Segmentation de nuages de points par octrees et analyse en composantes principales

Abstract

National audienceL'amélioration des capacités des scanners laser, de leur précision et de leurs temps d'acquisition a rendu ces instruments très populaires dans des domaines comme l'urbanisme, l'archéologie ou encore la foresterie. Ces instruments permettent d'échantillonner rapidement et avec précision les surfaces scannées sous la forme de nuages de points tridimensionnels contenant plusieurs dizaines de millions de points. Avec l'utilisation croissante de ces capteurs LiDAR (Light Detection And Ranging), le traitement de nuages de points est devenu un domaine d'étude important. En effet, l'utilisation efficace de cette technologie implique le développement de traitements rapides et automatiques en vue d'expliciter les informations contenues par les données brutes. Dans cet article, nous présen-tons une méthode de segmentation de nuages de points tridimensionnels pour en extraire les surfaces sans arêtes vives. Nous abordons cette problématique avec une approche de type split-and-merge basée sur la planéité locale des surfaces ainsi que sur la cohérence de la direction de leurs normales. Des contraintes additionnelles ont été mise en place pour améliorer la qualité des résultats. Un ensemble de solides de base et de combinaison de ces derniers a été utilisé pour valider cette méthodologie. Nous exposons aussi plusieurs applications de ces travaux à des données réelles et simulées. Dans de tels cas, le traitement présenté permet de segmenter efficacement les toits, murs et routes des scènes urbaines, ainsi que le sol et les branches principales des arbres présents sur des données forestières