Alain Trésor KEMGUE

Informations personnelles

Nom : KEMGUE

Prénom : Alain Tresor

Téléphone : +237675699113

Adresse : S/C Université de Yaoundé I,Faculté des sciences, Département d’informatique, BP 812 Yaoundé, Cameroun

Email : kemguealain@yahoo.fr/alain.kemgue@etu.upmc.fr

Directeurs de thèse :

Olivier MONGA, Directeur de recherche à l’IRD, UPMC

René NDOUNDAM, Maître de conférences , Université de Yaoundé I

Laboratoire :

UMI 209, UMMISCO

Centre de recherche d’Ile-de France 32, avenue Henri Varagnat F-93143 Bondy cedex. France.

Projet de thèse

Sujet de thèse :

Modélisation des formes volumiques complexes avec les volumes quadriques et superquadriques : Application à la dynamique biologique et au drainage dans les réseaux de pores du sol

Domaine de recherche : Vision par ordinateur 3D.

Cas particulier de la modélisation et la représentation des formes 3D(3D Shape modelling) issues d’images.

Résumé :

Cette thèse traite du problème de la segmentation et de la modélisation des formes volumiques complexes à partir de traces discrètes (voxels ou points images) non structurées et non homogènes provenant de capteurs d’images tomographiques 3D. Les formes volumiques complexes comme l’espace poral ou les structures microscopiques du sol, sont des formes naturelles qui sont pour la plupart difficiles à modéliser en utilisant de simples équations analytiques. La complexité de la représentation peut être liée à l’hétérogénéité de son milieu physique et à la variété des phénomènes qui y interviennent. Il est difficile à première vu de faire un choix ce qui est prépondérant et de ce qui est négligeable. Ce problème fondamental revêt de plus en plus d’importance en vision par ordinateur 3D et en particulier dans la modélisation et la reconstruction des formes volumiques exploitables. Grâce aux récents progrès en vision par ordinateur et à l’augmentation de la puissance des supercalculateurs, l’acquisition d’images volumiques hautes résolution (3 – 5 µm) de grands échantillons de sol est devenue possible avec les tomographes 3D à rayon X. Malheureusement, les données images des capteurs et d’autres modèles qu’on retrouve dans la littérature pour modéliser les formes complexes sont limités. En effet, les données des capteurs sont constituées de dizaines de millions de voxels et les primitives utilisées par les autres modèles ne sont pas très adéquates. Ce qui rends les données difficiles à exploiter et remets en cause la compacité et la stabilité de la représentation (paramètres de forme, caractéristiques topologiques, facteur d’échelle, etc.). A ce jour, beaucoup de travaux n’ont pas été fait en ce qui concerne la représentation de formes volumiques complexes à partir des données images brutes. Notre travail va consister à proposer une approche de segmentation et de modélisation géométrique des formes volumiques complexes avec un nombre réduit des volumes quadriques et superquadriques. Ce sont des modèles mathématique qui présentent beaucoup d’avantages et sont largement utilisés en informatique graphique et en modélisation des formes 3D car ont de bonnes propriétés géométriques, identifiables avec peu de paramètres, facile à manipuler et bien adaptés pour décrire les formes naturelles. Nous utilisons deux approches bien connus en segmentation : l’approche Division-Fusion basée sur l’octree ou le clustering et l’approche croissance de régions ou regroupement. Les enjeux de ce travail dans le cadre applicatif au sol sont d’ordre écologique et agricole. En effet nous allons simuler l’activité microbienne afin d’estimer la quantité de CO2 dégagée suite à la respiration des organismes vivant dans le sol. Nous allons également faire du drainage qui consiste à travailler le sol en profondeur et faire des apports en eaux et en sels minéraux afin de le rendre plus léger. L’eau sera ainsi évacuée vers le bas au lieu de stagner à la surface de la terre. Ces études sont en pleine essor dans le domaine des sciences du sol.

Mots-clés :

Image 3D, tomographie, segmentation volumique, quadriques, superquadriques, espace poral du sol, capteurs d’images,croissance de regions

Publications