La maquette numérique comme support pour la recherche visuelle d’informations patrimoniales

Les sources iconographiques pour la documentation et l’étude du patrimoine bâti

   L’iconographie est l’étude de l’identification, la description et l’interprétation du contenu des images relatives à l’histoire de l’art. Dans le domaine spécifique du patrimoine architectural, ce terme est utilisé pour indiquer l’ensemble des représentations relatives au même artefact [Kleinbauer W.E. et al., 1982]. Dans le domaine du patrimoine architectural, il est essentiel d’étudier les conditions du bâtiment (présentes, antérieures et futures) au travers d’informations produites par l’interprétation et l’analyse de sources iconographiques. Une des sources iconographiques plus importantes pour l’étude du bâti est certainement la source visuelle bidimensionnelle. Ces informations ont beaucoup d’importance pour l’étude architecturale et archéologique du patrimoine parce qu’elles peuvent facilement décrire (et d’une manière particulièrement efficace) l’état d’un bâtiment à un instant T de son histoire (que ce soit l’état actuel ou un état antérieur). Les sources iconographiques disponibles à ce jour pour les communautés de chercheurs ou de professionnels s’intéressant à un édifice, ont été collectées pour la compréhension de l’histoire, des changements physiques ou fonctionnels du bâtiment, ou encore des techniques employées pour ses restaurations. Ces informations peuvent être également utilisées et référencées comme données de base pour la conservation et/ou les rénovations futures. Les sources iconographiques relatives au patrimoine architectural sont de différent format, élaborées à partir de différentes techniques et provenant de différentes procédures de conservation et de duplication.

L’état historique

   Les états passés du bâtiment sont caractérisés par des propriétés spatiales et temporelles incertaines parce qu’ils sont connus grâce à des sources iconographiques et documentaires très variées, parfois imprécises et de fiabilité incertaine. On parle de sources iconographiques des états historiques des bâtiments quand ces sources représentent un état de l’édifice différent de son état actuel. Ces sources peuvent être basées sur quasiment toutes les techniques d’élaboration (depuis les plus anciennes aux plus actuelles). Le niveau de précision de la représentation contenue dans ces types de sources diffère logiquement en fonction du type de support et/ou de technique de génération ou d’exécution. Par exemple des photos anciennes sont parmi les représentations les plus précises que l’on peut avoir sur l’état historique d’un édifice. Tandis que le dessin architectural (plan, coup, élévation) est particulièrement tributaire de la méthode de relevé qui est à la base de la restitution graphique (manuel, topographique, etc.). Les dessins à main levée peuvent logiquement contenir plus d’erreurs, d’approximations et d’incohérences avec la réalité. L’époque dans laquelle l’image a été créée peut également conditionner l’exactitude et la cohérence de l’image qui représente un état du bâtiment. Pour donner un exemple, les techniques de représentation utilisées au moyen âge diffèrent bien, à la fois en termes de projection et en termes de rigueur d’exécution, des techniques qui se sont développées à la La maquette numérique comme support pour la recherche visuelle d’informations patrimoniales renaissance : l’introduction de la perspective a en effet permis de dessiner (des fois même à l’aide de machines) des représentations des espaces architecturaux relativement cohérentes avec la réalité.La pratique de représention de l’architecture passée n’est pas une démarche contemporaine. Ses origines remontent à l’époque romaine. Vitruve au Ier siècle av. J.-C. ou Palladio au XVIe siècle ont décrit l’architecture dans deux fameux traités [Palladio A., 1992; Perrault C., 1684]. Entre le 1541 et le 1549, Palladio se déplaçait des nombreuses fois à Rome pour effectuer des relevés des bâtiments romains. Aujourd’hui on peut lire des traces de ses raisonnements dans ses esquisses (figure 3). Il y a 500 ans Palladio commençait à interpréter les fouilles et à représenter l’architecture d’une époque précédente à la sienne dans le but de la comprendre et de la réutiliser en clé moderne dans ses bâtiments. Ses esquisses sont une première opération de représentation de l’architecture.

Le degré de certitude

   Dans des domaines variés, diverses études sur la perception de l’incertitude ont été amenées afin d’évaluer les paramètres qui en conditionnent la présence, afind’interagir avec elle et la rendre un support pour la prise de décisions [MacEachren A.M. et al., 2005; Thomson J. et al., 2005]. [Pang A.T. et al., 1997] parle d’incertitude à trois niveaux : dans le processus d’acquisition, d’analyse et de visualisation des données. En patrimoine historique, les facteurs d’incertitude d’une source sont liées à trois aspects : la qualité, la cohérence et l’objectivité. [Thomson J. et al., 2005] propose une classification plus détaillée de ces aspects basée sur 9 sous-catégories (Fidélité, Précision, Intégralité , Cohérence, Filiation, Pertinence, Crédibilité, Interdépendance) pour décrire l’incertitude en patrimoine historique.De façon générale, il est impossible de définir un ordre absolu de fiabilité des sources. Trop de paramètres rentrent en jeu pour des sources ayant des objectifs trop variés. On peut affirmer que le niveau de certitude augmente en fonction de la richesse d’informations métriques et visuelles de chaque source ; mais l’évaluation réelle du niveau de certitude / incertitude doit être établie cas par cas, selon la spécificité de chaque source. De ce fait, le niveau de précision, de cohérence et l’objectivité est plus élevé pour les sources les plus riches en détails métriques, visuels ou descriptifs. Les sources sont donc ordonnées selon leur apport métrique et visuel croissant (des sources les plus imprécises aux sources les plus détaillées). Quand l’on étudie des bâtiments historiques, les informations qui concernent ses états antérieurs sont souvent contradictoires, hétérogènes, incertaines et incomplètes. Chaque source est caractérisée par une certaine qualité, une cohérence et un niveau d’objectivité. Ces trois aspects dépendent d’une composante humaine et des moyennes physiques qui ont permis de représenter l’objet.
• La qualité de la source dépend de son état de conservation, des outils de représentation employés et de l’objectif de la description. Premièrement, la qualité graphique des sources n’est pas souvent très élevée pour tirer des  informations sur les proportions. Deuxièmement, dès que l’on a des informations métriques sur un objet, le niveau de fiabilité augmente immédiatement. Troisièmement, le niveau de fiabilité augmente encore plus si l’on analyse un relevé fait à l’aide d’un dispositif d’acquisition particulièrement précis et automatisé (c’est le cas du scanner laser par exemple).
• Le niveau de cohérence dépend de la concordance des informations véhiculées par les sources. Il s’appuie sur la comparaison avec diverses sources.
• Le niveau d’objectivité est lié à l’auteur de la source, car souvent il transfère graphiquement son propre point de vue par rapport à son contexte de vie, ou parfois il représente des architectures selon un projet pas encore réalisé.

Méthodes semi-automatiques

   Les méthodes semi-automatiques d’annotation sémantique d’images se basent sur des techniques combinant les solutions présentées précédemment (automatiques et manuelles). Des algorithmes sont utilisés pour le filtrage de la sémantique appropriée en utilisant les information textuelles liées à l’image ou par l’identification des contenus d’image (comme dans les méthodes complètement automatiques), puis l’utilisateur peut choisir manuellement les mots-clefs qui se rapportent à l’objet dans l’image. En employant le contrôle des utilisateurs, la sémantique obtenue est mises à jour de façon incrémentale. Intégrées à des interfaces appropriées, les méthodes d’annotation semi-automatique ont un grand potentiel en terme d’application à plusieurs domaines [Suh B. et al., 2004]. [Shen H.T. et al. 2000] ont employé une méthode dans laquelle les images sont utilisées pour indexer automatiquement d’autres images dans la même page Web. Ils emploient l’information textuelle riche de la page pour extraire des éléments de description potentielle des images. [Srihari R. et al., 2000] extraient du texte des entités textuelles (par exemple, les nom des gens, les nom des endroits et des choses, etc.) pour indexer automatiquement les images qui accompagnent le texte des pages web. [Lieberman H., 2000] décrit le système ARIA (Annotation and Retrieval Integration Agent) qui intègre la récupération et l’utilisation d’image. Le système emploie l’extraction des mots présents dans les messages électroniques (dans lesquels des images sont incluses) pour indexer ces images (voir figure 26). Cette méthode semble fournir des résultats raisonnables, mais la précision du contexte textuel n’est pas aussi haute que l’indexation manuelle. [Wenyin L. et al., 2001] développent un système capable de générer et d’affiner progressivement des annotations sémantiques d’images de façon automatique en demandant à l’utilisateur la validation et l’organisation (ou la réorganisation) du résultat final (voir figure 27).

Table des matières

1. INTRODUCTION
1.1. CONTEXTE
1.2. OBJECTIF
1.3. PORTEE, LIMITES, APPORTS PRINCIPAUX
1.4. STRUCTURE DU DOCUMENT
2. LES SOURCES ICONOGRAPHIQUES POUR LA DOCUMENTATION ET L’ETUDE DU PATRIMOINE BATI
2.1. CLASSIFICATION PAR L’ETAT DE L’EDIFICE
2.1.1. L’état actuel
2.1.2. L’état historique
2.1.3. L’image hypothétique
2.2. LE DEGRE DE CERTITUDE
2.3. LES TECHNIQUES D’ELABORATION
2.3.1. Photographies
2.3.2. Dessin
2.3.3. Document métrique
2.4. LES TYPES DE PROJECTION
2.4.1. Projection perspective
2.4.2. projection parallèle
2.4.3. Projection panoramique
3. METHODES D’ANNOTATION SEMANTIQUE D’IMAGES
3.1. METHODES MANUELLES
3.2. METHODES AUTOMATIQUES
3.3. METHODES SEMI-AUTOMATIQUES
4. UNE APPROCHE POUR LA CARACTERISATION SEMANTIQUE 2D/3D D’EDIFICES PATRIMONIAUX 
4.1. APPROCHE PROPOSE 
4.2. PROBLEMES A TRAITER
4.2.1. Acquisition de données 3D et reconstruction géométrique basés sur la réalité (chapitre 5)
4.2.2. Caractérisation sémantique de la représentation 3D (chapitre 5)
4.2.3. Référencement spatial de sources iconographiques (chapitre 6)
4.2.4. Indexation du contenu des sources iconographiques (chapitre 6)
4.2.5. Recherche visuelle de sources iconographiques basée sur critères spatiaux, morphologiques et sémantiques (chapitre 7)
4.3. DEVELOPPEMENT INFORMATIQUE
4.3.1. Présentation du projet NUBES
4.3.2. Présentation de l’environnement de développement
4.3.3. L’architecture du système
5. RECONSTRUCTION 3D ET STRUCTURATION SEMANTIQUE D’EDIFICES PATRIMONIAUX
5.1. ACQUISITION INFORMATIONS SPATIALES
5.1.1. La photogrammétrie
5.1.2. L’acquisition par scanner laser 3D
5.2. LA RECONSTRUCTION GEOMETRIQUE DE LA MORPHOLOGIE
5.2.1. Reconstruction 3D à partir de nuage de points
5.2.2. Reconstruction 3D basée sur image
5.3. CARACTERISATION SEMANTIQUE DU MODELE 3D
5.3.1. Travaux relatifs
5.3.2. Solution retenue
6. REFERENCEMENT SPATIAL ET SEMANTISATION DE SOURCES ICONOGRAPHIQUES 
6.1. METHODES DE REFERENCEMENT SPATIAL
6.1.1. Méthodes manuelles
6.1.2. Méthodes semi-automatiques
6.1.3. Méthodes automatiques
6.2. ANALYSE DES SOLUTIONS EXISTANTES
6.3. SOLUTION RETENUE
6.3.1. Téléchargement sur serveur des sources iconographiques
6.3.1. Superposition manuelle de sources à projection orthographique et pseudo-perspective
6.3.2. Résection spatiale de sources à projection perspective
6.3.3. Récupération directe des paramètres de photographies orientées
6.4. ANNOTATION SEMANTIQUE DES IMAGES PAR PROJECTION
6.4.1. Présentation de l’environnement du développement
6.4.2. Développement de la procédure de sémantisation d’images
7. UN SYSTEME POUR LA RECHERCHE VISUELLE DE SOURCES ICONOGRAPHIQUES
7.1. ARCHITECTURE DU SYSTEME
7.1.1. Base de données
7.1.2. L’interface WEB du système de la consultation
7.1.3. Fonctions pour la recherche d’images
7.2. RECHERCHE D’IMAGES BASEE SUR CRITERES SPATIAUX
7.3. RECHERCHE D’IMAGES BASEE SUR CRITERES MORPHOLOGIQUES
7.4. RECHERCHE D’IMAGES BASEE SUR CRITERES SEMANTIQUES 
7.5. RECUPERATION DE POINT DE VUE IMAGE
8. CONCLUSIONS ET PERSPECTIVES
8.1. LIMITES
8.2. PERSPECTIVES DE RECHERCHE
BIBLIOGRAPHIE
LISTE DE PUBLICATIONS

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