Cours segmentation d’objets 3D, tutoriel & guide de travaux pratiques en pdf.

Définition de la segmentation

Classiquement, on peut définir la segmentation comme étant une partition de l’image (I) en un nombre (K) de sous ensembles (Ri), appelés régions.
La détermination automatique du nombre de régions K est une vraie problématique.
Nous pouvons adopter la définition suivante pour la segmentation : « La segmentation est un traitement de bas niveau qui consiste à créer une partition de l’image A en sous-ensembles Ri, appelés régions tels qu’aucune région ne soit vide, l’intersection entre deux régions soit vide et l’ensemble des régions recouvre toute l’image. Une région est un ensemble de pixels connexes ayant des propriétés communes qui les différencient des pixels des régions voisines. » [Cocquerez et Philipp, 1995].

Méthodes de segmentation

Comme cité précédemment la segmentation de maillage 3D est apparue comme une problématique importante du fait de sa complexité de mise en oeuvre et de la multitude d’applications qui en sont dépendantes.
La façon d’interpréter un maillage est liée à l’application visée et amène à une segmentation en patchs surfaciques ou bien en parties significatives.
Pour chaque catégorie de segmentation, de nombreuses méthodes ont été développées.
Nous discutons dans ce qui suit des méthodes apparues récemment et qui bénéficient d’un rayonnement important dans la communauté.

Segmentation de maillages triangulaires et rectification directionnelle de frontières basées sur les tenseurs de courbure

Cette méthode proposée par « G. Lavoué, F. Dupont, A. Baskurt » utilise tous ce que peut contenir une maille triangulaire, en occurrence, les vertex et les triangles. Ceci permet d’avoir une source d’information assez fiable et assez complète pour pouvoir atteindre une segmentation qui soit correcte de l’objet 3D. [21]

Algorithme générale

Décomposition de maillages triangulaire en patches surfacique de courbure quasiconstante et connue délimitée par des frontières propres et régulière. L’algorithme est particulièrement adapté aux pièces issues de la CAO.
Notre approche se décompose en deux étapes (voir Fig.III.1):
· La segmentation en régions surfaciques, basée sur la courbure : Une étape de prétraitement identifie les arêtes et les sommets aigus.
Cette information est nécessaire pour la suite de l’algorithme, en particulier dans le cas des maillages CAO triangulés de façon optimale. Les sommets sont classifiés en clusters selon leurs valeurs de courbure principale Kmin et Kmax. Un algorithme de croissance de régions est ensuite effectué réunissant les triangles en régions connexes à partir des clusters de courbure des sommets.
Un graphe d’adjacence des régions est alors construit et réduit afin de fusionner les régions semblables selon plusieurs critères (similitude de courbure, taille et périmètre commun).
· La rectification de frontières: Les arêtes frontières sont extraites à partir des régions surfaciques issues de l’étape précédente. Pour chacune de ces arêtes, un score de justesse est calculé qui notifie un degré de cohérence de l’arête frontière par rapport aux directions principales de courbure.
A partir de ce score, les arêtes estimées correctes sont marquées et servent de base pour un algorithme de suivi de contour qui extrait les frontières correctes finales de l’objet.
Figure III .1. Les deux étapes de l’algorithme : la segmentation en régions et la rectification de frontières.
C’est une méthode simple et efficace de classification, détecte les transitions de courbure et ne découpe pas seulement l’objet le long de ses arêtes vives ou de forte courbure.
Figure III.2 : Un sommet et les triangles entourant ce dernier.
Le mécanisme de croissance de régions extrait des régions de triangles homogènes en termes de courbure de manière très efficace, même pour les objets CAO, que peu de méthodes existantes sont capable de traiter.
La méthode de rectification de frontières basée sur l’orientation des tenseurs de courbure, permet de supprimer les artefacts généralement produits par les algorithmes de segmentation.
La méthode de rectification est indépendante de la segmentation en région et peut être employée comme post-processus à n’importe quel algorithme de décomposition ou détection de contours.

Ligne de Partage des Eaux (LPE)

La ligne de partage des eaux est une méthode de segmentation largement utilisée sur les images 2D.
Elle se place dans un contexte où le graphe à partitionner est considéré comme un relief et les sommets sont positionnés à une certaine hauteur.
Ce relief est plongé progressivement dans de l’eau et des inondations sont simulées à partir des minima (vertex ou plateaux n’ayant pas de voisin de niveau inférieur, voir figure III.1). Des bassin