VT2019 Photogrammetrie
La photogrammétrie numérique est la technique d’accumulation et de calcul à partir de plusieurs données afin de reconstruire une scène en 3D de la manière la plus précise possible. En d'autres termes, la photogrammétrie c'est le fait de se déplacer autour d’un sujet (par exemple une montagne) en recueillant des données pour pouvoir le reconstruire numériquement en trois dimensions.
Abstract
Digital photogrammetry is the technique of accumulating and calculating from several data in order to reconstruct a 3D scene as accurately as possible. In other words, photogrammetry is the act of moving around a subject (e.g. a mountain) by collecting data to be able to digitally reconstruct it in three dimensions.
It can be used in multiple domains such as topography, cartography and archaeology. This wiki presents the step-by-step approach to 3D modeling using a point cloud, as well as some examples of physical and digital tools and methods used.
Keywords: 3D Modeling, Digital Photogrammetry, Point Cloud, Odometry, Filtering, Segmentation, Reconstruction
Domaines d’application
La photogrammétrie peut être utilisée dans de multiples domaines, étant très importante principalement pour faciliter l'exploration et la reconnaissance d'objets dans lesquels l'homme a des difficultés d'accès, comme les très grandes ou très petites surfaces.
Voici quelques exemples de domaines d'application :
- Topographie
- Cartographie
- Système d'information géographique (SIG)
- Architecture
- Investigations de police
- Géologie
- Archéologie
Un exemple d'application dans le domaine de l'archéologie est la mission ScanPyramids, citée plus en détail à la fin de ce wiki.
PointCloud
Outils physiques
Odométrie
Outil numérique : ORB-SLAM2
Accumulation & Traitement
Démarrage
Filtrage
Segmentation
Reconstruction de surface
Ajustement d’un modèle
Souvent, pour terminer le processus de modélisation 3D, il est nécessaire d'appliquer un modèle à cette image, c'est-à-dire une sorte de texture ou d'image, qui complétera chaque partie de la surface. La qualité du résultat de l'ajustement basé sur le modèle dépend de deux facteurs : l'approximation géométrique et la qualité de la maille obtenue dans la reconstruction.
Pour obtenir le meilleur ajustement possible de ce modèle, on peut également utiliser plusieurs algorithmes, qui peuvent être divisés en deux grands groupes.
L'ajustement par template rigide
Pour l'ajustement par template rigide la position à laquelle le modèle sera placé est estimé et il est placé tel qu'il est à cet endroit.
L'ajustement non-rigide
Pour l'ajustement non-rigide, également appelé ajustement paramétrique, la position à laquelle le modèle sera placé est estimé et avant de l'appliquer les autres modèles qui sont déjà dans l'image sont déformés pour l'assortir et enfin le modèle est appliqué. Ce processus de déformation est appelé transformation homographique.
ScanPyramids
Démonstration
Voyez ici une démonstration d'un point cloud publié par l'entreprise Sketchfab, dans lequel nous pouvons voir certains des différents types de données que nous pouvons obtenir avec un point cloud. La démonstration est itérative et les données représentent le Natural History Museum de Londres : Démonstration
Sources
Veille Technologique 2019
- Année : VT2019
- Sujet : Photogrammétrie
- Slides : Slides
- Auteurs : Giulia BONASPETTI MARTINS, Marceau DECAMPS