Reconstruction de surface et modélisation 3D : exploration des représentations implicites

的目的是:一维并评论,从德nuages de点,莱斯表示隐含peuvent可能被剥削者倒男人有一个重建3 d fidele la geometrie等,优化空间备忘录,二维并评论des descripteurs健壮的基地在ces表示隐含peuvent可能definis, 3 d也可以et ces descripteurs ces表示一个问题具体de视觉3 d三维前杜PHQ et 5-de disseminer Les结果。像总理气de矫揉造作的常识proposons并一个分解hierarchique d一个分布图点在八叉树efficace en术语d 'occupation de备忘录等fidele de la geometrie en决定因素用optimale la profondeur de l 'octree。Dans des travaux antacrieurs， nous avons提出了一种报复性的表示形式，即隐含的donensames 3D appelsamet "champ vector " （CV）。Le CV est est form<s:1>格栅体素（grille de voxels）不允许中心形成，不允许单元格（grigrile de voxels）生成空间。不在假设fondamentale pour la建设des的简历是la表面L 'interieur d一个立体像素是联合国的计划。这些信息存储为：矩阵的协方差、体素点的距离、中心点的距离、表面的距离、体素中心的距离、体素向量的法线。Pour les signaux 1D, le thsamor<e:1>和' samchantillonage dicte la finesse, laquelle unsignal doit être samchantillonne Pour le reprsamsenter sans recovery spectral。我告诉你，在三维空间中，不存在任何一个表面数据。塞西说,洛杉矶geometrie differentielle装饰音管,勒发现des courbures平均值gaussienne, exprimees根据des首映et des系数第二形式fondamentales,行列式le de la型表面在联合国的观点。在点的协方差上，将存在点的协方差。表面的变化（VS）在一点上是可变的，例如，在表面的变化（VS）和表面的变化（VS）中，有一些表面的变化（VS）。法线面=正线面=正线面=正线面=共轭面=正线面。Une propriizemadress de la VS est que sa valeur est bornsame dans l'intervalle [0,0.33] （0: plan, 0.33: distribution uniform dans l' space）。目前已提出的建议有：“利用者确定固有的<s:1> <s:1>尼罗萨斯- - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - -”第二部分提出了“探索者”的概念，即构造描述者的概念，即注册描述者的概念，以及“侦察对象的概念”，即注册描述者的概念。根据这一命题，我们的重点是研究和描述这一问题，我们的重点是研究和描述这一问题，我们的重点是研究和描述这一问题，我们的重点是描述这一问题，我们的重点是描述这一问题，我们的重点是描述这一问题，我们的重点是描述这一问题。Le cadre concept du CVM danci.9cha.com CVM danci.9cha.com danci.9cha.com danci.9cha.com danci.9cha.com danci.9cha.com

Les objectifs sont : 1-d'étudier comment, à partir de nuages de points, les représentations implicites peuvent être exploitées pour mener à une reconstruction 3D fidèle à la géométrie et qui optimise l'espace mémoire, 2-d'étudier comment des descripteurs robustes basés sur ces représentations implicites peuvent être définis, 3-d'appliquer ces représentations et ces descripteurs à des problèmes concrets de vision 3D, 4-de former du PHQ et 5-de disséminer les résultats. Comme premier volet de recherche, nous proposons d'étudier une décomposition hiérarchique d'un nuage de points en octree efficace en termes d'occupation de mémoire, et fidèle à la géométrie en déterminant de manière optimale la profondeur de l'octree. Dans des travaux antérieurs, nous avons proposé une représentation implicite des données 3D appelée "champ vectoriel" (CV). Le CV est formé d'une grille de voxels dont les centres forment un treillis régulier dans l'espace. L'hypothèse fondamentale pour la construction des CV est que la surface à l'intérieur d'un voxel est un plan. Les informations stockées dans chaque voxel sont : la matrice de covariance Cov des points du voxel et la distance d entre le point sur la surface le plus près du centre du voxel selon le vecteur normal. Pour les signaux 1D, le théorème d'échantillonnage dicte la finesse à laquelle un signal doit être échantillonné pour le représenter sans recouvrement spectral. Un tel théorème n'existe pas pour une surface dans l'espace 3D. Ceci dit, la géométrie différentielle montre que le signes des courbures moyenne et gaussienne, exprimées en fonction des coefficients des première et deuxième formes fondamentales, déterminent le type de la surface en un point. Il existe aussi un lien entre ces courbures et la covariance au point. La variation de surface (VS) en un point est définie comme le rapport entre la plus petite valeur propre de Cov et la somme des valeurs propres. Le vecteur normal à la surface est le vecteur propre associé à cette valeur propre. Une propriété de la VS est que sa valeur est bornée dans l'intervalle [0,0.33] (0 : plan, 0.33 : distribution uniforme dans l'espace). Nous proposons d'exploiter cette propriété de la VS comme critère d'arrêt pour générer une représentation optimale d'un nuage de points en octree, le champ vectoriel multiéchelles (CVM), qui soit fidèle à la géométrie de la surface, prend en compte implicitement le bruit, et qui limite l'occupation d'espace mémoire. Le second volet propose d'explorer la construction de descripteurs pour la mise en registre et la reconnaissance d'objets qui sont des tâches importantes en métrologie. Dans la présente proposition, l'accent sera mis sur la recherche de descripteurs basés sur la normale à la surface et la distance entre voisinages car ceux basés sur les points sont sensibles à la densité non uniforme des données. Le cadre conceptuel du CVM développé dans le volet 1 sera mis à profit pour la construction des descripteurs.