Nouveaux algorithmes et méthodes pour segmenter un maillage 3D en vision par ordinateur

Abstract

Ce travail de thèse introduit une nouvelle méthode de segmentation sémantique de modèles 3D basée sur la prise en compte de la couleur des pixels des images utilisées pendant la phase de la reconstruction 3D. Cette nouvelle technique permet de segmenter le maillage d’une manière significative et elle est beaucoup plus simple que la plupart des méthodes de segmentation de maillage basées sur les caractéristiques géométriques. L’approche que nous avons adoptée définie une correspondance entre les couleurs des objets de la scène et le maillage 3D en exploitant le lien entre les points d'intérêt des images analysées et les sommets du maillage 3D reconstruit. Cette méthode comporte quatre étapes fondamentales : 1. La reconstruction 3D à partir des images, avec détermination de la correspondance entre les coordonnées des points 3D de la scène et leurs projections sur les plans de la caméra. 2. L'attribution d'une couleur à chaque facette du maillage. 3. La classification des facettes de couleur. 4. La segmentation du maillage. Ainsi nous montrons à travers des évaluations qualitatives que notre approche obtient des résultats satisfaisants, reflétant son efficacité et sa performance par rapport aux méthodes de référence avec un temps de calcul nettement inférieur.