Analyse morphologique d'images pour la modélisation d'environnements urbains

Urban modeling allows the development of many applications such as: 3D navigation, urban planning, scene modeling for the entertainment industry, etc. The technological challenge is to increase the productivity and the realism of urban modeling. This thesis is developed in the framework of Cap Digital Business Cluster TerraNumerica project. The project aims at developing a production and exploitation platform, by allowing the definition and visualization of synthetic urban scenes. In this context, our main contribution to the project consists in segmenting color images and point clouds in order to assist urban modeling. This document is mainly divided into three parts. In the first part, we have shown the ultimate opening benefits as a generic operator of segmentation. Then we have proposed several improvements to make it more robust to masking and leakage problems. The performance of these improvements is illustrated in our study framework, scene-text detection and cell segmentation. The second part is focused on façade analysis. Façade modeling is performed on the scope of a single building. However, during the image acquisition process, several buildings appear in the same image. We propose an automatic method to separate different façades included in the image. Then, we focus on the semantic extraction from the façade. It consists in segmenting it by floors, windows, balconies... to provide a realistic building model. The third part of this thesis is focused on point cloud analysis. In urban modeling, it is necessary to introduce some elements such as street furniture and pavement. We present tools for the detection and classification of artifacts. These tools allow: 1- the filtering of data in order to facilitate the modeling process and 2- the re-introduction of some elements (lampposts, sign boards, bus stop, etc), improving visual realism in the modeled scenes. We also propose an automatic method for pavement segmentation.La modélisation d'environnements urbains permet le développement de nombreuses applications telles que la navigation 3D, la planification de l'aménagement urbain ou la création de scenarii pour le cinéma. L'enjeu technologique est de réduire le temps nécessaire pour une modélisation réaliste et fidèle à la réalité. Cette thèse s'inscrit dans le cadre du projet TerraNumerica dont l'objectif est de développer une plateforme de production et d'exploitation d'environnements synthétiques urbains. Dans ce contexte, nous sommes confrontés à des problèmes de segmentation de scènes urbaines. Dans une première partie, nous montrons l'intérêt de l'opérateur d'ouverture ultime en tant qu'opérateur de segmentation générique. Ensuite nous avons proposé plusieurs améliorations qui le rendent plus robuste à des problèmes de masquage et d'images floues. L'efficacité de ces améliorations est démontrée dans le contexte de l'étude mais aussi pour la segmentation de texte enfoui et de cellules. La deuxième partie est consacrée à l'analyse de façades. Leur modélisation est réalisée à l'échelle du bâtiment. Néanmoins, lors de l'acquisition, plusieurs bâtiments apparaissent dans une même image. Nous proposons une méthode capable de séparer automatiquement les différentes façades contenues dans l'image. Ensuite, nous détectons les étages, les travées, les fenêtres... afin d'alimenter un modèle de bâtiment fidèle à la réalité. La troisième partie de cette thèse est consacrée à l'analyse des données tridimensionnelles. Pour une modélisation de la scène, il est nécessaire d'introduire des éléments du mobilier urbain ainsi que le trottoir. Nous présentons des outils pour la détection et la classification d'artefacts. Ces outils permettent 1- le filtrage de données facilitant la modélisation et 2- la réintroduction d‘éléments tels que les lampadaires, améliorant le réalisme de la scène modélisée. Nous proposons également une méthode automatique pour la segmentation du trottoir