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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