Relevé et consolidation de nuages de pointS issus de multiples capteurS pour la numérisation 3D du patrimoine

par Elise LACHAT, ICube équipe TRIO

Lundi 17 juin 2019, à 10h30, Amphithéâtre De Dietrich, INSA Strasbourg

Le jury est composé de :

• Laurent TRASSOUDAINE, Professeur des Universités, Institut Pascal, Clermont-Ferrand – Rapporteur
• Bruno VALLET, Chargé de Recherches, IGN, Saint-Mandé – Rapporteur
• Pierre CHARBONNIER, Directeur de Recherches, CEREMA Est, Strasbourg – Examinateur
• Mme Tania LANDES, Maître de Conférences, INSA Strasbourg – Co-encadrante
• Pierre GRUSSENMEYER, Professeur des Universités, INSA Strasbourg – Directeur de thèse

Résumé

La numérisation 3D du patrimoine bâti est un procédé qui s’inscrit dans de multiples applications (documentation, visualisation, restauration, etc.), et peut tirer profit de la diversité des techniques de mesure disponibles. Afin d’améliorer la complétude et la qualité des livrables, de plus en plus de projets de numérisation s’appuient sur la combinaison de nuages de points provenant de différentes sources. À cet effet, la connaissance des performances propres aux différents capteurs, ainsi que de la qualité de leurs mesures, est souhaitable. Ces questions sont soulevées dans une première partie de la thèse. Par la suite, plusieurs pistes peuvent être explorées pour la gestion de l’hétérogénéité des données au sein d’un même projet, notamment l’adaptation des étapes de recalage et / ou de modélisation, ou encore le filtrage des données. Du fait de sa présence en début de chaîne de traitement, le principe du recalage de données multi-sources est abordé dans ces travaux. Une approche pour le recalage simultané de plusieurs nuages de points est exposée, au sein de laquelle les données peuvent être pondérées en fonction de leur provenance. La gestion de potentielles fautes parmi les observations, ou de bruit de mesure inhérent à certaines techniques de levé, est envisagée à travers l’ajout d’estimateurs robustes dans la méthodologie de recalage.

Mots-clés : techniques de numérisation, évaluation des données, recalage global, nuages de points hétérogènes, pondération, estimation robuste

Abstract

Three dimensional digitization of built heritage is involved in a wide range of applications (documentation, visualization, conservation, etc.), and may take advantage of the diversity of measurement techniques available. In order to improve the completeness as well as the quality of deliverables, more and more digitization projects rely on the combination of data coming from different sensors. To this end, the knowledge of sensor performances along with the quality of the measurements they produce is recommended. These questions are addressed in the first part of the thesis. Then, different solutions can be investigated to deal with data heterogeneity within a same project, such as adapted registration and / or modeling steps, or data filtering. Since it takes place at the beginning of the processing chain, registration of multi-source datasets is discussed in this work. A global approach for the simultaneous registration of multiple point clouds is proposed. The introduction of individual weights for each dataset depending on their source is foreseen within the developed method. Moreover, robust estimators are introduced in the registration framework, in order to deal with potential outliers or measurement noise among the data.

Keywords: digitization techniques, quality assessment, global registration, heterogeneous point clouds, weighting, robust estimation