Stability of Curvature Measures

We address the problem of curvature estimation from sampled compact sets. The main contribution is a stability result: we show that the gaussian, mean or anisotropic curvature measures of the offset of a compact set K with positive $\mu$-reach can be estimated by the same curvature measures of the offset of a compact set K' close to K in the Hausdorff sense. We show how these curvature measures can be computed for finite unions of balls. The curvature measures of the offset of a compact set with positive $\mu$-reach can thus be approximated by the curvature measures of the offset of a point-cloud sample. These results can also be interpreted as a framework for an effective and robust notion of curvature

A potential theory for the k-curvature equation

In this paper, we introduce a potential theory for the k-curvature equation, which can also be seen as a PDE approach to curvature measures. We assign a measure to a bounded, upper semicontinuous function which is strictly subharmonic with respect to the k-curvature operator, and establish the weak continuity of the measure

Rates of convergence for robust geometric inference

Distances to compact sets are widely used in the field of Topological Data Analysis for inferring geometric and topological features from point clouds. In this context, the distance to a probability measure (DTM) has been introduced by Chazal et al. (2011) as a robust alternative to the distance a compact set. In practice, the DTM can be estimated by its empirical counterpart, that is the distance to the empirical measure (DTEM). In this paper we give a tight control of the deviation of the DTEM. Our analysis relies on a local analysis of empirical processes. In particular, we show that the rates of convergence of the DTEM directly depends on the regularity at zero of a particular quantile fonction which contains some local information about the geometry of the support. This quantile function is the relevant quantity to describe precisely how difficult is a geometric inference problem. Several numerical experiments illustrate the convergence of the DTEM and also confirm that our bounds are tight

Properties of Gauss digitized sets and digital surface integration

International audienceThis paper presents new topological and geometrical properties of Gauss digitizations of Euclidean shapes, most of them holding in arbitrary dimension $d$. We focus on $r$-regular shapes sampled by Gauss digitization at gridstep $h$. The digitized boundary is shown to be close to the Euclidean boundary in the Hausdorff sense, the minimum distance $\frac{\sqrt{d}}{2}h$ being achieved by the projection map $\xi$ induced by the Euclidean distance. Although it is known that Gauss digitized boundaries may not be manifold when $d \ge 3$, we show that non-manifoldness may only occur in places where the normal vector is almost aligned with some digitization axis, and the limit angle decreases with $h$. We then have a closer look at the projection of the digitized boundary onto the continuous boundary by $\xi$. We show that the size of its non-injective part tends to zero with $h$. This leads us to study the classical digital surface integration scheme, which allocates a measure to each surface element that is proportional to the cosine of the angle between an estimated normal vector and the trivial surface element normal vector. We show that digital integration is convergent whenever the normal estimator is multigrid convergent, and we explicit the convergence speed. Since convergent estimators are now available in the litterature, digital integration provides a convergent measure for digitized objects

Voronoi-Based Curvature and Feature Estimation from Point Clouds

International audienceWe present an efficient and robust method for extracting curvature information, sharp features, and normal directions of a piecewise smooth surface from its point cloud sampling in a unified framework. Our method is integral in nature and uses convolved covariance matrices of Voronoi cells of the point cloud which makes it provably robust in the presence of noise. We show that these matrices contain information related to curvature in the smooth parts of the surface, and information about the directions and angles of sharp edges around the features of a piecewise-smooth surface. Our method is applicable in both two and three dimensions, and can be easily parallelized, making it possible to process arbitrarily large point clouds, which was a challenge for Voronoi-based methods. In addition, we describe a Monte-Carlo version of our method, which is applicable in any dimension. We illustrate the correctness of both principal curvature information and feature extraction in the presence of varying levels of noise and sampling density on a variety of models. As a sample application, we use our feature detection method to segment point cloud samplings of piecewise-smooth surfaces

Etude de caractéristiques saillantes sur des maillages 3D par estimation des normales et des courbures discrètes

With the aim to improve and automate the object reproduction chainfrom acquisition to 3D printing .We sought to characterize the salience on 3D objectsmodeled by a 3D mesh structure. For this, we have a state of the art of estimatingdifferential properties methods, namely normal and curvature on discrete surfaces inthe form of 3D mesh. To compare the behavior of different methods, we took a set ofclassic benchmarks in the domain, which are : accuracy, convergence and robustnesswith respect to variations of the neighbourhood. For this, we have established atest protocol emphasizing these qualities. From this first comparision, it was foundthat all the existing methods have shortcomings as these criteria. In order to havean estimation of the differential properties more reliable and accurate we developedtwo new estimators.Dans l'objectif d'améliorer et d'automatiser la chaîne de reproductiond'objet qui va de l'acquisition à l'impression 3D. Nous avons cherché à caractériserde la saillance sur les objets 3D modélisés par la structure d'un maillage 3D.Pour cela, nous avons fait un état de l'art des méthodes d'estimation des proprié-tés différentielles, à savoir la normale et la courbure, sur des surfaces discrètes sousla forme de maillage 3D. Pour comparer le comportement des différentes méthodes,nous avons repris un ensemble de critères de comparaison classique dans le domaine,qui sont : la précision, la convergence et la robustesse par rapport aux variations duvoisinage. Pour cela, nous avons établi un protocole de tests mettant en avant cesqualités. De cette première comparaison, il est ressorti que l'ensemble des méthodesexistantes présentent des défauts selon ces différents critères. Afin d'avoir une estimationdes propriétés différentielles plus fiable et précise nous avons élaboré deuxnouveaux estimateurs

Analysis of 3D objects at multiple scales (application to shape matching)

Depuis quelques années, l évolution des techniques d acquisition a entraîné une généralisation de l utilisation d objets 3D très dense, représentés par des nuages de points de plusieurs millions de sommets. Au vu de la complexité de ces données, il est souvent nécessaire de les analyser pour en extraire les structures les plus pertinentes, potentiellement définies à plusieurs échelles. Parmi les nombreuses méthodes traditionnellement utilisées pour analyser des signaux numériques, l analyse dite scale-space est aujourd hui un standard pour l étude des courbes et des images. Cependant, son adaptation aux données 3D pose des problèmes d instabilité et nécessite une information de connectivité, qui n est pas directement définie dans les cas des nuages de points. Dans cette thèse, nous présentons une suite d outils mathématiques pour l analyse des objets 3D, sous le nom de Growing Least Squares (GLS). Nous proposons de représenter la géométrie décrite par un nuage de points via une primitive du second ordre ajustée par une minimisation aux moindres carrés, et cela à pour plusieurs échelles. Cette description est ensuite derivée analytiquement pour extraire de manière continue les structures les plus pertinentes à la fois en espace et en échelle. Nous montrons par plusieurs exemples et comparaisons que cette représentation et les outils associés définissent une solution efficace pour l analyse des nuages de points à plusieurs échelles. Un défi intéressant est l analyse d objets 3D acquis dans le cadre de l étude du patrimoine culturel. Dans cette thèse, nous nous étudions les données générées par l acquisition des fragments des statues entourant par le passé le Phare d Alexandrie, Septième Merveille du Monde. Plus précisément, nous nous intéressons au réassemblage d objets fracturés en peu de fragments (une dizaine), mais avec de nombreuses parties manquantes ou fortement dégradées par l action du temps. Nous proposons un formalisme pour la conception de systèmes d assemblage virtuel semi-automatiques, permettant de combiner à la fois les connaissances des archéologues et la précision des algorithmes d assemblage. Nous présentons deux systèmes basés sur cette conception, et nous montrons leur efficacité dans des cas concrets.Over the last decades, the evolution of acquisition techniques yields the generalization of detailed 3D objects, represented as huge point sets composed of millions of vertices. The complexity of the involved data often requires to analyze them for the extraction and characterization of pertinent structures, which are potentially defined at multiple scales. Amongthe wide variety of methods proposed to analyze digital signals, the scale-space analysis istoday a standard for the study of 2D curves and images. However, its adaptation to 3D dataleads to instabilities and requires connectivity information, which is not directly availablewhen dealing with point sets.In this thesis, we present a new multi-scale analysis framework that we call the GrowingLeast Squares (GLS). It consists of a robust local geometric descriptor that can be evaluatedon point sets at multiple scales using an efficient second-order fitting procedure. We proposeto analytically differentiate this descriptor to extract continuously the pertinent structuresin scale-space. We show that this representation and the associated toolbox define an effi-cient way to analyze 3D objects represented as point sets at multiple scales. To this end, we demonstrate its relevance in various application scenarios.A challenging application is the analysis of acquired 3D objects coming from the CulturalHeritage field. In this thesis, we study a real-world dataset composed of the fragments ofthe statues that were surrounding the legendary Alexandria Lighthouse. In particular, wefocus on the problem of fractured object reassembly, consisting of few fragments (up to aboutten), but with missing parts due to erosion or deterioration. We propose a semi-automaticformalism to combine both the archaeologist s knowledge and the accuracy of geometricmatching algorithms during the reassembly process. We use it to design two systems, andwe show their efficiency in concrete cases.BORDEAUX1-Bib.electronique (335229901) / SudocSudocFranceF

Analysis of 3D objects at multiple scales (application to shape matching)

Depuis quelques années, l évolution des techniques d acquisition a entraîné une généralisation de l utilisation d objets 3D très dense, représentés par des nuages de points de plusieurs millions de sommets. Au vu de la complexité de ces données, il est souvent nécessaire de les analyser pour en extraire les structures les plus pertinentes, potentiellement définies à plusieurs échelles. Parmi les nombreuses méthodes traditionnellement utilisées pour analyser des signaux numériques, l analyse dite scale-space est aujourd hui un standard pour l étude des courbes et des images. Cependant, son adaptation aux données 3D pose des problèmes d instabilité et nécessite une information de connectivité, qui n est pas directement définie dans les cas des nuages de points. Dans cette thèse, nous présentons une suite d outils mathématiques pour l analyse des objets 3D, sous le nom de Growing Least Squares (GLS). Nous proposons de représenter la géométrie décrite par un nuage de points via une primitive du second ordre ajustée par une minimisation aux moindres carrés, et cela à pour plusieurs échelles. Cette description est ensuite derivée analytiquement pour extraire de manière continue les structures les plus pertinentes à la fois en espace et en échelle. Nous montrons par plusieurs exemples et comparaisons que cette représentation et les outils associés définissent une solution efficace pour l analyse des nuages de points à plusieurs échelles. Un défi intéressant est l analyse d objets 3D acquis dans le cadre de l étude du patrimoine culturel. Dans cette thèse, nous nous étudions les données générées par l acquisition des fragments des statues entourant par le passé le Phare d Alexandrie, Septième Merveille du Monde. Plus précisément, nous nous intéressons au réassemblage d objets fracturés en peu de fragments (une dizaine), mais avec de nombreuses parties manquantes ou fortement dégradées par l action du temps. Nous proposons un formalisme pour la conception de systèmes d assemblage virtuel semi-automatiques, permettant de combiner à la fois les connaissances des archéologues et la précision des algorithmes d assemblage. Nous présentons deux systèmes basés sur cette conception, et nous montrons leur efficacité dans des cas concrets.Over the last decades, the evolution of acquisition techniques yields the generalization of detailed 3D objects, represented as huge point sets composed of millions of vertices. The complexity of the involved data often requires to analyze them for the extraction and characterization of pertinent structures, which are potentially defined at multiple scales. Amongthe wide variety of methods proposed to analyze digital signals, the scale-space analysis istoday a standard for the study of 2D curves and images. However, its adaptation to 3D dataleads to instabilities and requires connectivity information, which is not directly availablewhen dealing with point sets.In this thesis, we present a new multi-scale analysis framework that we call the GrowingLeast Squares (GLS). It consists of a robust local geometric descriptor that can be evaluatedon point sets at multiple scales using an efficient second-order fitting procedure. We proposeto analytically differentiate this descriptor to extract continuously the pertinent structuresin scale-space. We show that this representation and the associated toolbox define an effi-cient way to analyze 3D objects represented as point sets at multiple scales. To this end, we demonstrate its relevance in various application scenarios.A challenging application is the analysis of acquired 3D objects coming from the CulturalHeritage field. In this thesis, we study a real-world dataset composed of the fragments ofthe statues that were surrounding the legendary Alexandria Lighthouse. In particular, wefocus on the problem of fractured object reassembly, consisting of few fragments (up to aboutten), but with missing parts due to erosion or deterioration. We propose a semi-automaticformalism to combine both the archaeologist s knowledge and the accuracy of geometricmatching algorithms during the reassembly process. We use it to design two systems, andwe show their efficiency in concrete cases.BORDEAUX1-Bib.electronique (335229901) / SudocSudocFranceF