Soutenance Compression adaptative de surfaces par ondelettes géométriques croudet
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Subject: Soutenance Compression adaptative de surfaces par ondelettes géométriques
Date: Mon, 3 Nov 2008 09:57:27 +0100
ROUDET Céline
sountient sa these
Compression adaptative de surfaces par ondelettes géométriques.
le 24/11/2008
a Université Claude Bernard Lyon 1 (salle C5, Bâtiment NAUTIBUS).
Directeur: Atilla BASKURT et Florent DUPONT
Directeur: fdupont@liris.cnrs.fr
Jury: Marc ANTONINI, Directeur de recherche CNRS, Sophia Antipolis
(Rapporteur)
Frédéric TRUCHETET, Professeur à l’Université de Bourgogne, Le Creusot
(Rapporteur)
Marc DANIEL, Professeur à l’ESIL de Marseille (Examinateur)
Patrick GIOIA, Ingénieur de Recherche chez Orange Labs, Cesson-Sévigné
(Examinateur)
Atilla BASKURT, Professeur à l’INSA de Lyon (Directeur de thèse)
Florent DUPONT, Maître de Conférence à l’UCB Lyon 1 (Co-encadrant de thèse)
Mot-clef: Maillages surfaciques, ondelettes géometriques, analyse
multirésolution, schéma lifting, compression progressive, segmentation,
transmission sélective.
Resume: L’évolution de l’infographie et des techniques de numérisation a
récemment ouvert la voie à une modélisation tridimensionnelle du monde qui
nous entoure. Afin de s’adapter à l’hétérogénéité des ressources et médias
manipulant ces objets 3D, des techniques basées sur l’analyse multirésolution
sont généralement utilisées car elles fournissent une représentation
"scalable" de ces modèles géométriques. C’est dans ce cadre de compression et
de transmission progressive d’objets 3D (modélisées sous forme de maillages
surfaciques) que se situe ce travail de thèse, réalisé dans le cadre du
projet "CoSurf" (collaboration entre le laboratoire LIRIS et France Télécom
R&D Rennes). Nous proposons ainsi une nouvelle méthode de compression
hiérarchique s’appuyant sur une décomposition en ondelettes, outil d’analyse
performant et robuste qui a fait ses preuves en termes de compression
d’images et de vidéos. Notre méthode se démarque des techniques existantes,
puisqu’elle s’appuie sur une segmentation préalable de la surface en régions
d’amplitudes fréquentielles variables. Les partitions résultantes peuvent
ainsi être traitées indépendamment durant les phases d’analyse
multirésolution, de quantification et d’allocation binaire, de façon à
s’adapter aux caractéristiques surfaciques locales des maillages et ainsi
réduire les informations à coder. La contribution visuelle de chacune des
partitions à l’ensemble de la surface est également un point important à
considérer dans la phase d’optimisation des bits alloués à celles-ci,
notamment pour des applications comme la transmission et la visualisation
sélectives. D’autres applications telles que le tatouage, le filtrage ou le
débruitage adaptatifs, l’indexation ou enfin la correction d’erreurs après
transmission sur un canal bruité, pourraient bénéficier de ce concept
générique que nous avons proposé.
Keyword: Meshes, geometric wavelets, multiresolution analysis, lifting
scheme, progressive compression, 3-D mesh partitioning, view-dependent
transmission.
Abstract: The recent advances in computer graphics and digitization allow
access to an ever finer three-dimensional modelling of the world. The
critical challenges with 3D models lie in their transmission and rendering,
which must fit the heterogeneity of the end resources (network bandwidth,
display terminals …). In this context, this thesis investigates the
progressive compression and transmission of 3D models, based on
multiresolution analysis, to provide a scalable representation of these
geometric models. This work is part of "CoSurf", a collaborative research
project involving LIRIS laboratory and France Télécom R&D in Rennes. The
proposed hierarchical compression method is based on a wavelet decomposition,
which is a robust and competitive analysis tool incorporated in the JPEG2000
and MPEG4 standards. The innovation, compared to existing techniques, lies in
a prior surface segmentation in regions, each having a different frequency
amplitude. Hence, it is possible to treat independently each resulting
partition during the wavelet decomposition, quantization and binary
allocation. The advantage is to fit the local features of the mesh surface,
which can reduce the overall encoding information. It is finally important to
consider each patch visual contribution to the entire surface, to optimize
the bit allocation, essential for view-dependent transmission and
visualization. Other applications like adaptive watermarking, filtering or
denoising, indexing or error-resilient coding may benefit from this generic
concept we proposed.
