Optimisation Multi-objectifs de L'acquisition Et de La Modélisation de L'apparence Des Surfaces Complexes Par Approches D'ia

**Optimisation multi-objectifs de l'acquisition et de la modélisation de l'apparence des surfaces complexes par approches d'IA**:

- Réf **ABG-131690**
- Sujet de Thèse
- 05/05/2025
- Contrat doctoral
- Université de Bourgogne Europe
- Lieu de travail- Dijon - Bourgogne-Franche-Comté - France
- Intitulé du sujet- Optimisation multi-objectifs de l'acquisition et de la modélisation de l'apparence des surfaces complexes par approches d'IA
- Champs scientifiques- Informatique
- Sciences de l’ingénieur
- Mots clés- Apparence visuelle/perception, Imagerie RTI, Optimisation multi-objectifs, IA

**Description du sujet**:
**Descriptif détaillé de la thèse**
L'apparence visuelle d'une surface est le résultat de processus d'une grande complexité. D'une part il y a des phénomènes multi-physiques qui concernent l'interaction entre la surface observée et son environnement lumineux. D'autre part, les mécanismes psychovisuels intrinsèques au système visuel humain. Or, la maîtrise de l'apparence est un défi un enjeu important dans de nombreux domaines tels que l'industrie, notamment dans l'industrie du luxe, du cosmétique, de l'emballage, de l'aéronautique ou de l'automobile mais aussi des domaines culturels (patrimoine culturel numérique) ou les industries créatives où les besoins en termes de numérisation de l’apparence sont croissants.Figure 1. Répétabilité et reproductibilité lors du contrôle visuelUne de ces approches dites instrumentales est basée sur une technique d'imagerie qui se focalise sur la numérisation de la réflectance. La réflectance d’un point de surface peut être définie comme étant la proportion de lumière réfléchie par un point d’une surface relativement à une référence (souvent point blanc lambertien). Généralement, la réflectance peut être décrite par deux composantes principales : la composante angulaire et la composante spectrale. La première exprime la relation géométrique entre la source d’illumination, la surface observée et l'observateur/caméra. Quant à la deuxième, elle est liée à réflexion en fonction des longueurs d’onde. C’est en changeant la position spatiale de la source d’éclairage et en filtrant la lumière réfléchie selon les longueurs d’onde qu’on peut mesurer ces deux composantes.La technique d’imagerie appelée Reflectance Transformation Imaging (RTI), permettant de mesurer la composant angulaire a connu un développement important dans le domaine du patrimoine culturel et se déploie progressivement dans le domaine industriel. La technique RTI est analogue à la manière dont l'humain inspecte instinctivement une surface. En effet, ce dernier, comme le font les contrôleurs humains lors d'une analyse sensorielle, fait miroiter la surface sous son environnement lumineux en effectuant des rotations de la surface changeant alors l'angle d'éclairage.Du point de vue mise en œuvre, La technique RTI consiste en une caméra fixe orthogonale à la surface et un éclairage orienté vers la surface dont on fait varier la position (_theta_, _phi_) tout en restant à distance fixe de l'objet d'étude tel que montré dans les exemples de la Figure 2. Pour certains angles d'éclairage, des images sont acquises. On mesure alors en chaque image la réflectance angulaire locale de la surface. Ainsi à partir d'une acquisition RTI on obtient un lot d'images, comme illustré dans la Figure 2, qui permettront de reconstruire la scène avec une source de lumière virtuelle pour aider au contrôle visuel de la surface.Figure 2. Pipeline de l'acquisition et d'exploitation des données RTI**Problématiques**
RTI est une technique d'imagerie multimodale produisant de grandes quantités de données complexes, notamment lorsqu'elle est combinée à d'autres modalités d'imagerie (Miuli-spectral, Photostéréométrie, variation de focus, etc.). Malgré de nombreuses recherches et avancées pour rendre l'acquisition, le traitement et l'analyse des données plus robuste et utile à l'utilisateur final, la technique RTI présente encore des limites.En effet, les acquisitions RTI sont souvent réalisées en lumière blanche et les images enregistrées sont soit en niveau de gris soit en couleur (lorsqu'une caméra couleur est utilisée). Étant donné les limitations liées à l'information de l'intensité et l'information couleur, il est de plus en plus recours à des acquisitions multispectrales combinées avec une acquisition RTI. Se pose alors le problème de modélisation conjointe des informations spectrale et angulaires et leur exploitation aussi bien pour optimiser l'acquisition que pour les traitement subséquents (construction de la saillance, rendu, etc.Par ailleurs, un paramètre important d'une acquisition RTI concerne les positions d'éclairage pour lesquelles on va acquérir des images. Ces positions sont généralement réparties de manière uniforme dans l'espace _theta_ et _phi_ et leur nombre est, selon le dispositif d'acquisition, soit fixe soit laissé à l'appréciation de l'opérateur qui effectue l'acquisition. Plusieurs problèmes sont alors soulevés pa