Modélisation géométrique par croquis

La problématique de la modélisation 3D et les motivations pour un outil basé sur les croquis

De nos jours, la modélisation 3D est omniprésente. Dans un premier temps utilisée principalement comme outil de conception en industrie ou en architecture, les modèles 3D ont très vite été présents dans de nombreux autres domaines tels que la conception de jeux vidéo et de mondes virtuels, qui prend de l’ampleur avec l’arrivée sur le marché des casques de réalité virtuelle, ou encore dans le monde des effets spéciaux et du cinéma. De plus, de nouvelles applications de modélisation plus abordables sont désormais présentes sur le marché grand public rendant ce domaine accessible à de plus en plus de personnes. Cependant, malgré l’expansion de l’utilisation de la modélisation 3D, et de la demande croissante en logiciel l’accompagnant, cette tâche reste trop complexe pour qu’elle soit effectivement à la portée de tous et nécessite un temps d’apprentissage qui décourage de nombreuses personnes. En effet, les logiciels spécialisés en modélisation 3D les plus communs (3DS Max, Maya, ou Blender par exemple) consistent en un ensemble vaste d’outils 3D complexes   pour les non-initiés, et qui ne sont pas naturels pour les artistes [Mar03].

La création d’un modèle 3D reste un processus qui requiert du temps et des efforts, y compris pour les experts, qui vont alors préférer esquisser en quelques minutes leurs idées sur une simple feuille de papier. En effet, le dessin est un moyen naturel de communiquer rapidement des idées [OSSJ09] [CA09] et reste une des premières étapes dans les processus de conception, y compris dans la conception de modèles 3D où le croquis sert de référence. Avoir un programme capable d’interpréter automatiquement le dessin réalisé par l’artiste et d’en produire un modèle 3D serait alors un outil idéal. Puisque la modélisation elle-même commence par un prototypage en 2D, ce système permettrait d’éviter l’étape de modélisation manuelle qui requiert du temps et des efforts. Ce genre d’outil rendrait donc l’intégralité du processus de création plus rapide, donc moins coûteux, et trouverait sa place dans de nombreux domaines industriels. De plus, puisque tous les hommes ont la capacité de dessiner, il réussirait à faire ce que les logiciels de modélisation actuels ont échoué : rendre la reconstruction 3D réellement accessible à tous sans effort. C’est donc dans l’optique de concevoir un tel programme que le domaine de recherche sur la modélisation géométrique par croquis a vu le jour.

Les difficultés de la modélisation géométrique par croquis

Notre cerveau est facilement capable de se représenter une image mentale 3D de l’objet esquissé, ce qui implique que notre perception de ces contours et leur analyse reposent sur différentes hypothèses concernant les surfaces visualisées ([Mar77]). Lorsque nous analysons un croquis, nous commençons par examiner les courbes qui le composent. Notre cerveau va alors réussir à produire une image mentale 3D de ce qui est représenté sur le papier à l’aide de certains principes de perception que nous suivons inconsciemment. Ces principes ont été largement étudiés par les psychologues de la Gestalt-thérapie et incluent par exemple l’anticipation de la symétrie et de la simplicité ou encore l’alignement et la régularité. Entre autres, nous nous représentons également toujours un objet avec sa compacité maximale [LPS08], ainsi si nous observons, par exemple, un cercle 2D nous l’interprétons comme une sphère en 3D.

Malgré tout, réussir à interpréter algorithmiquement un dessin n’est pas une tâche aisée. Même si l’on arrivait à automatiser l’ensemble des règles de perceptions auxquelles nous sommes soumises inconsciemment, cela ne résoudrait pas le problème fondamental au cœur de la modélisation géométrique par croquis : pour chaque courbe 2D présente sur le dessin, il existe une infinité de courbes 3D correspondantes, autrement dit il existe une infinité de formes 3D qui correspondent à la description 2D faite par les contours de l’utilisateur .

Une autre difficulté à laquelle les programmes doivent se heurter concerne les parties cachées. En effet, puisqu’un croquis est la représentation 2D d’une forme sous un seul angle de vue, il est très fréquent que des parties de celle-ci se retrouvent cachées par d’autres et qu’elles ne soient donc pas présentes sur le dessin ou uniquement partiellement. Il est alors nécessaire que le programme soit capable de déduire et compléter les parties manquantes de l’objet de manière à pouvoir effectuer la reconstruction 3D d’une telle forme. Cependant, même si cette complétion des parties manquantes est une tâche que notre cerveau effectue avec facilité, ce n’est pas le cas algorithmiquement. En effet, la perception que l’on a des courbes dépend des connaissances préalables que nous avons et du contexte dans lequel est effectué le croquis [Pal75] [SK08] ; c’est de cette manière que nous sommes capables d’identifier ce que représente le dessin, et ce sont nos connaissances sur ce type d’objet qui nous permette d’en déduire les parties manquantes. Un programme ne dispose pas de toutes ces données et ne peut donc comprendre la sémantique du dessin, ce qui rend la complétion automatique extrêmement compliquée.

Les différentes techniques de modélisation par croquis 

De nombreux travaux ont été effectués par des chercheurs au cours de ces dernières décennies afin d’apporter des solutions à ce problème de reconstruction géométrique basée sur des croquis. Les méthodes développées peuvent être regroupées dans les différentes catégories suivantes :
— Modélisation géométrique par gestuelle et annotations : Des méthodes portent sur l’interprétation des courbes esquissées par l’utilisateur comme commande de modélisation dans le but de reconstruire un objet 3D. L’utilisateur se sert donc d’annotations pour apporter des informations supplémentaires sur le type des courbes dessinées et aider le programme à effectuer la reconstruction.
— Modélisation géométrique de reliefs : Puisque la modélisation 3D à partir d’un croquis est un problème complexe, certains chercheurs ont décidé de se focaliser sur la reconstruction d’un relief permettant un rendu 3D de la forme dessinée, bien que limité au point de vue de l’esquisse.
— Modification de la posture d’un modèle 3D : Des méthodes ont été développées afin de créer un outil permettant la modification de la pose d’un modèle 3D, déjà existant, de manière simple et rapide en utilisant un croquis 2D.
— Modélisation de surfaces à partir d’un réseau de courbes 3D : Plutôt que de chercher à reconstruire un maillage, certains travaux ont porté sur la reconstruction de courbes 3D uniquement, c’est-à-dire trouver la position 3D des courbes représentées dans le croquis. Ce réseau de courbes 3D peut par la suite être utilisé pour générer des surfaces par des méthodes de reconstruction de maillage à partir de courbes 3D.
— Modélisation à l’aide de plusieurs vues : De manière à obtenir suffisamment d’informations pour la reconstruction 3D, une solution adoptée par plusieurs scientifiques est d’utiliser de multiples croquis représentant la même forme sous différents points de vues. De cette façon, leurs méthodes n’ont pas de problèmes d’occultation des parties cachées, puisque l’ensemble des vues permettent de décrire l’intégralité de l’objet.
— Modélisation géométrique guidée par des données : Une autre approche pour obtenir les informations supplémentaires à la reconstruction est d’être guidé par des données supplémentaires. Une façon d’obtenir ces informations peut être de se limiter à un type d’objet en particulier, d’utiliser des modèles 3D comme données d’entrée supplémentaires fournies par l’utilisateur, ou encore de se servir d’une base de données 3D préexistante pour trouver un modèle référent qui servira de guide à la reconstruction.
— Reconstruction 3D par réseaux de neurones : apparus plus récemment, des travaux ont porté sur l’utilisation de l’intelligence artificielle, à travers les réseaux de neurones, pour automatiser le processus de modélisation géométrique 3D à partir d’une esquisse.

Table des matières

1 Introduction
1.1 La problématique de la modélisation 3D et les motivations pour un outil basé sur les croquis
1.2 Les difficultés de la modélisation géométrique par croquis
1.3 Les différentes techniques de modélisation par croquis
1.4 Vue d’ensemble de nos contributions
1.4.1 Reconstruction à l’aide de connaissances : les fleurs
1.4.2 Reconstruction de formes 3D libres
2 État de l’Art
2.1 Reconstruction par gestuelle
2.2 Reconstruction de reliefs
2.3 Modification de la posture d’un modèle 3D
2.4 Reconstruction à partir de croquis sous de multiples vues
2.5 Reconstruction de surface à partir d’un réseau de courbes 3D
2.6 Reconstruction guidée par des données
2.6.1 Connaissances a priori
2.6.2 Composition de modèles préexistants
2.6.3 Utilisation de modèles 3D comme support
2.7 Réseaux de neurones
2.8 Récapitulatif
2.9 Nos travaux
3 Reconstruction 3D de Fleurs à partir de croquis
3.1 Introduction
3.1.1 Problématique
3.1.2 Reconstruction de croquis guidée par des données 3D
3.1.3 Modeleurs floraux préexistants
3.1.4 Contribution
3.2 Aperçu
3.3 Construction d’une base de données de modèles floraux
3.4 Identification des éléments botaniques basée sur l’esquisse
3.4.1 Segmentation du dessin
3.4.2 Identification des éléments botaniques
3.5 Reconstruction du cône 3D
3.5.1 Orientation de la fleur
3.5.2 Orientation de la corolle
3.6 Création du modèle 3D par assemblage des éléments botaniques
3.6.1 Placement des pétales
3.6.2 Positionnement de la tige et des feuilles
3.6.3 Raffinement du maillage des pétales
3.7 Résultats
3.7.1 Limitations
3.8 Conclusion
4 Descriptive : L’utilisation d’un dessin en style descriptif pour la modélisation géométrique de formes libres
4.1 Introduction
4.1.1 Problématique
4.1.2 Travaux connexes
4.1.3 Contribution
4.2 Interactions avec l’utilisateur
4.3 Génération de surface à partir des courbes 3D
4.4 Reconstruction 3D des courbes fermées 2D
4.4.1 Fonction objective de planarité
4.4.2 Spécifieurs locaux
4.4.3 Ordonnancement en profondeur des segments de courbe 2D
4.4.4 Résoudre le problème d’optimisation
4.5 Étude utilisateur
4.6 Résultats et discussion
4.6.1 Comparaison avec les travaux précédents
4.6.2 Limitations
4.7 Conclusion
5 Conclusion

Télécharger le rapport complet