Sujet 3 :
représentation semi-régulière de séquences de maillages
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Avertissement
Ce projet nécessite de solides compétences en mathématiques appliquées ainsi qu'un goût pour la recherche et le travail en équipe. Avoir suivi le cours de modélisation géométrique au 1er semestre serait un plus, mais n'est pas forcément nécessaire. En contrepartie, ce projet vous amènera à acquérir des connaissances dans des domaines variés du traitement d'images : modélisation géométrique des surfaces (surfaces de subdivision, paramétrisation), perception visuelle (salience), outils mathématiques pour la robotique et l'animation (quaternions, géométrie différentielle), le tout avec, bien sûr, des réflexions plus axées algorithmique et structures de données.Article de référence
Semi-Regular Representation and Progressive Compression of 3-D Dynamic Mesh Sequences, par J.-H. Yang, C.-S. Kim et S.-U. Lee, IEEE Trans. Image Processing 2006.Cet article propose une méthode très performante de compression de séquences de maillages. Cette méthode repose sur le remaillage semi-régulier de la séquence ; ce remaillage s'effectue itérativement à partir du premier maillage de la séquence : celui-ci est remaillé selon une technique classique mais complexe (voir figure 1 dans l'article), puis chacun des autres maillages est remaillé à partir du remaillage du maillage précédent et d'un estimateur du mouvement entre les deux maillages.
Travail demandé
Il est recommandé de bien réfléchir à la répartition du travail avant de commencer : par exemple, un étudiant peut s'occuper de l'interface pendant que deux autres s'occupent du remaillage et que le dernier implémente la méthode de simplification selon le critère de salience.- Implémenter une interface de visualisation et manipulation de séquences de maillages.
- Implémenter l'algorithme de remaillage de séquences décrit dans cet article
et composé de 3 étapes :
- remaillage du premier maillage de la séquence ;
- estimation du mouvement ;
- remaillage de chaque maillage à partir des deux étapes précédentes.
- Implémenter une méthode de simplification de maillage selon un critère de salience sur un maillage, à partir de l'article de Lee/Varshney/Jacobs (voir ci-dessous).
- Remplacer, dans l'algorithme de remaillage, l'algorithme de simplification de Garland et Heckbert par votre algorithme basé sur la salience.
- Tester votre algorithme de remaillage de séquences (forme des maillages, évolution des régions de base au cours du temps, temps de calcul, place mémoire ...) et en tirer des conclusions.
A lire aussi
- Mesh Saliency, par C.H. Lee,
A. Varshney et D.W. Jacobs, SIGGRAPH 2005.
Un article introduisant l'utilisation d'un critère perceptif, la salience, pour traiter divers problèmes concernant les maillages, notamment la simplification. - A Model of Saliency-Based Visual Attention
for Rapid Scene Analysis, par L. Itti, C. Koch et E. Niebur, IEEE Trans. Pattern Anal.
Mach. Intell. 1998.
L'article de perception visuelle sur lequel est basé l'article précédent. - Surface Simplification Using Quadric
Error Metrics, par M. Garland et P. Heckbert, SIGGRAPH 1997.
La méthode la plus célèbre de simplification de maillages. - MAPS: Multiresolution Adaptive Parameterization
of Surfaces, par A.W. Lee, W. Sweldens, P. Schröder, L. Cowsar et D. Dobkin, SIGGRAPH 1998.
Une méthode de paramétrisation hiérarchique de maillages, c'est-à-dire de définition automatique et à plusieurs niveaux de détails d'une surface paramétrée par morceaux (cf. cours de modélisation géométrique) approchant un maillage. Utilisée pour le remaillage semi-régulier du premier maillage de la séquence. - A Method for Registration of 3-D Shapes,
par P. Besl et N. McKay, IEEE Trans. Pattern Anal. Mach. Intell. 1992.
Cet article vous sera utile pour la partie estimation du mouvement, car il introduit notamment l'algorithme ICP (Iterative Closest Point). Pour le comprendre, vous aurez besoin de vous familiariser avec les quaternions, qui sont une extension des nombres complexes très utilisée en robotique ou en animation : voir par exemple Wikipedia.