Symmetry and Fourier descriptor : a hybrid feature for NURBS based B-Rep models retrieval

International audienceAs the number of models in 3D databases grows, an efficient 3D models indexing mechanism and a similarity measure to ease model retrieval are necessary. In this paper, we present a query-by-model framework for NURBS based B-Rep models retrieval that combines partial symmetry of the object and the Fourier shape descriptor of canonical 2D projections of the 3D models. In fact, most objects are composed by similar parts up to an isometry. By detecting the dominant partial symmetry of a given NURBS based B-Rep model, we define two canonical planes from which the Fourier descriptors are extracted to measure the similarity among 3D models

Similarity Detection for Free-Form Parametric Models

International audienceIn this article, we propose a framework for detecting local similarities in free-form parametric models, in particular on B-Splines or NURBS based B-reps: patches similar up to an approximated isometry are identified. Many recent articles have tackled similarity detection on 3D objects, in particular on 3D meshes. The parametric B-splines, or NURBS models are standard in the CAD (Computer Aided Design) industry, and similarity detection opens the door to interesting applications in this domain, such as model editing, objects comparison or efficient coding. Our contributions are twofold: we adapt the current technique called votes transformation space for parametric surfaces and we improve the identification of isometries. First, an orientation technique independent of the parameterization permits to identify direct versus indirect transformations. Second, the validation step is generalized to extend to the whole B-rep. Then, by classifying the isometries according to their fixed points, we simplify the clustering step. We also apply an unsupervised spectral clustering method which improves the results but also automatically estimates the number of clusters

Alignement de modèles 3d paramétriques BRep basé sur la détection de symétries partielles. Application à l'indexation 3D

National audienceCet article présente une méthode originale d’alignement d’objets 3D modélisés par des B-Rep basés NURBS en identifiant les symétries partielles au sein de ces objets. L’alignement des objets 3D est une étape importante de pré-traitement pour la recherche et l’indexation : une méthode d’alignement fiable est nécessaire. Étant donné un modèle 3D, la pose normalisée de l’objet est définie par trois plans canoniques. Nous identifions le premier plan canonique par un algorithme efficace de détection de la symétrie partielle dominante en utilisant une approche de mise en correspondance des faces. Un autre algorithme basé sur l’aire de projection détermine les deux plans restants. Notre méthode est ensuite appliquée à la recherche des objets 3D dans une répertoire des modèles B-Rep basés NURBS

Analyse de trajectoires pour la synthèse d'un mouvement de marche

National audienceCet article présente l'animation d'un modèle de personnage contrôlé par des paramètres issus de l'analyse de mouvement de doigts préalablement colorés dans une vidéo. L'intérêt de cette approche est la facilité de la mise en oeuvre, et la faible complexité des algorithmes proposés. Pour le traitement de la vidéo, une analyse colorimétrique des trames isole des régions de couleur. Les données manquantes sont reconstruites et des trajectoires lisses correspondant au mouvement continu des doigts sont déduites. Les paramètres de mouvement sont estimés et utilisés pour définir le mouvement d'un personnage 3D

Reconstructing Plants in 3D from a Single Image Using Analysis-by-Synthesis

International audienceMature computer vision techniques allow the reconstruction of challenging 3D objects from images. However, due to high complexity of plant topology, dedicated methods for generating 3D plant models must be devised. We propose to generate a 3D model of a plant, using an analysis-by-synthesis method mixing information from a single image and a priori knowledge of the plant species. First, our dedicated skeletonisation algorithm generates a possible branch- ing structure from the foliage segmentation. Then, a 3D generative model, based on a parametric model of branching systems that takes into ac- count botanical knowledge is built. The resulting skeleton follows the hierarchical organisation of natural branching structures. An instance of a 3D model can be generated. Moreover, varying parameter values of the generative model (main branching structure of the plant and foliage), we produce a series of candidate models. The reconstruction is improved by selecting the model among these proposals based on a matching criterion with the image. Realistic results obtained on di erent species of plants illustrate the performance of the proposed method

Détection de primitives linéaires et circulaires par une approche a contrario

National audienceLow-level image understanding requires the use of different detectors for basic primitives, such as line segments or circular arcs. Most of the existent detectors deal with problems that have been (and still are) extensively studied like parameter tunning, control of number of false detections or execution time. In this paper, we focus on detecting simultaneously lines and circles in an image, while controlling the number of false detections and without any need of parameter tunning. We present an algorithm which extends the Line Segment Detector (LSD) for circles, both being based on the a contrario approach. Due to the fact that the proposed detector targets two different types of primitives, the a contrario validation is used as a criterion for model selection, which is a novelty in the a contrario-based works. In addition, we propose a new algebraic method for estimating a circle, which benefits equally from the direction of the gradient of the contour points, and not only from their position.La compréhension bas niveau d'une image exige l'usage des différents détecteurs de primitives de base, telles que des segments de droite ou arcs de cercles. La plupart des détecteurs existants se confrontent à des problèmes qui ont été (et sont toujours) considérablement étudiés comme le réglage de paramètres, le contrôle du nombre de fausses détections ou le temps d'exécution. Dans cet article, nous nous intéressons à la détection à la fois des droites et des cercles dans une image, tout en contrôlant le nombre de fausses détections et sans réglage particulier de paramètres. Nous présentons un détecteur qui étend l'algorithme LSD (Line Segment Detector) aux cercles, les deux étant fondés sur une approche a contrario. Du fait que le détecteur proposé vise deux types différents de primitives, la validation a contrario est utilisée comme méthode de sélection du modèle, ce qui représente une nouveauté dans les travaux fondés sur l'approche a contrario. De plus, nous proposons une nouvelle méthode d'estimation algébrique d'un cercle, qui profite également de la direction du gradient des points contour, et non pas uniquement de la position de ceux-ci

Reconstruction de modèles virtuels de vignes à partir d'images

National audienceWe propose a method for recontructing virtual model of vines from images. For this, an analysis by synthesis method is used and consist in characterizing an image using a number of a priori knowledge about the 3D scene. Initially, we get an approximation of the plant modeled in 3D. Then, comparing its reprojection with the original image, we refine this model though an iterative optimisation process. To be efficient, our method do not optimize positionning of individual leaves but rather a realistic foliage consistent with the images.Nous présentons ici une méthode de reconstruction de modèles virtuels de pieds de vignes à partir d'images. Pour cela, nous utilisons une technique d'analyse par synthèse qui consiste à caractériser une image à partir d'un certain nombre de connaissances a priori sur la scène 3D. Tout d'abord, à partir d'une première analyse des images, nous obtenons une approximation initiale de la plante modélisée en 3D. Puis, nous affinons cette modélisation par un processus d'optimisation où la projection du modèle reconstruit est comparée avec l'image d'origine. Pour être efficace, notre méthode n'optimise pas le positionnement de chacune des feuilles mais un feuillage réaliste et cohérent avec les images

Towards Skeleton based Reconstruction : From Projective Skeletonization to Canal Surface Estimation

International audienceWe present a novel approach to reconstruct a 3D object from images corresponding to two different viewpoints: we estimate the skeleton of the object instead of its surface. The originality of the method is to be able to reconstruct a tubular object with a limited number of input images. Unlike classical reconstruction methods, like multi-view stereo or more recently structure-from-motion, this approach does not rely on interest points but estimates the topology of the object and derives its surface. Our contribution are twofold. First, given two perspective images of the 3D shape, the projection of the skeleton is computed in 2D. Secondly the 3D skeleton is reconstructed from the two projections using triangulation and matching. A mesh is finally derived for each skeleton branch

Caractérisation de la projection du squelette d'une surface canal 3D : Application à la reconstruction 3D à partir de deux images

International audienceNous présentons dans cet article une nouvelle approche pour reconstruire un objet 3D à partir de deux images de celui-ci. L'originalité de notre approche vient du fait que nous n'estimons pas directement la surface de l'objet 3D mais son squelette. Ce travail s'appuie sur les deux contributions suivantes. Premièrement, nous décrivons la relation existant entre un squelette 3D et sa projection, orthographique ou perspective, sur un plan image. Ensuite, nous montrons comment retrouver le squelette 3D à partir de deux de ses projections. Contrairement aux méthodes de reconstruction 3D classiques qui génèrent un nuage de points sans maillage, cette approche a pour avantage de reconstruire aussi la topologie de l'objet, c'est-à-dire d'en retrouver un maillage sans traitement annexe. Nous traitons ici des objets représentables par un squelette 3D curviligne et nous supposons aussi que les points de vue sont calibrés

Towards multi-scale feature detection repeatable over intensity and depth images.

Object recognition based on local features computed at multiple locations is robust to occlusions, strong viewpoint changes and object deformations. These features should be repeatable, precise and distinctive. We present an operator for repeatable feature detection on depth images (relative to 3D models) as well as 2D intensity images. The proposed detector is based on estimating the curviness saliency at multiple scales in each kind of image. We also propose quality measures that evaluate the repeatability of the features between depth and intensity images. The experiments show that the proposed detector outperforms both the most powerful, classical point detectors (e.g., SIFT) and edge detection techniques