Qualité intrinsèque d'un maillage 3D reconstruit

joint to CAp 2022 (Conférence sur l'Apprentissage automatique)International audienceIn the context of 3D object manipulation and 3D reconstruction, several methods are available to acquire 3D data (point clouds, volumes or meshes). The estimation of 3D mesh quality is a fundamental step in many applications, as for example, in a 3D reconstruction process performed in an iterative way. Some approaches allow to evaluate the quality of 3D models generated with the use of a reference model. However, a reference 3D model is not always provided.Dans le contexte de la manipulation d’objets 3D et de la reconstruction 3D, de nombreuses méthodes permettent d’acquérir des données 3D (nuages de points, volumes ou maillages). L’estimation de la qualité d’un maillage 3D est une étape fondamentale dans de nombreuses applications, comme par exemple, dans un processus de reconstruction 3D réalisé de manière itérative. Il existe des approches permettant d’évaluer la qualité des modèles 3D obtenus en utilisant un modèle de référence. Toutefois, un modèle 3D de référence n’est pas toujours disponible. Ainsi, dans un premier temps, nous présentons ces métriques utilisant un modèle de référence, nommées métriques extrinsèques et qui fournissent des résultats corrélés à l’évaluation subjective obtenue par des opérateurs humains. Dans un second temps, nous abordons les métriques extrinsèques, sans modèle de référence et faisant appel aux notions de courbure et de rugosité. Nous avons mis en place un protocole d’évaluation s’appuyant sur l’évaluation de modèles 3D dégradés de manière progressive (ajout de bruits et décimation). Les résultats montrent que les deux catégories de métriques mettent en évidence les défauts de reconstruction, c’est-à-dire qu’elles ont des réponses significatives sur les régions modifiées localement par du brui

Blind Quality of a 3D Reconstructed Mesh

International audienceThis paper proposes blind mesh quality measures for a reconstructed 3D model. The assessment of 3D model quality is a fundamental step in the process of 3D reconstruction, to efficiently and iteratively improve the model quality. We first prove that metrics based on a reference model (extrinsic metrics) that have been shown to be correlated to subjective interpretation, are able to capture flaws that may occur while reconstructing. However, no reference is available during an iterative reconstruction process, so we study intrinsic measures on a 3D model to evaluate the quality of the 3D model being reconstructed. As expected, our results show that these intrinsic metrics give high responses in regions locally corrupted by noises

Qualité géométrique extrinsèque d'un modèle 3D pour une application à la reconstruction itérative guidée

International audienceMany reconstruction techniques allow obtaining a 3D model of a real object. In the case of an iterative construction, it is necessary to quantify the quality of this reconstructed model. The objective of this work is to evaluate the metrics used to assess the quality of a reconstructed model to integrate them in the iterative reconstruction process to solve the Next Best View (NBV) problem. We consider different geometric metrics from the literature to evaluate the quality of a 3D model with respect to a reference model. In particular, we are interested in the response of such metrics to different types of flaws that typically affect a partially reconstructed model, such as the presence of holes and uneven geometric resolution, usually due to occlusions, missing information or lack of image coverage. We created a dataset of different 3D objects to which we applied various degradations, and we then computed the selected metrics to compare each degraded model to its reference model.De nombreuses techniques de reconstruction permettent d’obtenir un modèle 3D d’un objet réel. Dans le cas d’une construction itérative, il est nécessaire de quantifier la qualité du modèle reconstruit. L’objectif de ce travail est donc d’étudier les métriques adaptées pour évaluer la qualité du modèle reconstruit, en particulier pour mesurer l’évolution de cette qualité lors d’une reconstruction itérative et ainsi répondre au problème des Next Best View, NBV. En conséquence, nous présentons une étude comparative dedifférentes métriques géométriques pour évaluer la qualité d’un modèle 3D par comparaison à son modèle de référence. Plus précisément, nous calculons les réponses des métriques étudiées face à des dégradations de différentes natures (trou, bruit, décimation) afin d’évaluer la capacité de chacune à détecter ces différents défauts. Les résultatsque nous obtenons avec une base de données composée d’objets 3D variés permettent de valider et de comparer les différentes métriques face à des dégradations propres à la reconstruction itérative d’un objet 3D