Shrink wrapping small objects

Reconstruction of 3D surface models has been a fundamental problem in computer vision and there has been a lot of work done in this area. In this thesis, we introduce a novel approach to 3D surface reconstruction by "shrink wrapping" asurface around 3D point clouds using weighted geometric flows. Specically, we consider the problem of scanning and modelling small objects using easily available RGBD sensors such as the Kinect. These sensors allow for theacquisition of view-based registered depth and color data. We register the point clouds by recovering the rigid transformation between successive pairs in a sequence of views, and then demonstrate the utility of surface evolution for shrink wrapping the result using geometric flow based approaches for surface modelling. In our experiments we use a PrimeSense Carmine 1.09, which is a high resolution short range RGBD sensor suited to capture small objects.We present results of our experiments on four dierent objects. We obtain high quality surface and appearance models of small objects that are competitive with commercial software packages while better capturing surface detail.La reconstruction de modèles de surfaces en trois dimensions est un problème fondamental en vision par ordinateur, et de nombreux travaux ont été effectués sur ce sujet. Dans cette thèse, nous introduisons une nouvelle approche de la reconstruction de surface en trois dimensions qui consiste à ``emballer'' la surface comme un film plastique autour d'un nuage de points en trois dimensions à l'aide d'équations d'évolution géométrique pondérées. Plus spécifiquement, nous considérons le problème de scanner et modéliser de petits objets en utilisant des capteurs RGBD facilement accessibles tels que le Kinect. Ces capteurs permettent d'acquérir à la fois des donées de profondeur de champ et de couleurs. Nous acquérons le nuage de points en retrouvant la transformation rigide entre deux prises de vue successives, puis utilisons une surface évolutive pour ``emballer'' le résultat en utilisant des équations d'évolution géométrique afin d'obtenir un modèle de surface. Nous présentons les résultats de nos expériences sur quatre différents objets. Nous obtenons des surfaces de haute qualité ainsi que des modèles d'apparence pour de petits objets qui sont au niveau de ceux qui sont obtenus avec des logiciels commerciaux, tout en capturant mieux les détails des surfaces