Nuages de points et modélisation 3D
T. BOUBEKEUR, J-E. DESCHAUD, F. GOULETTE
Computer VisionModelling

Prè-requis

Scientifique : Géométrie, Algèbre linéaire, Probabilités – Technique (utile pour le projet) : Programmation (C, C++, Python ou Matlab).

Objectif du cours

Il s’agit de faire un panorama des concepts et techniques d’acquisition, de traitement et de visualisation des nuages de points 3D, et de leurs fondements mathématiques et algorithmiques.

Organisation des séances

Mode de validation

  • Projet basé sur un article de recherche
  • Déroulement du projet : 1/ Choix d’un article de recherche parmi des propositions ; 2/ Implémentation et tests du ou des algorithmes décrit(s) dans l’article ; 3/ Selon les cas, analyse de l’algorithme, de ses résultats, proposition de variante(s) ; 4/ Remise d’un document expliquant la méthode, les résultats ; et du code réalisé
  • Mode de rattrapage : Un étudiant ayant échoué à l’épreuve d’évaluation par projet, se verra la possibilité de choisir un autre projet dans une nouvelle liste d’articles proposée par les enseignants.

Références

  • Images de profondeur, dir. J. Gallice, 2001, Hermès Science.
  • Modélisation 3D automatique, F. Goulette, 1998, Presses de l’Ecole des Mines.
  • Traitement de nuages de points denses et modélisation 3D d’environnements par système mobile LiDAR / Caméra, J.-E. Deschaud, 2010, thèse de doctorat MINES ParisTech.
  •  Point-based graphics, M. Gross and H. Pfister editors, 2007, Morgan Kaufmann.

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Thèmes abordés

  • Systèmes de perception 3D
  • Traitements et opérateurs
  • Recalage
  • Segmentation de nuages de points
  • Reconstruction de courbes et surfaces
  • Modélisation par primitives
  • Rendu de nuages de points et maillages
Les intervenants

François GOULETTE

(MINES ParisTech)

Jean-Emmanuel DESCHAUD

(MINES ParisTech)

Tamy BOUBEKEUR

(Telecom ParisTech)

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