cation de thérapie ou de validation post-opératoire [10]. A noter aussi une collaboration avec l’axe CP sur le tatouage de maillages 3D qui se fonde sur des techniques de modélisation 3D.