Добірка наукової літератури з теми "Squelettisation topologique"

Cette thèse propose de nouveaux algorithmes de squelettisation d'images 2D et 3D selon deux approches : l'approche topologie digitale et l'approche topologie discrète. Dans la première partie, nous rappelons les notions fondamentales de topologie digitale et quelques algorithmes de squelettisation parmi les plus connus, basés sur la suppression de certains points simples. Puis, nous proposons une méthodologie permettant la production d'algorithmes de squelettisation fondés sur la suppression en parallèle de points P-simples. De tels algorithmes sont élaborés de façon à ce qu'ils suppriment au moins les points retirés par un autre algorithme donné. Nous appliquons cette méthodologie et produisons deux nouveaux algorithmes. Bien que les résultats semblent satisfaisants, la recherche et la mise en œuvre de tels algorithmes restent difficiles. Dans la deuxième partie, nous utilisons le cadre mathématique des ordres. De faç on plus directe qu'auparavant, nous proposons un algorithme de squelettisation consistant en la répétition de la suppression parallèle de points (n-simples, puis en la suppression parallèle de points (n-simples. Nous avons également proposé des définitions originales de points terminaux, nous permettant l'obtention de squelettes curvilignes ou surfaciques. Le schéma général de squelettisation est utilisé sur des images 2D, 3D binaires et 2D en niveaux de gris. Enfin, une étude de filtrage parallèle de squelettes est développée
This thesis proposes new thinning algorithms for 2D or 3D images according to two approaches using either the digital topology or the discrete topology. In the first part, we recall some fundamental notions of digital topology and several thinning algorithms amongs the well-known ones, which delete simple points. Then, we propose a methodology to produce new thinning algorithms based on the parallel deletion of P-simple points. Such algorithms are conceived in order to they delete at least the points removed by another one given existent thinning algorithm. By applying this methodology, we produce two new algorithms. Although results seem to be satisfying, the proposal and encoding of new proposed algorithms are not easy. In the second part, we use the concept of partially order set (or poset). We propose more straightforwardly than before, a thinning algorithm consisting in the repetition of parallel deletion of αn-simple points, followed by the parallel deletion of βn-simple points. We also have proposed new definitions of end points which permit us to obtain either curve skeletons or surface skeletons. The thinning scheme is used on 2D, 3D binary images, or on 2D grayscale images. At last, a study of a parallel filtering of skeletons is developped

Dans cette thèse, nous nous intéressons aux préformes fibreuses dans le cadre du procédé Resin Transfer Moulding (RTM). L'objectif de la thèse est double : proposer une nouvelle méthodologie pour obtenir des données géométriques à la mésoéchelle des préformes et fournir un nouveau modèle numérique capable de prédire la perméabilité ou d'effectuer des simulations d’écoulement efficaces à la méso-échelle. Dans la première partie, l'accent est mis sur l'acquisition de données géométriques : nous proposons une nouvelle méthodologie basée sur l'analyse du champ de pression supporté par une préforme sèche sous compactage. Un film sensible à la pression mesure le champ de pression par un empilement de plis contre les parois du moule. Profitant de l’architecture périodique des textiles, les empreintes révélées par le champ de pression sont interprétées par analyse spectrale de Moiré pour mesurer l'orientation et la distribution spatiale de chaque couche dans l’empilement. Dans la seconde partie, le modèle numérique de la préforme est utilisé pour effectuer des simulations numériques d'écoulement à l'échelle des fils, afin d’en caractériser la perméabilité ou d’effectuer directement des simulations de remplissage. La géométrie 3D de l’empilement est remplacée par un squelette préservant les propriétés topologiques nécessaires à la résolution numérique du problème d'écoulement bidimensionnel, réduisant considérablement le coût de calcul par rapport à une approche 3D complète. Ce modèle de réduction du volume poreux en squelette est d'abord formulé dans sa version simple échelle (écoulement inter-mèche), puis étendu en double échelle (écoulement inter- et intra-mèche). Le potentiel du modèle est illustré à travers plusieurs cas tests. Cette recherche propose une méthodologie allant de l'acquisition de données géométriques à la simulation numérique double-échelle de l'écoulement au sein dans un empilement de tissus
In this work, we study continuous fiber preforms in the context of Resin Transfer Moulding (RTM) processes. The aim of the thesis is two-fold: propose a new methodology to obtain mesoscale geometrical data from preforms and provide a new numerical model able to predict permeability or perform mesoscale filling simulations in a computationally efficient way. In the first part, the focus is on the acquisition of geometrical data from preforms: we propose a novel methodology based on the analysis of the pressure field experienced by a dry preform under compaction. By using a commercial pressure-sensitive film, the pressure field exerted by a stack of layers against mould walls is captured and analyzed. Taking advantage of the periodic morphology of textiles, geometric patterns revealed by the pressure field are interpreted according to spectral Moiré analysis to recover the orientation and spatial distribution of each individual layer in the stack. In the second part, the reconstructed digital architecture of the preform is used to carry out numerical flow simulations at the scale of the yarns, to characterize permeability of the stack or directly perform filling simulations. The stack geometry is replaced by a skeletonized representation of the same, on which a two-dimensional flow problem can be solved numerically, greatly reducing the computational cost when compared to a full 3D approach. This “medial skeleton” model is first formulated in its single-scale version (flow in channels) and then extended to dual-scale (flow in channels and yarns). The model potential is illustrated through several test cases. This research establishes a pathway going from the non-destructive acquisition of data to the simulation of the dual-scale flow inside a multi-layer layup of textiles

Ce travail a pour but de concevoir des outils d'analyse d'image 3D de matériaux poreux, obtenues par microtomographie à rayons X, afin de caractériser géométriquement la structure micronique des pores et de mettre en évidence le lien entre microgéométrie et propriétés de transport macroscopiques. Partant d'une image segmentée, une séquence complète de traitements (filtrage d'artefacts, squelettisation, LPE, etc.) est proposée pour positionner et délimiter les pores. Une comparaison aux techniques existantes est faite, et une méthodologie qualifiant la robustesse des procédures est présentée. Cette décomposition est utilisée, premièrement pour extraire des descripteurs géométriques de la microstructure porale qui sont examinés en rapport avec la perméabilité intrinsèque ; deuxièmement pour aider à la construction d'un réseau de pores permettant d'effectuer des simulations numériques.

L'analyse d'images est devenue ces dernières années une discipline de plus en plus riche de l'informatique. La topologie discrète propose un panel d'outils incontournables dans le traitement d'images, notamment grâce à l'outil du squelette, qui permet de simplifier des objets tout en conservant certaines informations intactes. Cette thèse étudie comment certains outils de la topologie discrète, notamment les squelettes, peuvent être utilisés pour le traitement d'images de matériaux.Le squelette d'un objet peut être vu comme une simplification d'un objet, possédant certaines caractéristiques identiques à celles de l'objet original. Il est alors possible d'étudier un squelette et de généraliser certains résultats à l'objet entier. Dans une première partie, nous proposons une nouvelle méthode pour conserver, dans un squelette, certaines caractéristiques géométriques de l'objet original (méthode nécessitant un paramètre de filtrage de la part de l'utilisateur) et obtenir ainsi un squelette possédant la même apparence que l'objet original. La seconde partie propose de ne plus travailler avec des objets constitués de voxels, mais avec des objets constitués de complexes cubiques. Dans ce nouveau cadre, nous proposons de nouveaux algorithmes de squelettisation, dont certains permettent de conserver certaines caractéristiques géométriques de l'objet de départ dans le squelette, de façon automatique (aucun paramètre de filtrage ne doit être donné par l'utilisateur). Nous montrerons ensuite comment un squelette, dans le cadre des complexes cubiques, peut être décomposé en différentes parties. Enfin, nous montrerons nos résultats sur différentes applications, allant de l'étude des matériaux à l'imagerie médicale

La reconstruction 3D consiste à acquérir des images d’un objet, et à s’en servir pour en estimer un modèle 3D. Dans ce manuscrit, nous développons une méthode de reconstruction basée sur la modélisation par squelette. Cette méthode a l’avantage de renvoyer un modèle 3D qui est un objet virtuel complet (i.e. fermé) et aisément éditable, grâce à la structure du squelette. Enfin, l’objet acquis n’a pas besoin d’être texturé, et entre 3 et 5 images sont suffisantes pour la reconstruction. Dans une première partie, nous étudions les aspects 2D de l’étude. En effet, l’estimation d’un squelette 3D nécessite d’étudier la formation de la silhouette de l’objet à partir de son squelette, et donc les propriétés de sa projection perspective, appelée squelette perspectif. Cette étude est suivie par notre première contribution : un algorithme d’estimation de la projection perspective d’un squelette 3D curviligne, constitué d’un ensemble de courbes. Cet algorithme a toutefois tendance, comme beaucoup d’algorithmes estimant un squelette, à générer des branches peu informatives, notamment sur une image rastérisée. Notre seconde contribution est donc un algorithme d’estimation de squelette 2D, capable de prendre en compte la discrétisation du contour de la forme 2D, et d’éviter ces branches peu informatives. Cet algorithme, d’abord conçu pour estimer un squelette classique, est ensuite généralisé à l’estimation d’un squelette perspectif. Dans une seconde partie, nous estimons le squelette 3D d’un objet à partir de ses projections. Tout d’abord, nous supposons que le squelette de l’objet 3D à reconstruire est curviligne. Ainsi, chaque squelette perspectif estimé correspond à la projection du squelette 3D de l’objet, sous différents points de vue. La topologie du squelette étant affectée par la projection, nous proposons notre troisième contribution, l’estimation de la topologie du squelette 3D à partir de l’ensemble de ses projections. Une fois celle-ci estimée, la projection d’une branche 3D du squelette est identifiée sur chaque image, i.e. sur chacun des squelettes perspectifs. Avec cette identification, nous pouvons trianguler les branches du squelette 3D, ce qui constitue notre quatrième contribution : nous sommes donc en mesure d’estimer un squelette curviligne associé à un ensemble d’images d’un objet. Toutefois, les squelettes 3D ne sont pas tous constitués d’un ensemble de courbes : certains d’entre eux possèdent aussi des parties surfaciques. Notre dernière contribution, pour reconstruire des squelettes 3D surfaciques, est une nouvelle approche pour l’estimation d’un squelette 3D à partir d’images : son principe est de faire grandir le squelette 3D, sous les contraintes données par les images de l’objet.

Ce travail a pour but de concevoir des outils d'analyse d'image 3D de matériaux poreux, obtenues par microtomographie à rayons X, afin de caractériser géométriquement la structure micronique des pores et de mettre en évidence le lien entre microgéométrie et propriétés de transport macroscopiques. Partant d'une image segmentée, une séquence complète de traitements (filtrage d'artefacts, squelettisation, LPE, etc.) est proposée pour positionner et délimiter les pores. Une comparaison aux techniques existantes est faite, et une méthodologie qualifiant la robustesse des procédures est présentée. Cette décomposition est utilisée, premièrement pour extraire des descripteurs géométriques de la microstructure porale qui sont examinés en rapport avec la perméabilité intrinsèque ; deuxièmement pour aider à la construction d’un réseau de pores permettant d’effectuer des simulations numériques
The objective of this work is to develop 3D image analysis tools to study the micronic pore structure of porous materials, obtained by X-ray microtomography, and study the relation between microgeometry and macroscopic transport properties. From a binarised image of the pore space, a complete sequence of processing (artefact filtration, skeletonisation, watershed, etc. ) is proposed for positioning and delimiting the pores. A comparison with available methods is performed, and a methodology to qualify the robustness of these processes is presented. The decomposition is used, firstly for extracting geometric parameters of the porous microstructure and studying the relation with intrinsic permeability; secondly to produce a simplified pore network on which to perform numerical simulations

This manuscript deals with the problem of markerless motion capture. An approach to thisproblem is model-based and is divided into two steps : an initialization step in which the initialpose is estimated, and a tracking which computes the current pose of the subject using infor-mation of previous ones. Classically, the initialization step is done manually, for bidding the possibility to be used online, or requires constraining actions of the subject. We propose an automatic real-time markerless initialization step, that relies on topological information provided by skeletonization of a 3D reconstruction of the subject. This topological information is then represented as a tree, which is matched with another tree used as modeldescription, in order to identify the different parts of the subject. In order to provide such a method, we propose some contributions in both digital topology and graph theory researchfields. As our method requires real-time computation, we first focus on the speed optimization of skeletonization methods, and on the design of new fast skeletonization schemes providing good results. In order to efficiently match the tree representing the topological information with the tree describing the model, we propose new matching definitions and associated algorithms. Finally, we study how to improve the robustness of our method by the use of innovative con-straints in the model. This manuscript ends by a study of the application of our method on several data sets, demon-strating its interesting properties : fast computation, robustness, and adaptability to any kindof subjects