La reconstruction du panorama de la « Tapisserie de Bayeux » comme fond de référence d’un système d’information documentaire spatialisée

L’État et la Ville de Bayeux s’associent à l’Université de Caen-Normandie et au CNRS pour la conception et le développement d’un outil numérique d’étude et de valorisation de la Tapisserie de Bayeux, broderie médiévale du XIe siècle, classée au titre des monuments historiques. Il consiste en un « système d’information documentaire spatialisée » (SIDS), s’inspirant d’un SIG (système d’information géographique) classique, créé à l’échelle de l’œuvre. Cet outil permettra l’exploitation des données documentaires et scientifiques sur l’œuvre, géoréférencées sur une représentation haute définition de la Tapisserie. Sa réalisation répond à différentes problématiques comme le traitement des images pour la création de ce fond de référence, obtenu à partir d’une suite de clichés numériques. Construire ainsi un panorama est une problématique connue dans le domaine de l’analyse et le traitement de l’image. Cependant, cette broderie présente certaines contraintes, comme son support non rigide et sa taille exceptionnelle, de près de 70 m, soit une image totale de 480 000 x 6 000 pixels qui rend ces algorithmes existants obsolètes. En contact direct avec les équipes de l’Université de Caen impliquées, le GREYC a développé une approche basée sur le matching des points d’intérêts SIFT et un algorithme de fusion basé sur un modèle de déformation géométrique élastique afin de conserver la structure de l’œuvre. Cette approche conserve la qualité des images, sans limite de nombre ou de types, et permet aujourd’hui un accès facilité à cette œuvre majeure.The services of the State and of the City of Bayeux have joined forces with the University of Caen-Normandy and with the CNRS in order to design and develop a digital tool for the study and interpretation of the so-called Bayeux Tapestry, an eleventh-century medieval embroidery which is listed in France as a historic monument. This project involves a spatialised documentary information system inspired by a classic geographical information system but adapted to the scale of the embroidery. This tool will allow for the management of documentary and scientific information about the work, geo-referenced to a high definition representation of the tapestry. The realisation of the project involves finding answers to a number of questions such as the production of images for the tool, obtained from a series of digital photographs. Building up a panorama in this way is not an innovation in the field of image treatment and analysis. But the Bayeux tapestry presents certain specific constraints, such as its non-rigid backing and the mere size of the piece, 70 metres long. This means a total image of 480,000 x 6,000 pixels, making existing algorithms obsolete. In direct contact with the University teams involved, the GREYC has developed an approach based on matching up the SIFT interest points and a fusion algorithm based on a model of elastic geometrical deformation, in order to respect the structure of the tapestry. This approach allows for the high quality of the images to be preserved, without any limit to their number or type, and today facilitates access to this major work

La reconstruction du panorama de la « Tapisserie de Bayeux » comme fond de référence d’un système d’information documentaire spatialisée

The services of the State and of the City of Bayeux have joined forces with the University of Caen-Normandy and with the CNRS in order to design and develop a digital tool for the study and interpretation of the so-called Bayeux Tapestry, an eleventh-century medieval embroidery which is listed in France as a historic monument. This project involves a spatialised documentary information system inspired by a classic geographical information system but adapted to the scale of the embroidery. This tool will allow for the management of documentary and scientific information about the work, geo-referenced to a high definition representation of the tapestry. The realisation of the project involves finding answers to a number of questions such as the production of images for the tool, obtained from a series of digital photographs. Building up a panorama in this way is not an innovation in the field of image treatment and analysis. But the Bayeux tapestry presents certain specific constraints, such as its non-rigid backing and the mere size of the piece, 70 metres long. This means a total image of 480,000 x 6,000 pixels, making existing algorithms obsolete. In direct contact with the University teams involved, the GREYC has developed an approach based on matching up the SIFT interest points and a fusion algorithm based on a model of elastic geometrical deformation, in order to respect the structure of the tapestry. This approach allows for the high quality of the images to be preserved, without any limit to their number or type, and today facilitates access to this major work

Vers une découverte tactile de l'héritage culturel avec une segmentation multi-approche

International audienceThis paper presents a new way to access visual information inmuseums through tactile exploration, and related techniques to efficientlytransform visual data into tactile objects. Accessibility to cultural heritage andartworks for people with visual impairments requires the segmentation ofimages and paintings to extract and classify their contents into meaningfulelements which can then be presented through a tactile medium. In this paper,we investigate the feasibility and how to optimize the tactile discovery of animage. First, we study the emergence of image comprehension through tactilediscovery, using 3D-printed objects extracted from paintings. Later, we presenta dynamic Force Feedback Tablet (F2T) used to convey the 2D shape andtexture information of objects through haptic feedback. We then explore severalimage segmentation methods to automate the extraction of meaningful objectsfrom selected artworks, to be presented to visually impaired people through theF2T. Finally, we evaluate how to best combine the F2T’s haptic effects in orderto convey the extracted objects and features to the users, with the aim offacilitating the comprehension of the represented objects and their affordances.Ce papier présente une nouvelle façon d'accéder à l'information visuelle dans les musées à travers l'exploration tactile et les techniques relatives à la transformation efficace des données visuelles en objets tactiles. L'accessibilité à l'héritage culturel et aux œuvres d'art pour les personnes présentant des incapacités visuelles nécessite la segmentation des images et des peintures pour extraire et classifier leur contenu en éléments portant un sens qui peuvent être présentés tactilement. Dans ce papier, nous recherchons la faisabilité et l'optimisation d'une découverte tactile d'une image. Dans un premier temps, nous étudions l'émergence de la compréhension d'images par le toucher à l'aide d'objets imprimés en 3D extraits de peintures. Plus tard, nous présentons une tablette à retour de force dynamique (F2T) utilisée pour transmettre la forme 2D et la texture des objets grâce à la rétroaction haptique. Nous explorons ensuite plusieurs méthodes de segmentation d'images pour automatiser l'extraction d'éléments significatifs d'œuvres d'art sélectionnées, à présenter aux personnes malvoyantes à travers la tablette F2T. Enfin, nous évaluons comment combiner au mieux les effets haptiques de F2T afin de transmettre aux utilisateurs les éléments et leurs caractéristiques extraites, dans le but de faciliter la compréhension des objets représentés et leur présentation de façon intuitive