Segmentation de maillages 3D par l’exemple - Inria - Institut national de recherche en sciences et technologies du numérique Accéder directement au contenu
Thèse Année : 2014

A Segmentation transfer method for 3D models

Segmentation de maillages 3D par l’exemple

Esma Elghoul
  • Fonction : Auteur
  • PersonId : 941591

Résumé

In this dissertation, we present a new method to segment 3D models intotheir functional parts. The segmentation is performed by a transfer approach : a semanticoriented segmentation of an object is calculated using a pre-segmented example model from the same class (chairs, humans, etc.). To this end, we adapted and extended the random walk segmentation method which allowed us to transform our problem into a problem of locating and matching seed faces. Our method consists of four fundamental steps : establishing correspondences between the example and the target model, localizing seeds to initialize regions in the target model, computing the segments and refining their boundaries in the target model. We decomposed our approach in two, taking into account similarity criteria which differ regarding the object type (rigid vs. articulated). The first approach is dedicated to rigid objects (chairs, airplanes, etc.), where the matching is based on rigid transformations to determine the best alignment between the functional parts of the compared objects. The second one focused on articulated objects (humans, quadrupeds, etc.), where coarse topological shape attributes are used in a skeleton-based approach to cover larger pose variations when computing correspondences between functional parts. We show through qualitative and quantitative evaluations that our method improves upon individual segmentation techniques and obtains results that are close to the co-segmentation techniques results with an important calculation time reduction.
Cette thèse présente un méthode de segmentation de modèles 3D en parties significatives ou fonctionnelles. La segmentation s’effectue par "transfert" d’une segmentation exemple : la segmentation d’un modèle est calculée en transférant les segments d’une segmentation exemple d’un objet appartenant à la même classe de modèles 3D. Pour ce faire, nous avons adapté et étendu la méthode de segmentation par les marches aléatoires et transformé notre problème en un problème de localisation et mise en correspondance de faces germes. Notre méthode de transfert de segmentation comporte quatre étapes fondamentales : la mise en correspondance entre le modèle exemple et le modèle cible, la localisation automatique de germes sur le modèle cible servant à initialiser les régions , le calcul des segments du modèle cible et l’amélioration des frontières des segments créés. En étudiant le problème de la mise en correspondance des parties similaires d’une paire d’objets provenant de la même classe sémantique (chaise, avion, etc.), nous avons constaté que les critères de similarité à prendre en compte pour établir ces correspondances diffèrent selon que les objets sont de type rigide (chaises, avions, etc..) ou de type articulé (humains, quadrupèdes, etc.). Pour mieux gérer les deux types d’objets, nous décomposons notre approche en deux :Une première approche, dédiée aux objets rigides, où la mise en correspondance est basée sur le calcul des transformations rigides permettant d’aligner au mieux les parties significatives des deux objets comparés. Une deuxième approche de segmentation, dédiée aux modèles articulés. Elle se caractérise par une étape importante de pré-traitement des objets. Cette phase permet d’amorcer la mise en correspondance des parties fonctionnelles de ces modèles, qui présentent généralement des variations de poses importantes. L’algorithme introduit une paramétrisation de la surface des objets basée sur des squelettes calculés via des diagrammes de Reeb pour associer les parties de l’objet exemple pré-segmenté à leurs homologues dans le modèle cible.Nous montrons à travers des évaluations qualitatives et quantitatives que notre approche est une méthode rapide qui améliore les résultats obtenus par les techniques de segmentation individuelle et obtient des résultats comparables aux techniques de co-segmentation avec un temps de calcul nettement inférieur.
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Dates et versions

tel-01093509 , version 1 (05-01-2015)
tel-01093509 , version 2 (18-08-2016)

Identifiants

  • HAL Id : tel-01093509 , version 1

Citer

Esma Elghoul. Segmentation de maillages 3D par l’exemple. Synthèse d'image et réalité virtuelle [cs.GR]. Télécom ParisTech, 2014. Français. ⟨NNT : 2014ENST0051⟩. ⟨tel-01093509v1⟩

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