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1 Réalisé par : M. Anis MEFTAH Encadré par : M. Marc Antonini 2005 -2006.

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1 1 Réalisé par : M. Anis MEFTAH Encadré par : M. Marc Antonini

2 2 Plan Notions générales sur la 3D Analyse multirésolution de maillages 3D Compression au fil de leau Résultats Conclusion et perspectives

3 3 Notions générales sur la 3D

4 4 Domaines dapplications I- Notions générales sur la 3D Cinéma Médecine Conception Assisté par Ordinateur (CAO)

5 5 Les maillages 3D 2 informations : la géométrie (sommets) la topologie (Connectivité) I- Notions générales sur la 3D géométrie topologie [1] [1] ALLIEZ P. and GOTSMAN C. Recent advances in compression of 3d meshes. In Proceedings of the symposium on multiresolution in Geometric Modeling, 2003.

6 6 Monorésolution Vs Multirésolution Un maillage peut être : Monorésolution Multirésolution I- Notions générales sur la 3D

7 7 Les types de maillage Il existe trois types de maillage : Les maillages irréguliers Les maillages réguliers Les maillages semi-réguliers I- Notions générales sur la 3D

8 8 Analyse multirésolution de maillages 3D

9 9 Les méthodes de compression Les méthodes qui ne tirent pas profit de la structure maillée des objets 3D. Les méthodes qui tiennent compte de la structure de lobjet 3D : Les méthodes de compression monorésolution. Les méthodes de compression multirésolution. II- Analyse multirésolution de maillages 3D

10 10 Lanalyse multirésolution Analyse Synthèse II- Analyse multirésolution de maillages 3D

11 11 Schéma lifting à 2 canaux Le schéma lifting se compose de trois étapes : Transformée polyphase Prédiction Mise à jour II- Analyse multirésolution de maillages 3D

12 12 Filtre Butterfly lifté Les types de points : Filtre de prédiction : Filtre de mise à jour : Filtre Butterfly non lifté II- Analyse multirésolution de maillages 3D

13 13 Compression « au fil de leau »

14 14 Maillages de très grandes tailles Le développement spectaculaire des scanners 3D et des logiciels de CAO a permit lacquisition et la création dobjets 3D de plus en plus détaillés. Ces objets 3D ont des tailles énormes dépassant plusieurs millions de points. III- Compression « au fil de leau »

15 15 Exemple dobjets très détaillés scannage de la statue de David Le modèle tridimensionnel comporte plus de deux milliards de polygones. Modèle tridimensionnel final de la statue de Saint Matthieu (comportant plus de 380 millions de triangles). III- Compression « au fil de leau » Images propriété du projet Michelangelo

16 16 Problématique La transformée en ondelettes nécessite le chargement de la totalité de lobjet 3D en mémoire avant son traitement. Défi : concevoir une méthode au fil de leau qui va nous permettre de : –Avoir la même transformée en ondelettes; –Gagner de lespace mémoire. III- Compression « au fil de leau »

17 17 Principe de la méthode

18 18 Fin du codage du lot (demande denvoi) Objet 3D Transformée en ondelettes Codeur Topologique Maillage de base Q Allocation Binaire Codage Entropique Débit cible HF 1101 MULTIPLEXEURMULTIPLEXEUR Schéma Générale sans fil de leau III- Compression « au fil de leau »

19 19 Fin du codage du lot (demande denvoi) Acquisition Spirale Objet 3D Mémoire du traiteur Transformée en ondelettes Mémoire du Codeur Codeur Topologique Maillage de base Q Allocation Binaire Codage Entropique Débit cible HF 1101 Fin du calcul de la transformée (demande denvoi du lot suivant) Transformée en ondelettes au fil de leauCodage au fil de leau MULTIPLEXEURMULTIPLEXEUR Schéma global de la méthode au fil de leau proposée Schéma global de la méthode proposée III- Compression « au fil de leau »

20 20 Chargement des triangles (1ère étape) Une réduction de la taille mémoire nécessaire pour le calcul de la transformée en ondelettes de 44% par rapport au cas lifté. Lobjet venus Niveau le moins détailléZoom de la partie à charger 10 triangle BF + leur détails (Triangle L0) à charger quelque soit la topologie de lobjet 3D au lieu de 17. III- Compression « au fil de leau »

21 21 Chargement des triangles (2ème étape) Lobjet venus Niveau le moins détailléZoom de la partie à charger Utilisation de 28 % de la mémoire nécessaire dans le cas lifté. Un seuil maximal de 19 triangle L1 à charger quelque soit la topologie de lobjet 3D au lieu de 40. Ce qui à peu prés équivalent à 5 triangles L0 III- Compression « au fil de leau »

22 22 Chargement des triangles (3ème étape) Lobjet venus Niveau le moins détailléZoom de la partie à charger Nous allons charger dans la mémoire seulement 43 triangles L2 au lieu de 272, ce qui correspond a peu prés à 2,6 L0. Utilisation de 15,8 % de la mémoire nécessaire dans le cas lifté. III- Compression « au fil de leau »

23 23 Calcul de la taille mémoire nécessaire pour appliquer la T.O S est donné par la formule suivante : S= 43*T2 avec T2 la taille dun triangle L2 donnée par la formule : T2= G + T + V G = 3 * sizeOf(float) * nombre de sommets ; T= 3 * sizeOf(int) * nombre de trinagles ; V= 3 * sizeOf(int) * nombre de trinagles ;

24 24 Décompression III- Compression « au fil de leau »

25 25 Calcul du bord III- Compression « au fil de leau »

26 26 Calcul du bord III- Compression « au fil de leau »

27 27 Résultats

28 28 Le critère de qualité utilisé pour évaluer la qualité des maillages compressés est le : –PSNR : Peak Signal Noise Ratio (PRSB en français, Pic du rapport signal à bruit) exprimé en décibels (dB). PSNR = 20 * log 2 (BB/ ds) Le critère de qualité utilisé Avec BB est la longueur de la boite englobante de lobjet, et ds est la distance surface-surface entre le maillage dentrée et le maillage de sortie. IV- Résultats

29 29 Taille mémoire nécessaire IV- Résultats

30 30 PSNR vs débit (Venus) IV- Résultats

31 31 PSNR vs débit (Horse) IV- Résultats

32 32 Comparatif Visuel 1 bit/vertex avec 25% de mémoire 1 bit/vertex avec 5% de mémoire. 1 bit/vertex sans fil de leau. IV- Résultats

33 33 Conclusion et perspectives

34 34 Conclusion Nous avons proposé une nouvelle transformée en ondelettes «au fil de leau» utilisant le filtre Butterfly non lifté. Les expériences ont montré que notre méthode est très efficace en terme de coût mémoire : jusquà 99 % de gain mémoire. Taille mémoire nécessaire, fixe et constante quel que soit lobjet : Possibilité dimplémentation matériel. V- Conclusion et perspectives

35 35 Perspectives (Thèse) Codage conjoint : répartir de façon optimale les bits entre les différentes informations Optimiser le compromis entre la taille de la trame et la qualité visuelle du maillage reconstruit Sommets (géométrie) arrêtes (topologie) Texture Images extraite du cours de Mr George Drettakis et Nicolas Tsingos

36 36 Article Accepté Conférence internationale IEEE ISIVC 2006 ( Septembre) –Low memory cost scan-based wavelet transform for 3D multiresolution meshes using the unlifted Butterfly filter –A. MEFTAH, A. ELKEFI, M. ANTONINI, C. BEN AMAR

37 37 Merci de votre attention


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