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Structuration et Hiérarchisation de données pour la
visualisation
Description du projet
Cette
proposition est issue du constat que les données numériques 3D sont de plus en
plus abondantes et le plus souvent peu ou pas structurées, notamment en raison
des processus d’acquisition, de numérisation ou de transformation automatique
qu’elles subissent. Il est donc indispensable de (re)créer une structure, voire
une hiérarchie, sur ces données pour envisager une restitution visuelle ou
sonore de qualité adaptée à l’application visée, et de façon interactive ou
temps-réel.
Partant de ce
constat, les travaux envisagés dans le cadre de ce projet s'articulent autour
de deux axes complémentaires :
·
D'une part, il s'agit de développer des techniques
de structuration automatique de données 3D massives. Cette
structuration automatique peut s'envisager de deux manières : soit en proposant
des techniques de génération de données 3D dans lesquelles la structuration est
implicitement présente, soit en proposant des techniques permettant de
structurer a posteriori des masses de données 3D déjà existantes.
·
D'autre part, il s'agit de développer
des techniques de visualisation permettant d'exploiter la
structuration de ces masses de données 3D. Là encore, deux manières différentes
peuvent être envisagées pour réaliser cette exploitation : soit en
adaptant des techniques de visualisation existantes à ces diverses formes de
structuration afin de n'utiliser à tout moment que les données pertinentes de
la scène, soit en proposant de nouvelles techniques de visualisation (notamment
des techniques de rendu non-photoréalistes) pour lesquelles la structuration
peut aider à mettre en valeur tel ou tel aspect particulier des données.
Le groupe de proposants est composé
d’équipes à la pointe de la recherche sur le traitement géométrique et
topologique de modèles numériques, la simplification et la hiérarchisation de
modèles, le rendu hiérarchique, visuel et sonore, et le rendu
non-photoréaliste. Pour bénéficier de ces compétences très complémentaires, le
modèle de coopération proposé s’appuie sur trois thèses pour lesquelles un
financement est demandé, et qui impliquent chacune au moins deux partenaires.
Coordinateur du projet
SILLION François – Projet ARTIS – GRAVIR/IMAG – UMR 5527 CNRS, INRIA Rhône-Alpes, Grenoble 1, INP Grenoble
Partenaires
§
Équipe « Image et Son », LaBRI, UMR
5800 CNRS, Université Bordeaux 1