Indexation et recherche d'objets 3D à partir de requêtes 2D et 3D

Abstract

The increasing use of Computer-Aided Design (CAD) tools last decades has lead to huge 3D-model databases that still have to be correctly indexed. The context of this work is the content-based retrieval of images or models. We are interested in both 2D images and 3D-models indexing. We aim at extracting shape descriptors from images or models that allow to compute a similarity measure between them. We present two approaches. On the one hand retrieving a 3D-model from a 2D image-based query (called 2D/3D) and on the other hand, retrieving a 3D-modelfrom another one (called 3D/3D).The first part is dedicated to the 2D/3D approach. First, we generalize the 2D shape descriptor ART (Angular Radial Transform) by making it robust to rotationand viewpoint-based deformations. In a second time, we propose a view-based approach that describes a 3D-model with a set of 2D views. More precisely, we compute for each model a set of views that are indexed by a 2D shape descriptor. This 2D/3D method is dynamic and adaptive to the complexity of both the 3D-model and the request. For a dynamic comparison we need a fast process for view extraction as it will be repeated a number of times. That is why we introduce a new spectral representation that characterizes all views from a given 3D-model.In the second part of this work, we proposed a new fast 3D shape descriptor to index huge databases. The great number of 3D-models from the database imposes the use of a very compact shape descriptor. This one should contain maximum information in a minimum size to guarantee fast answer. We propose a 3D extension from ART called 3D Angular Radial Transform (3D ART). The latter has a strong descriptions capacity while keeping the 2D-ART robustness to deformations.Depuis l'émergence de la Conception Assisté par Ordinateurs (CAO), l'archivage, la structuration et la recherche dans des bases de modèles 3D constituent des domaines de recherche privilégiés. Cette thèse s'inscrit dans ce cadre, et plus généralement, dans la recherche d'information par le contenu. Dans ce contexte, nous nous intéressons plus particulièrement à l'indexation d'objets tridimensionnels, qui a pour objectif de caractériser la forme des objets, pour permettre de calculer des distances de similarité entre modèles. Pour cela, deux types d'approches ont été étudiées : les approches 3D/3D, comparant les objets entre eux et les approches 2D/3D, comparant les objets 3D à une image. La première partie de la thèse est consacrée à l'étude des descripteurs de forme 2D et 2D/3D. D'une part, nous avons généralisé le descripteur de forme 2D : Angular Radial Transform (ART), pour le rendre applicable sur les images couleurs et robuste aux déformation perspective. Dans un deuxième temps, nous avons étudié les approches 2D/3D, qui permettent de rechercher un objet 3D à partir d'une image 2D. La méthode d'indexation 2D/3D que nous proposons est une méthode dynamique qui compare directement l'image requête à l'objet 3D et s'adapte aux complexités de l'objet 3D et de la requête. Notre système se base sur un système de représentation spectral des vues de l'objet, permettant d'extraire rapidement les vues et de mettre en place une recherche dynamique de la vue requête. La deuxième partie de la thèse porte sur l'indexation d'objets 3D. Pour indexer des grandes bases, nous avons réalisé une extension de la transformation ART en 3D, appelé : 3D Angular Radial Transform (3D ART). Ce descripteur possède un fort pouvoir de description, en gardant les propriétés de robustesse d'ART 2D. Pour permettre d'appréhender des grandes bases d'objets 3D, nous proposons également un système de navigation permettant de structurer les bases