Caractérisation et Reconstruction de Solides Tridimensionnels par Squelette Ellipsoïdal - TEL - Thèses en ligne Accéder directement au contenu
Thèse Année : 2000

Caractérisation et Reconstruction de Solides Tridimensionnels par Squelette Ellipsoïdal

Résumé

The amount of data needed to describe both volume and surface of 3D objects is often huge and produces bottlenecks at evety step of analysis. Thus, extracting relevant information in this case demands heavy and complex processing techniques. A preprocessing phase is dramatically required : data must be synthesized in order to enhance analysis procedure by providing context-dependent measurements. Parameters set should not be rigid, as it can be radically different from one application to another. The method we propose in this PhD. thesis consists in mapping any digitized 3D solidtaking into account its inner points - into Ellipsoidal Skeleton (or E-skeleton). Based on binaty shape decomposition into a union of simple sub-shapes paradigm, it also gathers relevant information about the geometty and any other set of values that seems interesting, depending on the study context. Each sub-shape and its parameters set are more generically viewed as a feature, which is assumed to be non-decomposable at a given sfmtiJUic lecd. This semantic zoom capability for object description permits a hierarchical approach, i.e. a scale of vision control. Low semantic zoom allows crude approximation for fast pre-classification while high semantic zoom highlights finer details for precise comparison. From this preprocessing stage, tasks such as object recognition and object analysis are made easy and intuitive to perform via features comparison. Any bottleneck is removed, ensuring fast data processing. At last, the versatile structure of the E-skeleton allows not only future improvement but also practical ways to add features to the E-skeleton repertoire. We will show how the E-skeleton is well-suited for medical imaging and how it can be seamlessly integrated into the analysis and diagnostic process.
Le volume des données décrivant les solides tridimensionnels est sans cesse en augmentation. Une des principales causes de ce phénomène est le gain en résolution des modalités d'acquisition, qu'elles soient volumiques ou surfaciques. Par voie de conséquence, l'analyse de ces informations devient de plus en plus coûteuse et lourde à mettre en oeuvre, requérant des capacités de traitement ou de stockage importantes. Une phase de traitement, en aval du processus de numérisation est indispensable : les données doivent être structurées non seulement pour accélérer leur gestion mais aussi pour améliorer et favoriser la compréhension de leur contenu. Enfin, cette phase se doit d'être flexible afin d'être applicable à des domaines variés d'expertise. Nous proposons au travers de ce travail de thèse un modèle permettant de transformer tout solide numérisé en une entité répondant aux critères énoncés précédemment. Le Squelette Ellipsoïdal (ou E-Squelette) décompose les structures géométriques en sous-structures pertinentes tout en prélevant les informations importantes aux yeux de l'expert. En sortie de ce processus, on dispose de capacités de vision multi-échelle de la géométrie, enrichie des informations extraites. Des comparaisons dépendant de l'échelle de vision sont autorisées entre E-Squelettes, assurant le suivi temporel et la reconnaissance automatique d'objets solides 3D. Enfin, les données présentent de très importants taux de compression, et peuvent être transmises de manière progressive par réseau. L'erreur d'approximation est mesurable et contrôlable en terme de géométrie, ce qui garantit le contrôle de la validité des données transformées. Nous montrerons comment le E-Squelette s'applique à l'imagerie médicale et peut enrichir les moyens d'observation et de diagnostic.
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2000_Banegas_Frederic.pdf (97.42 Mo) Télécharger le fichier

Dates et versions

tel-00985909 , version 1 (30-04-2014)

Identifiants

  • HAL Id : tel-00985909 , version 1

Citer

Frédéric Banegas. Caractérisation et Reconstruction de Solides Tridimensionnels par Squelette Ellipsoïdal. Géométrie algorithmique [cs.CG]. Ecole Nationale Supérieure des Mines de Saint-Etienne; Université Jean Monnet - Saint-Etienne, 2000. Français. ⟨NNT : 2000STET4020⟩. ⟨tel-00985909⟩
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