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Mise en correspondance de deux maillages bruités

Simon COURTEMANCHE Antoine KUHN Xavier MARCHAL Bertrand RICHARD. Mise en correspondance de deux maillages bruités. Projet de spécialité Image Le 19 juin 2009 Encadrants : Franck Hétroy , Romain Arcila. Sommaire. Introduction

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Mise en correspondance de deux maillages bruités

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Presentation Transcript

  1. Simon COURTEMANCHE Antoine KUHN Xavier MARCHAL Bertrand RICHARD Mise en correspondance de deux maillages bruités Projet de spécialité Image Le 19 juin 2009 Encadrants : Franck Hétroy, Romain Arcila

  2. Sommaire Introduction 1. Installation des logiciels – Prise en main du scanner (1ière semaine) 2. Implémentation de l’algorithme : Non-rigid Registration a. Organisation de l’équipe b. Résumé des différentes étapes : i. Difficultés rencontrées ii. Résultats 3. Assemblage final – Interface Conclusion - Perspectives

  3. Installation des logiciels – Prise en main du scanner (1ière semaine) Logiciels : Scanner : • Open mesh • QGlViewer • QT

  4. Implémentation de l’algorithme • Organisation de l’équipe • Résumé des différentes étapes : i. Difficultés rencontrées ii. Résultats

  5. Implémentation : Preprocessing • 3 étapes : 1 : Downsampling (étape abandonnée)

  6. Implémentation : Preprocessing • 2 : Geodesic distance & Neighborhood Distance en passant par les arêtes Voisinage : k plus proches voisins, k = 15

  7. Implémentation : Preprocessing • 3 : Normals & Feature vector On estime les courbures principales à partir des normales au point et à celles de son voisinage

  8. Implémentation : Correspondence • Initial correspondence : • Closest Points • Improved correspondences

  9. Implémentation : Correspondence • Prunning correspondences :

  10. Implémentation : Correspondence • Propagation correspondences :

  11. Implémentation : Correspondence • Resultats :

  12. Implémentation : Clustering • Principe : recherche des parties du maillage qui peuvent avoir une transformation « rigide » identique. • Initialisation : Chaque point représente un cluster • Traitement : on essaie de fusionner le maximum de clusters entre eux.

  13. Implémentation : Clustering • Algorithme : • Chaque cluster possède une transformation rigide associée (calculée sur son cluster étendu) et une erreur de transformation. • Boucle itérative : Pour chaque cluster C, on regarde les clusters voisins et on regarde l’erreur associée si on applique la transformation de C. Si elle est inférieure à un seuil, on fusionne. • Problème : • Quelle valeur donne-t-on au seuil? • Notions de voisins?

  14. Implémentation : Clustering • Résultats :

  15. Implémentation : Energy minimization

  16. Implémentation : Energy minimization

  17. Assemblage final – Interface • Création d’une interface de visualisation • Visualise des maillages • Visualise les clusters, normales • De nombreuses options (cf. démonstration)

  18. Conclusion - Perspectives • Bilan : Ce qu’il reste à faire + Impressions • Perspectives du projet • Optimisation du code C++ • Gestion des étapes « abandonnées » (pour tester sur des maillages plus importants) Merci de votre attention !

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