« Nuage de points (géométrie) » : différence entre les versions
homonymie |
source extérieure |
||
| Ligne 2 : | Ligne 2 : | ||
[[Fichier:Monmouth castle point cloud, created with Photosynth 01.jpg|vignette|droite|Le château de [[Monmouth (pays de Galles)|Monmouth]], représenté sous forme de nuée de points non maillés|388x388px]] |
[[Fichier:Monmouth castle point cloud, created with Photosynth 01.jpg|vignette|droite|Le château de [[Monmouth (pays de Galles)|Monmouth]], représenté sous forme de nuée de points non maillés|388x388px]] |
||
Un '''nuage de points''' est un ensemble de points de données<ref>http://gdt.oqlf.gouv.qc.ca/ficheOqlf.aspx?Id_Fiche=2076163</ref> dans un système de coordonnées. À trois dimensions, ces points se définissent en général par les coordonnées ''x'', ''y'' et ''z'' et servent souvent à représenter la façade d'un objet. Un [[scanner|numériseur]] balaie une surface extérieure dans ses trois dimensions pour en générer un nuage |
Un '''nuage de points''' est un ensemble de points de données<ref>http://gdt.oqlf.gouv.qc.ca/ficheOqlf.aspx?Id_Fiche=2076163</ref> dans un système de coordonnées. À trois dimensions, ces points se définissent en général par les coordonnées ''x'', ''y'' et ''z'' et servent souvent à représenter la façade d'un objet. Un [[scanner|numériseur]] balaie une surface extérieure dans ses trois dimensions pour en générer un nuage<ref>National Geographic, version anglo-saxonne, décembre 2013, chapitre: ''Virtually immortal''</ref>. Ses faisceaux prennent des mesures à un grand nombre de points d'une façon automatique pour produire le nuage sous forme de fichier de données. |
||
Tandis que le rendement et l'inspection directs d'un nuage sont possibles<ref>Rusinkiewicz, S. and Levoy, M. 2000. QSplat: a multiresolution point rendering system for large meshes. In Siggraph 2000. ACM , New York, NY, 343–352. DOI= http://doi.acm.org/10.1145/344779.344940</ref>, il n'est pas en général praticable d'en faire une utilisation directe dans la plupart d'applications à trois dimensions. Le procédé courant est donc d'élaborer une [[maille]] par moyen de la reconstruction de surface. Il existe plusieurs techniques pour transformer un nuage en surface à trois dimensions. Certaines approches, telles que la [[triangulation de Delaunay]], revêtent les [[sommet (géométrie)|sommets]] du nuage d'une [[maille]] triangulaire (voire d'une mosaïque de photos), alors que d'autres approches convertissent les points en champ volumétrique à l'aide d'un algorithme infographique. |
Tandis que le rendement et l'inspection directs d'un nuage sont possibles<ref>Rusinkiewicz, S. and Levoy, M. 2000. QSplat: a multiresolution point rendering system for large meshes. In Siggraph 2000. ACM , New York, NY, 343–352. DOI= http://doi.acm.org/10.1145/344779.344940</ref>, il n'est pas en général praticable d'en faire une utilisation directe dans la plupart d'applications à trois dimensions. Le procédé courant est donc d'élaborer une [[maille]] par moyen de la reconstruction de surface. Il existe plusieurs techniques pour transformer un nuage en surface à trois dimensions. Certaines approches, telles que la [[triangulation de Delaunay]], revêtent les [[sommet (géométrie)|sommets]] du nuage d'une [[maille]] triangulaire (voire d'une mosaïque de photos), alors que d'autres approches convertissent les points en champ volumétrique à l'aide d'un algorithme infographique. |
||
| Ligne 10 : | Ligne 10 : | ||
==Références et notes== |
==Références et notes== |
||
<references /> |
<references /> |
||
* Éclaircissement du processus par étapes (''fr.''): [http://agon.ens-lyon.fr/index.php?id=1467#tocto2n1] |
|||
Version du 3 janvier 2014 à 02:01
Pour l’article homonyme, voir Nuage de points (statistique).
Un nuage de points est un ensemble de points de données[1] dans un système de coordonnées. À trois dimensions, ces points se définissent en général par les coordonnées x, y et z et servent souvent à représenter la façade d'un objet. Un numériseur balaie une surface extérieure dans ses trois dimensions pour en générer un nuage[2]. Ses faisceaux prennent des mesures à un grand nombre de points d'une façon automatique pour produire le nuage sous forme de fichier de données.
Tandis que le rendement et l'inspection directs d'un nuage sont possibles[3], il n'est pas en général praticable d'en faire une utilisation directe dans la plupart d'applications à trois dimensions. Le procédé courant est donc d'élaborer une maille par moyen de la reconstruction de surface. Il existe plusieurs techniques pour transformer un nuage en surface à trois dimensions. Certaines approches, telles que la triangulation de Delaunay, revêtent les sommets du nuage d'une maille triangulaire (voire d'une mosaïque de photos), alors que d'autres approches convertissent les points en champ volumétrique à l'aide d'un algorithme infographique.
Le balayage à 3D rend les nuages de points utiles à de nombreuses applications. La métrologie et l'inspection industrielles sont deux domaines qui peuvent employer un nuage de points tel quel. Le nuage de points d'une pièce fabriquée peut être aligné sur un modèle (voire un second nuage) pour identifier les différences. Ces différences peuvent s'afficher sous forme de graphique qui indiquent, d'une manière visuelle, les écarts entre la pièce fabriquée et le patron. Il est également possible de tirer des tolérances et des dimensions géométriques directement du nuage. Les nuages de points servent aussi à représenter des donnés volumétriques, utilisées par des domaines tels que l'imagerie médicale. Ces nuages facilitent l'échantillonnage multiple et la compression des données[4]. Les nuages sont en plus un moyen de dresser le modelé d'un terrain arpenté ou un modèle en 3D d'un environnement urbain. Ils s'avèrent utiles dans l'élaboration d'une sauvegarde numérique pour les objets d'art et la patrimoine de valeur inestimable[5].
Références et notes
- http://gdt.oqlf.gouv.qc.ca/ficheOqlf.aspx?Id_Fiche=2076163
- National Geographic, version anglo-saxonne, décembre 2013, chapitre: Virtually immortal
- Rusinkiewicz, S. and Levoy, M. 2000. QSplat: a multiresolution point rendering system for large meshes. In Siggraph 2000. ACM , New York, NY, 343–352. DOI= http://doi.acm.org/10.1145/344779.344940
- Sitek et al. "Tomographic Reconstruction Using an Adaptive Tetrahedral Mesh Defined by a Point Cloud" IEEE Trans. Med. Imag. 25 1172 (2006)
- National Geographic, version anglo-saxonne, décembre 2013, chapitre: Virtually immortal
- Éclaircissement du processus par étapes (fr.): [1]