Automatic buildings reconstruction in urban area: a multi-view approach.
Reconstruction de bâti en milieu urbain: une approche multi-vues.
Résumé
Despite advances in Photogrametry and Computer Vision, automatic scene reconstruction from photographs seems a formidable task, far from being reached. In this thesis, we focus on building reconstruction from multiple aerial images. A new approach is presented, that uses a very generic modelling of buildings as polyhedral shapes with no overhang, in which external knowledge is introduced through a priori constraints on base primitives. The general strategy is subdivided in four main steps. In the first step, three types of 3D primitives are extracted from images: 3D segments, planar patches and oriented portions of facades. They will be of primary importance to infere buildings hypotheses and to select the best one. In this step, multiscopy context will help as far as exhaustivity and precision are concerned. In a second step, from the arrangement of planes deduced from plane primitives the system builds up a 3D graph of facets and then a so-called ``compatibility graph'' where the nodes are the initial facets of the 3D graph and edges between two nodes state that both facets belong to at least one common hypothese of building and thus are ``compatible''. In our scheme, buildings are modelled, in a very generic way, as polyhedral volumes with no overhang and it is shown that maximal cliques in the compatibility graph supply all the hypotheses of buildings that can be deduced from the arran! gement of planes. Before effectively computing all the solutions by brute force search, some simplifications in the initial 3D and compatibility graphs are made, based on DEM and focalisation masque, in order to reduce the crippling combinatory that arise from the maximal cliques problem. In the set of all the hypotheses finally extracted from the compatibility graph, the choice of the final model is done, in a third step, through a bayesian formulation that enables different kinds of observations to be taken into account. Model complexity and a priori constraints on base primitives such as orthogonalities, parallelisms, symetries, horizontalities are also naturally introduced to balance caricature needs and data adequacy. The last step consists of effectively enforcing constraints in the building reconstruction. An implicit parametrization of the building enables to ensure that constraints are exactly verified. Results are provided and show the validity of the approach that stays very generic on the contrary to model-based methods while bringing external architectural information through geometric constraints, which generally lacks in data-driven algorithms. The system can handle arbitrary complex buildings, even with internal altimetric discontinuities and overcome focussing errors. Despite its generality, the algorithm remains very tolerant to errors in primitive detections and shows promising results for the modelling of periurban scenes.
En dépit des progrès réalisés en vision par ordinateur et en photogrammétrie, la reconstruction tridimensionnelle de scènes à partir de photographies reste un problème extraordinairement complexe et loin d'être résolu. Dans cette thèse, nous nous intéressons au domaine plus restreint de la reconstruction automatique de bâtiments à partir d'images aériennes en multi-recouvrement. En décalage par rapport aux méthodes à base de modèles prédéfinis, notre approche utilise une modélisation très générique des bâtiments comme polyèdres sans surplomb. Pour pallier le manque de robustesse inhérent à la plupart des approches génériques, des contraintes a priori sont introduites dans la sélection de la meilleure représentation favorisant ainsi, sans les imposer, des choix correspondant à des situations récurrentes dans un environnement urbain: parallélisme, horizontalité, orthogonalité, symétrie verticale de certaines facettes. Par ce raisonnement, le système concilie à la fois les problématiques de généricité et de généralisation. La stratégie générale se compose de quatre étapes majeures. La première consiste à extraire des images trois types de primitives tridimensionnelles qui serviront à construire les modèles de bâtiments puis à sélectionner la meilleure représentation: segments 3D, facettes planes, discontinuités altimétriques. Dans un deuxième temps, l'algorithme extrait, à partir de l'arrangement de plans déduit des primitives planes, toutes les hypothèses de bâtiments modélisés comme surfaces polyédriques continues et sans surplomb. Il est prouvé, à cet effet, que cette procédure se ramène à la recherche exhaustive des cliques maximales d'un graphe adéquat. Dans l'ensemble de toutes ces hypothèses, la sélection du modèle final se fait, dans un troisième temps, par le biais d'une formulation bayésienne qui prend en compte différents types d'observation. La complexité du modèle de bâtiment et les contraintes a priori sur les primitives telles qu'orthogonalité, parallélisme, symétrie, horizontalité sont naturellement introduites dans cette formulation pour concilier adéquation aux données et simplicité de formes. Enfin, les contraintes détectées sur les primitives sont effectivement introduites dans la reconstruction. L'algorithme utilise alors une paramétrisation implicite du bâtiment qui assure l'application des contraintes sur le modèle final. La méthodologie de recherche de l'ensemble des formes admissibles par cliques maximales constitue, avec l'intégration de contraintes dans le processus de choix de la représentation et de recalage du modèle, les contributions majeures du système présenté. Des résultats et une évaluation sur images aériennes prouvent la validité de cette approche qui permet de traiter des bâtiments aux formes arbitrairement complexes et de pallier, le cas échéant, les défauts de focalisation. Malgré cette généricité, le système se révèle tolérant aux erreurs des détecteurs de primitives et présente des caractéristiques intéressantes pour la modélisation de scènes péri-urbaines.
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