FR 2991088 A1 20131129 FR 1254643 A 20120522 PROCEDE DE MODELISATION D'UN BATIMENT OU D'UNE PIECE DE CELUI-CI A PARTIR D'UN NOMBRE LIMITE DE PRISES DE VUES DE SES PAROIS DOMAINE DE L'INVENTION La présente invention concerne un procédé de modélisation d'un bâtiment ou d'au moins une pièce dudit bâtiment à partir de l'analyse d'un nombre limité de prises de vues de parois dudit bâtiment. ARRIERE PLAN DE L'INVENTION La modélisation de bâtiments existants en vue de les visualiser et les transformer virtuellement, par exemple pour déterminer leurs caractéristiques mécaniques et énergétiques et simuler l'impact sur ces caractéristiques de modifications envisagées, telles que le remplacement d'une fenêtre, l'isolation d'un mur ou d'un toit, etc., nécessite un certain nombre d'informations sur la géométrie du bâtiment. Il est connu de construire l'enveloppe tridimensionnelle (3D) d'un bâtiment à partir de prises de vues numériques de l'extérieur dudit bâtiment sous différents angles. Pour calibrer ces différentes prises de vues, c'est-à-dire déterminer, dans un référentiel donné, la position et l'orientation des façades visibles sur les prises de vues, il est connu de définir manuellement, sur chaque image numérique, des primitives qui seront mises en correspondance d'une image à l'autre. Par « primitive », on entend dans le présent texte une entité géométrique (point, courbe, droite, etc.) correspondant à une zone d'intérêt d'une image, c'est-à-dire une zone présentant des propriétés remarquables dans le cadre d'une analyse d'image. L'article (Wilczkowiak, Sturm, & Boyer, 2004) fait référence à différentes méthodes de calibration basées sur l'utilisation de primitives et propose une technique consistant à positionner sur une image au moins un parallélépipède correspondant à une partie du bâtiment à modéliser, et à déduire de la position et de l'orientation dudit parallélépipède la calibration de l'image. Une autre technique, dite « structure from motion » selon la terminologie anglo- saxonne, consiste à mettre en correspondance des primitives détectées sur un grand nombre de prises de vues présentant une faible différence d'angle de prise de vue (typiquement, moins de 15° entre deux images successives, pour éviter des distorsions) et un important recouvrement d'une image à l'autre. La calibration est réalisée par triangulation desdites primitives. Un exemple d'une telle méthode est décrit dans (Dick, Torr, Ruffle, & Cipolla, 2001). A l'issue de la triangulation, on obtient un nuage tridimensionnel de points non caractérisé, c'est-à-dire non associé à des entités physiques du bâtiment. Pour définir une enveloppe tridimensionnelle du bâtiment, il est nécessaire de détecter des plans (correspondant à des façades) dans ledit nuage tridimensionnel, de reconnaître sur chaque image des objets selon une approche probabiliste, de filtrer les objets détectés par mise en correspondance sur les différentes images et d'associer les objets reconnus aux plans (façades) détectés. Ces deux types de méthodes nécessitent une intervention substantielle de l'utilisateur dans l'analyse des images. Par ailleurs, ces méthodes sont sensibles à la présence, sur les prises de vues, de perturbations occultant le bâtiment. De telles perturbations incluent notamment des objets (végétation, véhicules, autres bâtiments, etc.) masquant un partie du bâtiment, mais aussi des ombres ou des surexpositions importantes, ou encore de faibles contrastes. Ces perturbations empêchent une reconstruction complète et correcte de l'enveloppe du bâtiment. Or, les bâtiments sont rarement suffisamment dégagés pour que toutes leurs façades soient complètement visibles ; il est également difficilement possible, à un instant donné, d'obtenir des prises de vues suffisamment contrastées de chaque façade. Pour s'affranchir de ces perturbations, il serait nécessaire de mettre en oeuvre des algorithmes très puissants de nettoyage d'image. Enfin, ces méthodes conduisent à projeter les images analysées sur des plans identifiés dans celles-ci et définissant une enveloppe tridimensionnelle du bâtiment. Cependant, l'enveloppe ainsi définie est une simple forme géométrique, inapte à refléter les caractéristiques constructives du bâtiment. Cette enveloppe fournit donc, après la projection de l'image, une représentation visuelle du bâtiment, mais ne permet pas d'obtenir un modèle du bâtiment. Or, sur le marché des maisons individuelles, on cherche à proposer à un utilisateur, qui est par exemple le propriétaire de la maison, de procéder simplement à la modélisation de la 30 maison. Un tel utilisateur n'ayant pas nécessairement des connaissances dans l'analyse d'images et/ou dans la prise de vues, la première technique présente l'inconvénient de nécessiter une intervention substantielle de l'utilisateur pour la définition des primitives, tandis que la seconde requiert des prises de vues en grand nombre et répondant à des critères de 35 qualité et de recouvrement trop contraignants. Il est donc souhaitable de proposer un procédé de modélisation d'un bâtiment qui puisse être mis en oeuvre moyennant une intervention minimale de l'utilisateur et ne nécessitant pas de la part de l'utilisateur de connaissances particulières en analyse d'images. Il existe par ailleurs des situations dans lesquelles on cherche à modéliser l'agencement intérieur d'un bâtiment. Les méthodes existantes sont basées sur des outils de conception assistée par ordinateur (CAO), ou sur la recopie assistée de plans en 2D, ou encore sur l'utilisation des fonctions caméra et gyroscope d'un appareil portable pour assister les relevés de cotes. Un but de l'invention est donc de proposer un procédé de modélisation d'un bâtiment à partir d'un nombre limité d'images dudit bâtiment. Un autre but de l'invention est de proposer un procédé de modélisation d'un bâtiment qui soit moins dépendant que les méthodes existantes vis-à-vis d'une occultation du bâtiment par des objets et/ou d'effets lumineux (ombres, surexpositions, faibles contrastes, etc.) éventuellement présents sur les prises de vues et qui permette d'éviter de corriger et de nettoyer les images en vue d'obtenir un modèle fidèle au bâtiment original. Un autre but de l'invention est de proposer un procédé adapté pour modéliser à la fois l'intérieur et l'extérieur d'un bâtiment, selon les besoins de l'utilisateur. BREVE DESCRIPTION DE L'INVENTION Conformément à l'invention, il est proposé un procédé de modélisation d'un bâtiment ou d'au moins une pièce dudit bâtiment à partir de l'analyse d'un nombre limité de prises de vues de parois dudit bâtiment, mis en oeuvre dans un environnement informatique comprenant des moyens de traitement et des moyens de mémorisation. Ce procédé comprend les étapes consistant à : - mémoriser de manière ordonnée les images numériques d'un certain nombre de prises de vues essentiellement non redondantes, - identifier, dans chaque image numérique, le contour d'au moins un élément susceptible d'être associé à une contrainte géométrique, - appliquer à chaque contour une contrainte géométrique parmi un ensemble de 30 contraintes, - calibrer chaque image numérique, - calibrer les images numériques les unes par rapport aux autres par mise en correspondance de chaque élément sur les différentes images sur lesquelles il a été identifié, - construire et mémoriser un jeu de données représentatif d'une enveloppe tridimensionnelle du bâtiment ou de ladite pièce en utilisant les caractéristiques géométriques des éléments mis en correspondance. Par « paroi » on entend ici soit une paroi extérieure (ou façade) du bâtiment, soit une paroi intérieure du bâtiment (mur ou cloison). En effet, le procédé permet soit de construire un modèle extérieur du bâtiment, à partir de prises de vues de chacune de ses façades, soit un modèle intérieur du bâtiment, à partir de prises de vues de chacune des parois intérieures des différentes pièces. Par « nombre limité » on entend dans le présent texte qu'il suffit que chaque paroi du bâtiment soit visible sur deux images correspondant à des angles de vues différents pour que la méthode puisse être mise en oeuvre. Par « objet caractéristique » on entend dans le présent texte une entité physique appartenant à une paroi du bâtiment, telle qu'une porte, une fenêtre, des volets, un balcon, etc., ou sa représentation dans une image numérique. Il convient donc de distinguer un tel objet d'une primitive telle que définie plus haut. En effet, alors que la primitive est un groupe de points associés à une zone d'intérêt de l'image, qui n'a pas de réalité physique, l'objet est une entité physique concrète. En particulier, chaque objet est associé à au moins une contrainte géométrique, c'est-à-dire une condition relative à sa géométrie. Par « contrainte géométrique », on entend donc par exemple, mais de manière non limitative, le fait que deux parois adjacentes soient inclinées de 90° l'une par rapport à l'autre, le fait qu'une porte ou une fenêtre présente une forme rectangulaire, etc. De manière particulièrement avantageuse, on mémorise une image numérique correspondant à une prise de vue sur laquelle deux parois adjacentes dudit bâtiment ou de ladite pièce du bâtiment sont visibles. Selon une forme d'exécution de l'invention, les parois possèdent au moins un élément au contour identifiable par analyse d'image. Dans ce cas, ledit élément est avantageusement un objet caractéristique d'une paroi et l'étape d'identification comprend la détection, par analyse d'image, des contours d'objets caractéristiques présents dans des zones d'image identifiées comme des zones de paroi. De préférence, au moins certains desdits éléments correspondent à des ouvertures du bâtiment ou d'une pièce du bâtiment. La modélisation du bâtiment ou d'une pièce du bâtiment repose sur une décomposition du bâtiment en parois, des parois en objets et des objets en primitives détectables par analyse d'image. Plus précisément, la modélisation peut reposer sur une mémoire encodant une grammaire du bâtiment ou des pièces d'un bâtiment qui se présente sous la forme d'un graphe dont les sommets sont les groupes d'objets, les objets et les structures des objets appartenant à chaque paroi et dont les extrémités sont les primitives détectées par analyse d'image, lesdits sommets étant reliés par des règles de relations et de contraintes géométriques et/ou spatiales. Par ailleurs, la modélisation comprend une phase itérative de détection et d'inférence comprenant la détection des primitives par analyse d'image, la classification des primitives selon leur probabilité d'appartenance à un objet caractéristique, et une étape d'inférence consistant à affecter à chaque objet les primitives qui composent son contour et, le cas échéant, à compléter ledit contour en utilisant au moins une contrainte géométrique ou une règle de relation ou de contrainte géométrique et/ou spatiale entre objets ou groupes d'objets d'une même paroi. De manière particulièrement avantageuse, la phase d'inférence met en jeu les relations entre deux images consécutives. D'autre part, la classification des primitives peut mettre en jeu une base de modèles construite par apprentissage et mémorisée. Selon une autre forme d'exécution de l'invention ledit élément est un gabarit formé de deux parallélogrammes présentant un côté vertical commun, et l'étape d'identification comprend la mise en place dudit gabarit sur l'image numérique de sorte que ledit côté vertical commun coïncide avec une ligne verticale du bâtiment ou de ladite pièce du bâtiment et que les autres côtés des parallélogrammes soient alignés sur des lignes verticales ou horizontales du bâtiment ou de ladite pièce de bâtiment. Dans ce cas, la calibration des images les unes par rapport aux autres est effectuée par mise en correspondance des gabarits de deux images numériques consécutives. De manière avantageuse, après ladite mise en correspondance des gabarits, on met en place sur chaque image les ouvertures du bâtiment ou de ladite pièce du bâtiment. Par ailleurs, après ladite mise en correspondance des gabarits, on étalonne les images, de préférence en saisissant une dimension d'une ouverture mise en place manuellement sur une image. Dans ce procédé, on peut mettre en place le gabarit et/ou les ouvertures sur une image par une technique de glisser-déposer. Selon un mode de réalisation, les parois sont des façades du bâtiment. De manière alternative ou complémentaire, les parois sont des parois intérieures du bâtiment, une enveloppe tridimensionnelle des pièces correspondantes du bâtiment étant alors reconstruite. Le procédé peut en outre comprendre les étapes suivantes : - détermination, à partir d'au moins une image numérique et/ou à partir d'une base de données architecturale d'images numériques de référence, et en fonction d'au moins un critère choisi parmi la période de construction et la situation géographique du bâtiment, des données représentatives des matériaux constituant le bâtiment, notamment les murs et la toiture du bâtiment, - détermination, à partir d'une base de données de matériaux mémorisée et desdites données de matériaux, de données mécaniques ou physiques desdits matériaux, - affectation, à chacun des éléments de l'enveloppe tridimensionnelle du bâtiment, desdites données mécaniques ou physiques, pour produire et mémoriser un modèle tridimensionnel caractérisé du bâtiment. L'invention concerne également un procédé de calcul du bilan énergétique d'un bâtiment, comprenant les étapes suivantes : - lire dans des moyens de mémorisation le modèle tridimensionnel obtenu par le procédé décrit ci-dessus, - calculer à partir des données géométriques et d'isolation dudit modèle, un bilan énergétique du bâtiment. BREVE DESCRIPTION DES DESSINS D'autres caractéristiques et avantages de l'invention ressortiront de la description détaillée qui va suivre, en référence aux dessins annexés sur lesquels : - la figure 1 est un diagramme fonctionnel illustrant les différentes étapes du processus selon deux variantes d'exécution de l'invention, - la figure 2 illustre le principe de l'ordonnancement des images numériques, - la figure 3 illustre une partie d'un graphe représentant la grammaire du bâtiment, - la figure 4 illustre un exemple de décomposition d'un volet en plusieurs structures puis la décomposition de chacune de ces structures en primitives, - les figures 5A et 5B illustrent respectivement des exemples de contraintes spatiales et de contraintes géométriques employées pour modéliser une fenêtre avec volets, - les figures 6A à 6C illustrent de manière schématique des étapes du procédé mis en oeuvre de manière automatique, - les figures 7A à 7F illustrent de manière schématique des étapes du procédé mis en oeuvre manuellement. DESCRIPTION DETAILLEE DE L'INVENTION L'exemple de mise en oeuvre du procédé de modélisation décrit en détail plus bas s'applique avantageusement à un habitat individuel, bien que l'invention s'applique plus généralement à tout type de bâtiment. Le procédé présente cependant un avantage particulier pour les maisons individuelles, par rapport aux immeubles d'habitation ou de bureaux, dans la mesure où l'utilisateur susceptible de modéliser le bâtiment n'est généralement pas un spécialiste du traitement d'images ni de la modélisation par ordinateur. Pour les mêmes raisons, le procédé s'applique également avantageusement à un appartement individuel au sein d'un immeuble collectif. A cet égard, un avantage du procédé est qu'il ne nécessite pas un grand nombre de prises de vues ni la compréhension, par l'utilisateur, des caractéristiques géométriques des images. Par ailleurs, le procédé est moins dépendant que les méthodes existantes vis-à-vis des objets susceptibles d'occulter le bâtiment et des effets lumineux affectant la qualité des prises de vues. Le procédé n'exige donc pas de l'utilisateur que celui-ci fournisse des images d'une qualité particulière et peut être mis en oeuvre pour autant que le bâtiment ne soit pas totalement occulté et qu'un contraste minimal soit respecté sur les prises de vues. Selon une forme d'exécution de l'invention, la calibration des différentes images est réalisée de manière automatique, sans intervention substantielle de l'utilisateur. Comme expliqué en détail plus bas, cette calibration repose sur la détection automatique d'objets caractéristiques sur chaque image. Selon une autre forme d'exécution de l'invention, lorsqu'au moins une des images numérique ne peut être calibrée de manière automatique, le procédé permet néanmoins, moyennant une intervention manuelle minimale de l'utilisateur, de calibrer les images et de reconstruire l'enveloppe tridimensionnelle du bâtiment ou de la pièce intérieure considérée. Le diagramme fonctionnel de la figure 1 illustre différentes étapes du procédé selon ces deux formes d'exécution, chacune des étapes étant décrite en détail plus bas. Une première étape S101 consiste à ordonner les images numériques par rapport à l'empreinte du bâtiment ou de la pièce intérieure considérée. Ladite empreinte peut être soit fournie de manière automatique (donnée d'entrée D101) par un système d'information géographique B101. De manière alternative, l'empreinte peut être tracée manuellement par l'utilisateur (donnée d'entrée D102). A partir des images numériques ordonnées, le procédé peut comprendre des étapes mises en oeuvre de manière différente selon que toutes les images peuvent être calibrées de manière automatique ou non, une première série d'étapes impliquant une intervention manuelle de l'utilisateur (branche M du diagramme), une second série d'étapes étant mise en oeuvre de manière automatique (branche A du diagramme). La mise en oeuvre du procédé selon la variante manuelle ou la variante automatique peut être décidée avant le lancement du processus. De manière alternative, il est possible de passer de la mise en oeuvre automatique à la mise en oeuvre manuelle si le processus détecte, lors d'une étape de la variante automatique, que la calibration d'au moins une image ne peut être réalisée, ou que la calibration obtenue présente une qualité insuffisante pour la reconstruction de l'enveloppe tridimensionnelle du bâtiment ou d'une pièce intérieure considérée. Cette situation peut se produire par exemple lorsqu'aucun objet caractéristique ne peut être détecté sur une image numérique. En effet, comme cela sera expliqué en détail plus bas, le processus vise à éviter de fausses détections ; il est donc possible que trop de primitives d'une image numérique soient rejetées pour qu'un objet caractéristique puisse être détecté. Cette situation peut également se produire lorsque la calibration d'une image échoue, par exemple lorsqu'il existe des singularités, ou que la calibration obtenue est jugée de qualité insuffisante. Le processus est en effet en mesure d'évaluer la qualité d'une calibration en comparant, par exemple au niveau des angles, le résultat obtenu avec le parallélépipède réel auquel il est censé correspondre. Ainsi, et bien que cela ne soit pas représenté sur le diagramme fonctionnel de la figure 1, il peut exister des boucles de retour d'une étape (par exemple S102A ou S104) de la variante automatique vers la première étape de la variante manuelle. Une première étape consiste à identifier, dans chaque image numérique, le contour d'au moins un élément susceptible d'être associé à une contrainte géométrique. Dans la variante automatique, ledit élément consiste en au moins un objet caractéristique du bâtiment qui est détecté automatiquement sur chaque image (étape S102A). Dans la variante manuelle, ledit élément consiste en un gabarit qui est placé manuellement par l'utilisateur sur chaque image (étape S102M). Ensuite, dans les deux cas, on applique à l'élément considéré (gabarit ou objet détecté) au moins une contrainte géométrique (étape S103). Chaque image peut ainsi être calibrée (étape S104). Ensuite, on calibre les images les unes par rapport aux autres en mettant en correspondance chaque élément sur les différentes images sur lesquelles il a été identifié. Dans la version manuelle, c'est le gabarit d'une image qui est mis en correspondance avec le gabarit de l'image consécutive (étape S105M). Dans la version automatique, c'est chaque objet caractéristique détecté automatiquement dans une image qui est mis en correspondance avec le même objet détecté sur une image consécutive (étape S105A). Dans la version manuelle, dans la mesure où les ouvertures n'ont pu être détectées, c'est l'utilisateur qui les met en place manuellement, par exemple par une technique de glisser-déposer. En outre, un étalonnage des images peut être effectué en saisissant une dimension d'une ouverture. Cet étalonnage est mis en oeuvre de préférence après la mise en correspondance des gabarits sur les images successives et avant la reconstruction de l'enveloppe tridimensionnelle du bâtiment ou d'une pièce intérieure considérée, de sorte que l'enveloppe tridimensionnelle ne soit pas seulement représentative des proportions mais également des dimensions du bâtiment ou de la pièce considérée ; cependant, on pourra effectuer l'étalonnage après la reconstruction de l'enveloppe sans pour autant sortir de la portée de la présente invention. A partir des caractéristiques géométriques et sémantiques des éléments mis en correspondance, on peut reconstruire un jeu de données représentatif d'une enveloppe tridimensionnelle du bâtiment ou de la pièce considérée (étape S106), qui peut être mémorisé en vue d'une utilisation ultérieure. Une fois confrontée aux données constructives du bâtiment, ladite enveloppe tridimensionnelle fournit un modèle tridimensionnel complet du bâtiment ou des pièces le constituant. Ledit modèle n'est pas constitué uniquement d'une enveloppe tridimensionnelle définissant les limites externes du bâtiment, mais aussi des données constructives relatives aux éléments constitutifs du bâtiment. Par ailleurs, les éléments constitutifs du bâtiment sont décomposés, dans ledit modèle, en une ou plusieurs strates représentatives de leur structure. Ainsi, pour un mur par exemple, le modèle comprend plusieurs strates correspondant successivement à un crépi extérieur, une couche de briques et une couche d'isolation intérieure. En particulier, le procédé permet d'obtenir un modèle caractérisé du bâtiment. Par « caractérisé » on entend le fait que le modèle est un ensemble cohérent des éléments constitutifs du bâtiment au regard de leurs caractéristiques et de leurs relations respectives, en fonction de la situation géographique et de l'implantation du bâtiment sur son terrain. A cet effet, on utilise une base de données B107 de modèles constructifs et architecturaux, qui sera décrite en détail plus bas. A partir de la situation géographique et/ou la période de construction du bâtiment qui sont saisies par l'utilisateur (données D107), le processus identifie, dans la base de données B107, un modèle constructif du bâtiment (étape S107). Le processus adapte de manière automatique le modèle à la géométrie de l'enveloppe tridimensionnelle reconstruite (étape S108), et fournit un modèle caractérisé MC du bâtiment comprenant une représentation tridimensionnelle du bâtiment mais aussi les caractéristiques mécaniques (résistance des matériaux, etc.) et/ou physiques telles que les propriétés thermiques, acoustiques, etc. de celui-ci. Contrairement aux méthodes précitées, le procédé ne projette à aucun moment d'image du bâtiment sur l'enveloppe reconstruite. Ainsi, les images servent uniquement à une analyse et une interprétation en vue d'en extraire des informations permettant la reconstruction de l'enveloppe et du modèle, mais une fois ces informations extraites, les images ne sont plus utilisées. On va maintenant décrire en détail les différentes étapes du procédé dans le cadre d'une modélisation du bâtiment à partir de prises de vues de ses différentes façades. Sauf mention spécifique, ces étapes s'appliquent de manière similaire à la modélisation de l'agencement intérieur du bâtiment à partir de prises de vues des différentes parois intérieures, pièce par pièce et, le cas échéant, niveau par niveau. La modélisation extérieure et la modélisation intérieure du bâtiment peuvent être réalisées indépendamment l'une de l'autre ou combinées, une modélisation pouvant alors être utilisée pour compléter la seconde. Ainsi, par exemple, dans le cas d'une maison individuelle, l'utilisateur peut effectuer une modélisation extérieure sur la base de prises de vues des façades, puis une modélisation intérieure d'une ou plusieurs pièces sur la base de prises de vues des parois intérieures desdites pièces. Lorsqu'une pièce possède une ouverture extérieure, présente dans l'enveloppe extérieure, la connaissance de cette ouverture dans le modèle intérieur permet de localiser la pièce par rapport au modèle extérieur du bâtiment. Dans le cas d'un appartement situé dans un immeuble collectif, l'utilisateur se focalisera généralement sur la modélisation intérieure de l'appartement et n'utilisera pas de prises de vues extérieures. Dans ce cas, un outil d'agencement décrit plus bas permettra de positionner les différentes pièces les unes par rapport aux autres une fois que leur enveloppe aura été reconstruite. Enfin, dans le cas d'une maison mitoyenne, l'utilisateur peut procéder à une modélisation extérieure du bâtiment, mais, si celle-ci ne peut s'appuyer que sur des prises de vues de la façade avant et de la façade arrière, la modélisation pourra être incomplète en l'absence d'informations sur la profondeur. Cependant, dans ce cas, la modélisation de l'agencement intérieur, qui contient de telles informations, peut être utilisée pour compléter la modélisation extérieure. Ordonnancement des images Une première étape du procédé consiste à mémoriser de manière ordonnée les images numériques d'un certain nombre de prises de vues essentiellement non redondantes. Les prises de vues peuvent avoir été effectuées par l'utilisateur lui-même, par exemple au moyen d'un appareil photo numérique, ou bien être déjà enregistrées dans la mémoire d'un ordinateur, ou encore être téléchargeables à partir d'un serveur notamment via l'Intemet. Par « essentiellement non redondantes », on entend d'une manière générale que l'on peut voir, sur chaque prise de vue, deux parois adjacentes, et qu'il suffit, pour la mise en oeuvre du procédé, qu'une paroi soit visible sur deux prises de vues successives. Avantageusement, ceci peut se traduire par le fait que, pour la mise en oeuvre du procédé, il suffit de disposer d'une prise de vue au niveau de chaque angle du bâtiment, chaque prise de vue comprenant alors les deux façades formant entre elles l'angle considéré, en veillant qu'au moins une ligne verticale et une ligne horizontale, ou un objet caractéristique du bâtiment soient présents sur deux prises de vues consécutives. Dans la suite de la description, on se placera dans cette situation, même si l'invention n'est pas limitée à cette forme d'exécution. L'utilisation des angles sur les prises de vues permet de bénéficier d'une perspective plus importante, qui permet d'améliorer la précision de la reconstruction. Contrairement aux méthodes utilisant un grand nombre d'images, il n'est donc pas nécessaire de disposer de plusieurs vues, prises avec une faible différence (c'est-à-dire inférieure à environ 15°) d'angle de prise de vue, d'une même façade. Il n'est pas non plus nécessaire que les prises de vues aient été effectuées au moyen d'une caméra calibrée ou en respectant une procédure particulière. Naturellement, dans le cas où le bâtiment présente une hauteur importante et où la position de prise de vue ne permet pas d'englober, sur une seule image, la totalité de la hauteur du bâtiment, il est possible d'effectuer, pour chaque angle du bâtiment, plusieurs prises de vues des différents niveaux d'altitude du bâtiment. Pour permettre la calibration des images, l'utilisateur doit alors veiller à ce que les images de deux niveaux successifs présentent au moins une ligne verticale, une ligne horizontale et/ou un objet caractéristique en commun. Dans le cas d'une façade très longue, ou dans le cas d'un bâtiment mitoyen, avec un plan de joint séparant les deux parties de façade, on considère que ces deux parties constituent deux parois adjacentes faisant un angle de 180° entre elles. Pour ordonner les images, l'utilisateur trace manuellement l'empreinte au sol du bâtiment sur l'écran d'un ordinateur, à l'aide d'un dispositif d'entrée tel qu'une souris, une tablette graphique, etc., ou l'obtient auprès d'un système d'information géographique. L'empreinte ainsi définie est enregistrée dans la mémoire de l'ordinateur. Pour chaque angle du bâtiment, l'utilisateur affecte une image illustrant ledit angle à l'empreinte du bâtiment, et enregistre l'image correspondante avec son affectation. Pour la modélisation intérieure, la procédure est la même que celle décrite ci-dessus, appliquée à chaque pièce individuellement. A cet effet, un outil permet de délimiter les différentes pièces à modéliser sur l'empreinte, en tenant compte de leur nombre d'angles, et, le cas échéant, de les nommer. Lorsque le bâtiment dont on souhaite modéliser l'agencement intérieur comporte plusieurs étages, cette opération est effectuée niveau par niveau. L'affectation des images peut être effectuée par exemple par une technique de glisser- déposer avec un dispositif d'entrée, en amenant des vignettes des différentes prises de vues sur les angles correspondants de l'empreinte du bâtiment ou des pièces correspondantes. Cette affectation est réalisée de manière ordonnée, c'est-à-dire en tournant dans un sens donné (par exemple, le sens des aiguilles d'une montre) et en sélectionnant successivement pour chaque angle la vignette correspondante. La figure 2 illustre le principe de cet ordonnancement des images numériques. Chaque angle Al à A6 de l'empreinte 1 du bâtiment est repéré. L'utilisateur se place successivement sur chaque angle, positionne approximativement la position P1 à P6 de l'appareil photo pour chaque prise de vue, télécharge la prise de vue correspondante à partir de l'emplacement dans lequel elle est enregistrée et mémorise chaque image 11 à 16 correspondant audit angle. Les différentes images 11 à 16 utilisées sont ainsi ordonnées. Dans un premier temps, on décrit ci-dessous la mise en oeuvre automatique du processus. Définition de la « grammaire » du bâtiment La modélisation du bâtiment repose sur la décomposition dudit bâtiment en différentes parois, chacune étant visible sur deux images, chaque paroi étant elle-même décomposée en objets (fenêtres, portes, etc.) qui lui appartiennent ; enfin, chaque objet peut être décomposé en primitives détectables sur les images. On modélise ainsi le bâtiment à l'aide d'un ensemble de règles de relations et de contraintes s'appliquant à ces différentes entités. Ces règles dépendent des attributs géométriques et spatiaux des objets et des parois. A titre d'exemple non limitatif, ces règles peuvent être du type : les volets sont associés aux fenêtres, les bords hauts et bas des volets sont alignés avec ceux des fenêtres, la taille des volets est inférieure ou égale à celle de la fenêtre, etc. Cette modélisation se traduit par un graphe comprenant des sommets ET et OU reliés par les différentes règles. Un exemple d'une partie d'un tel graphe est illustré à la figure 3. Les groupes d'objets (c'est-à-dire l'ensemble des objets du même type, par exemple l'ensemble des fenêtres, l'ensemble des portes, etc.) et les règles les reliant sont modélisés mathématiquement par un champ aléatoire de Markov. Dans le graphe, les groupes sont modélisés par des sommets ET. Les objets (par exemple, fenêtres, portes, etc.) sont quant à eux décrits par des points de contours vectoriels ou primitives décrivant leur apparence dans l'image au niveau du pixel. Dans la mesure où il existe plusieurs représentations possibles d'un objet dans l'image, les objets sont modélisés dans le graphe par des sommets OU. En effet, un objet peut généralement être défini par différentes combinaisons de primitives ; par exemple, le cadre d'une fenêtre peut être défini par un rectangle ou par quatre jonctions en forme de L. Les sommets ET et OU forment le graphe g définissant la grammaire du bâtiment. Le graphe g est donc défini par un ensemble S de sommets et un ensemble R de 35 règles. Chaque sommet S, de l'ensemble S est défini par un ensemble A d'attributs défini par A(S,) = {x' oà, où x' e' a, sont, par exemple, respectivement le centre de gravité, l'orientation et l'échelle du sommet considéré. Les relations r, de l'ensemble R sont fonction des attributs géométriques d'un ou plusieurs sommets. Leur valeur est notée cp,=r,(A(S)). Les principales catégories de relations sont les suivantes : échelle relative, position relative, inclusion, alignement, pourcentage de recouvrement, proportion, orientation relative (liste non exhaustive). A titre d'exemple non limitatif, les relations entre groupes d'objets peuvent être du type : - les bords hauts des fenêtres et des portes d'un même niveau sont alignés ; - les volets de type dauphinois sont situés de part et d'autre de la fenêtre ; - la hauteur des fenêtres est inférieure ou égale à celle des portes ; - une fenêtre ne chevauche pas une porte ; - les fenêtres et les portes sont incluses dans une façade. A titre d'exemple non limitatif, les relations entre objets peuvent être du type : - les fenêtres d'un même niveau sont alignées ; - les volets d'un même niveau sont alignés. Comme on peut le voir à la figure 3, le graphe g (dont seule une partie est représentée) comporte plusieurs niveaux. Les sommets ET sont représentés par une ellipse en trait plein, les sommets OU sont quant à eux représentés par une ellipse en pointillés, les relations entre objets ou entre groupes sont représentées par un arc de cercle en pointillés, et les rapports de hiérarchie sont schématisées par les flèches. Le niveau supérieur (I) est celui du bâtiment, qui est illustré par un ensemble El d'images comprenant les images ordonnées à partir desquelles la modélisation du bâtiment doit être effectuée. Sur la figure 3, seule une image numérique 11 est schématisée. Le niveau inférieur (11) comprend les groupes d'objets de chaque façade visible sur chacune des images ordonnées, par exemple, les groupes d'objets G1 à G5 des façades F1 et F2 visibles sur l'image 11, etc. Par exemple, le groupe G1 est celui des volets, le groupe G2 est celui des fenêtres, le groupe G3 est celui des portes, le groupe G4 est celui des balcons, etc. ; cette liste étant naturellement non exhaustive. Sous le niveau 11, se trouve le niveau III des objets appartenant à chacun des groupes. Naturellement, pour une même façade, un groupe peut comprendre plusieurs objets. Sous le niveau III, se trouve le niveau IV des structures des objets, c'est-à-dire les différentes formes que peut présenter un objet déterminé. A titre purement illustratif, un objet de type volet peut ainsi présenter une structure SO1 de type volet battant plein avec écharpes, une structure SO2 de type volet battant plein, une structure SO3 de type volet dauphinois, etc. Enfin, le niveau le plus bas du graphe (V) est celui des primitives qui composent les différentes structures et qui constituent les extrémités du graphe. Les primitives comprennent des points d'intérêt, tels que des jonctions en forme de T, de L, de Y, ainsi que des formes géométriques simples, telles que des segments, des rectangles, etc. La figure 4 illustre plus précisément la décomposition d'un objet en structures puis en primitives. Dans l'exemple illustré à la figure 4, l'objet est un volet. Les trois exemples de structures SO1 à SO3 illustrées sont, de la gauche vers la droite de la figure : un volet battant plein avec écharpes, un volet battant plein et un volet dauphinois. Chaque structure du niveau IV du graphe g peut être décomposée en une combinaison de primitives (niveau Va). Par exemple, le contour du volet peut être décomposé en deux jonctions en forme de L, chaque jonction pouvant être dissociée de l'autre et décomposée elle-même en primitives de type segments (niveau Vb). Les modèles de structures sont essentiellement définis par des contraintes géométriques, c'est-à-dire par des jonctions et des liaisons, plutôt que par des dimensions particulières. La figure 5A illustre ainsi un exemple de contraintes géométriques s'appliquant à une fenêtre 10 encadrée de volets 11a, 11 b. Chaque élément de la fenêtre (volet, cadre et carreaux), qui est de forme rectangulaire, est défini par quatre coins (jonctions J en forme de L) et par quatre liaisons L en forme de segments. Dans l'exemple illustré ici, le modèle est représenté de face, mais il est également possible que les modèles de structures incluent une notion de perspective. D'autre part, les modèles de structures sont également définis par des contraintes spatiales, c'est-à-dire le positionnement relatif des différents éléments. Dans l'exemple de la figure 5B, qui illustre également une fenêtre encadrée de volets, les contraintes spatiales sont que la fenêtre 10 présente à sa gauche un volet gauche 11a et à sa droite un volet droit 11b. Les contraintes spatiales de la fenêtre elle-même sont que la fenêtre est composée d'un carreau gauche 10a et d'un carreau droit 10b. La grammaire du bâtiment prend en outre en compte le fait qu'une même façade est visible sur au moins deux images. Des relations inter-images permettent alors de confronter le contenu détecté des façades communes de deux images consécutives. Ces relations supplémentaires peuvent être utilisées dès le processus d'inférence décrit ci-dessous - et non uniquement pour la reconstruction finale de l'enveloppe - pour compléter ou éliminer des sommets du graphe. La mise en correspondance des objets d'une même façade est ensuite déduite du graphe. A partir de la description qui précède des graphes d'objets et de leurs contraintes, l'homme du métier saura sans difficulté organiser la manière dont ces graphes, ces objets et ces contraintes sont encodés et mémorisés dans un système de traitement informatique. Apprentissage De manière particulièrement avantageuse mais non impérative, le procédé comprend un processus d'apprentissage permettant de rendre de plus en plus robuste la détection des objets. Cet apprentissage génère une grammaire conditionnée par la situation géographique et la période de construction du bâtiment. Cet apprentissage est réalisé à partir d'images numériques sélectionnées d'un certain nombre de bâtiments représentatifs d'une région et/ou d'une période de construction. Ces images sont segmentées manuellement par un développeur, puis les primitives sont détectées et classifiées à l'aide de la grammaire du bâtiment, avec l'affectation d'un coefficient de pondération traduisant leur pertinence et leur fréquence. On construit ainsi une base de modèles de structures associés à des primitives données, base qui peut être utilisée pour rendre plus précise la détection des objets. Le processus d'apprentissage est par exemple du type de celui décrit dans (Wu & Xia, 2007) auquel on pourra se référer. Soit un ensemble de n réalisations de graphes de bâtiments notée gobs={globs,g2obs,..., gnobs} pour une région et une période de construction données du 35 bâtiment. Le modèle recherché doit approximer la vraie distribution f (g ,O) de ces réalisations. Le modèle doit donc correspondre avec : - la distribution du nombre de structures et de groupes de la maison, - la fréquence avec laquelle les sommets OU se décomposent en telles ou telles structures, - la distribution des relations entre les sommets. Le problème revient à estimer la densité de probabilité par maximum d'entropie à l'aide d'une distribution de Gibbs donnée par : p(g ,0) - z 1 exp(-E0 (g) + Ei(g)) (0) où : - E0(g) est l'énergie associée à la hiérarchie des groupes et des objets du modèle de la maison, définie par la relation : ne gG no no E0 (g) =1 s1Gs1° 141)14Si )1 i=1 i=1 j=1 i=1 - Ei(g) est l'énergie des nr relations de contraintes du modèle, définie par la formule : El(g) =112,,(r,(21(s j))) i=1 s,Es - Z est la fonction de partition. Des critères empiriques issus d'une base de modèles constructifs et architecturaux sont utilisés pour seuiller les fonctions d'énergie pendant l'étape d'inférence pour déterminer si des sommets doivent être fusionnés. Ainsi, par exemple, le nombre moyen de fenêtres par façade dans une certaine région peut être utilisé pour limiter le nombre de sommets de type « fenêtre » du modèle. Ici encore, l'homme du métier saura encoder de façon appropriée la base de modèles dans la mémoire d'un système de traitement de données. Détection des objets et inférence La détection est réalisée selon deux phases successives, dans lesquelles un processus parcourt le graphe de manière itérative de bas en haut puis de haut en bas. Dans la première phase (dite « de bas en haut »), le processus parcourt le graphe du niveau le plus bas, c'est-à-dire celui des primitives (niveau V sur le graphe de la figure 3), vers celui des objets (niveau III sur le graphe de la figure 3). Lors de cette première phase, le processus associe à chaque sommet du graphe un ensemble de primitives compatibles avec la structure dudit sommet. Ainsi, par exemple, à un rectangle peuvent être associées deux jonctions en L opposées. Chaque ensemble de primitives est ensuite pondéré avec un coefficient de probabilité a posteriori, qui traduit la précision avec laquelle est décrite la structure du sommet considéré. Cette première phase de détection peut être mise en oeuvre par un programme implémentant la méthode dite « compositional boosting » (Wu & Xia, 2007), appliquée aux cartes de contours obtenues pour chaque image. Lesdites cartes de contours, qui consistent en l'ensemble des coins, bords et jonctions détectés dans l'image, peuvent être obtenues par un programme implémentant la méthode dite « primai sketch » (Guo, Zhu, & Wu, 2003). D'une manière générale, cette première phase de détection consiste à grouper les primitives en structures à l'aide d'instructions de classification ou classifieurs analysant leurs caractéristiques géométriques et photométriques. Le résultat de cette opération est un ensemble de structures (telles que des rectangles, des jonctions en T, en L, en Y, etc.) vectorisées dérivées des primitives et définies par un centre de gravité x' une orientation 0' une échelle a, et deux points de fuite. Parmi les autres méthodes de détection des primitives pouvant être mises en oeuvre, on peut citer également la méthode SIFT (Lowe, 1999), la transformée de Hough (Duda & Hart, 1972), et la transformée de Haar. Cependant, cette étape de détection fournit un grand nombre de candidats pour chaque sommet possible. Il est donc nécessaire de filtrer les primitives et de déterminer, parmi les candidats possibles, celui qui présente la plus forte probabilité d'être exact. A cet effet, la deuxième phase d'inférence (dite « de haut en bas ») consiste à mettre en oeuvre un processus qui parcourt le graphe du haut, c'est-à-dire de chaque objet (niveau IV sur le graphe de la figure 3), vers le niveau le plus bas, c'est-à-dire celui des primitives (niveau V sur le graphe de la figure 3), de manière à éliminer les fausses détections et compléter les sommets manquants. Dans cette étape d'inférence, le processus cherche une réalisation du graphe à partir d'une image numérique I qui maximise la probabilité a posteriori p(I,g) : g* = argmaxgp(Ilg,0)p(g,0) Pour la description détaillée d'une telle méthode, on pourra se référer par exemple à (Porway, Wang, & Zhu, 2010). Dans cette seconde phase d'inférence, le processus vérifie en maximisant les fonctions d'énergie du graphe si les primitives utilisées appartiennent bien à un objet caractéristique du bâtiment, et non à un objet faisant partie de l'avant-plan du bâtiment (par exemple, une barrière, un véhicule, un autre bâtiment, etc.). Le processus est ainsi capable d'éliminer les primitives qui ne sont pas utiles pour la modélisation pour ne conserver que les primitives pertinentes. Lorsqu'un objet a été détecté de manière incomplète (par exemple, s'il est partiellement masqué par de la végétation, ou par un autre objet du fait de la perspective), le processus fait une hypothèse sur la structure dudit objet et en déduit les éléments manquants de l'objet. Par exemple, si le processus a détecté deux volets mais qu'il manque des informations quant à la zone qui les sépare, il peut faire l'hypothèse qu'une fenêtre est intercalée entre ces deux volets. Le processus peut ainsi compléter l'objet avec les caractéristiques manquantes, par exemple en traçant une jonction entre deux coins, de manière à obtenir un contour fermé. De manière avantageuse, le processus est apte à renforcer l'inférence en appliquant à l'objet les contraintes inter-groupes ou inter-objets associées. Par exemple, si l'objet détecté semble être une fenêtre, le processus vérifie si son bord supérieur est aligné avec celui des autres fenêtres détectées sur la façade ; il peut également vérifier qu'il n'interfère pas avec un autre objet avec lequel il serait incompatible, par exemple une porte, etc. Par ailleurs, comme mentionné plus haut, le processus peut mettre à profit dans cette phase d'inférence les relations inter-images. Les relations inter-images fournissent en effet des relations supplémentaires qui permettent, pour l'inférence des objets d'une image, de tenir compte du résultat de l'inférence réalisée sur l'image adjacente. Elles permettent également de confirmer ou d'infirmer des hypothèses effectuées sur un objet d'une image, en vue d'éviter des détections erronées. Cette phase de détection et d'inférence est réalisée de manière itérative, jusqu'à l'obtention de la probabilité maximale pour le graphe. Les figures 6A à 6C illustrent de manière schématique des étapes de ce processus. En référence à la figure 6A, le processus détecte, par analyse d'une image numérique 11 sur laquelle sont visibles deux façades F1, F2 du bâtiment, les primitives des objets caractéristiques de ces deux façades. Dans cet exemple, seules les primitives de type jonction ont été représentées en traits épais. La figure 6B illustre le résultat de l'inférence réalisée sur l'image 11. Le contour de certains objets caractéristiques des façades a été reconstitué à partir de certaines des primitives détectées, et le fichier image modifié en conséquence. En l'occurrence, les objets détectés sur la façade F2 sont deux fenêtres 12, 13 sans volets, ainsi qu'une fenêtre 10 entourée de volets 11a, 11 b. Du fait de la perspective, seul le carreau gauche 10a est entièrement visible ; le carreau droit étant partiellement masqué par le renfoncement. Cependant, malgré cette absence de visibilité du carreau droit, la fenêtre a pu être reconstruite complètement en utilisant les contraintes spatiales et géométriques décrites plus haut. Une telle reconstruction n'aurait pas été possible avec les méthodes décrites en préambule, l'occultation d'un élément empêchant sa reconstruction. Le processus présente donc l'avantage, sans qu'il soit nécessaire de procéder à un nettoyage des images, de s'affranchir des perturbations, quelle que soit leur nature. Sur la façade F1, une fenêtre 14 sans volets a été détectée. La figure 6C illustre le résultat de l'inférence réalisée sur une image 12 consécutive à l'image 11. La fenêtre 14 de la façade F1 est visible sur les images 11 et 12, ce qui permet de mettre en correspondance lesdites images. En outre, l'image 13 montre une façade F3 du bâtiment, sur laquelle ont été détectées une porte-fenêtre 15 et une fenêtre 16. Calibration de chaque image numérique La calibration de chaque image repose sur l'existence d'une dualité entre : - d'une part, des paramètres extrinsèques (par exemple, les angles et/ou les proportions) de parallélépipèdes détectés dans l'image ; ces parallélépipèdes correspondent à des objets détectés dans l'image et auxquels on a associé une ou des contraintes géométriques, - d'autre part, des paramètres intrinsèques de la caméra dont certains sont connus (par exemple, son centre optique, la proportion des pixels, etc.). Cette dualité implique un système d'équations qui, si suffisamment de variables sont connues, peut être résolu pour fournir la calibration de l'image. On pourra à cet égard se référer à la méthode décrite à la partie 11 de la thèse (Wilczkowiak, 3D Modelling from Images Using Geometric Constraints, 2004). Mise en correspondance des objets détectés sur deux images numériques consécutives Une fois la phase de détection et d'inférence effectuée, le processus met en correspondance les images consécutives grâce à au moins un objet caractéristique qu'elles ont en commun. Le processus est alors à même de calculer, pour chaque façade, la position et l'orientation de l'axe de visée des deux caméras grâce auxquelles ont été effectuées les prises de vues. On va maintenant décrire la mise en oeuvre manuelle du procédé. Positionnement manuel du gabarit Comme illustré aux figures 7A et 7B, l'utilisateur positionne manuellement, sur chaque image numérique, un gabarit permettant de calibrer ladite image. Dans un premier temps, le processus fait apparaître ledit gabarit G en un endroit quelconque de l'image (figure 7A). Selon un mode de réalisation préféré, le gabarit G se présente sous la forme de deux parallélogrammes G', G" présentant un bord vertical commun G-. L'utilisateur fait alors glisser ledit gabarit G' sur l'image numérique de sorte à amener le bord vertical G- le long de l'arête de l'angle du bâtiment vers lequel est dirigée la prise de vue, puis déforme les parallélogrammes G', G" pour que leur autre bord vertical coïncide avec une ligne verticale du bâtiment (par exemple, une autre arête verticale d'une paroi) et/ou qu'au moins un des bords horizontaux des parallélogrammes coïncide avec une ligne horizontale du bâtiment (par exemple, le sol, un balcon, le sommet du fenêtre ou d'une porte, etc.). Naturellement, l'utilisateur peut également positionner le bord vertical du gabarit sur une ligne verticale autre que l'arête de l'angle du bâtiment. Par exemple, le gabarit peut être positionné dans un encadrement, extérieur ou intérieur, de fenêtre ou de porte. La figure 7B illustre le gabarit G mis en place sur l'image. On procède de même pour chacune des images, en faisant en sorte que le parallélogramme commun à deux gabarits mis en place sur des images adjacentes soit sensiblement le même, afin de permettre ultérieurement une mise en correspondance des différents gabarits. L'avantage de ces gabarits, par rapport aux méthodes décrites en introduction, est qu'il permet de s'affranchir des effets de lumière ou des objets occultant le bâtiment, sans nécessiter aucun nettoyage des images. Il suffit en effet de visualiser sur chaque image au moins une ligne horizontale et une ligne verticale (qu'elle appartienne à une arête de la façade ou à un élément de celle-ci (porte, fenêtre, balcon, etc.) pour pouvoir positionner un gabarit et que le processus soit en mesure de construire le modèle du bâtiment. Il convient de souligner que le procédé peut être mis en oeuvre avec un gabarit présentant d'autres formes que des parallélogrammes, bien que ce dernier mode de réalisation soit particulièrement préféré en raison du grand nombre de lignes horizontales et verticales dans un bâtiment. Calibration de chaque image numérique Le gabarit de chaque image est associé à une contrainte géométrique, à savoir que chaque parallélogramme représente en réalité un rectangle du bâtiment réel dans l'image. Grâce à cette contrainte géométrique connue, le processus calibre chaque image à l'aide du gabarit correspondant. Mise en correspondance des gabarits de deux images numériques consécutives Une mise à l'échelle des gabarits est réalisée entre deux gabarits successifs. Elle est calculée en comparant les dimensions des côtés verticaux desdits gabarits deux à deux et celles des côtés horizontaux des gabarits deux à deux, pour le parallélogramme commun à chacun des deux gabarits. La figure 7C illustre le principe de cette mise à l'échelle du gabarit N et du gabarit N+1 (N étant un entier compris entre 1 et M, M étant un entier compris entre le nombre d'images numériques moins 2 et le nombre d'images numériques). Le parallélogramme commun aux deux gabarits présente des bords verticaux de longueur V1, V2 et des bords horizontaux H1, H2 dans le référentiel RN du gabarit N et des bords verticaux de longueur V'1, V'2 et horizontaux de longueur H'1, H'2 dans le référentiel RN-0 du gabarit Giv±i. Les référentiels RN et RN+1 sont construits à partir des gabarits GN et GN-0 ; les vecteurs de ces repères sont donnés par les vecteurs directeurs des bords des parallélogrammes et Le ratio R de mise à l'échelle est donc donné par la relation suivante : T - Où i est un entier égal à 1 ou 2 et À1 et a, sont dans l'intervalle [0, 1]. Les coefficients et a permettent de choisir l'un ou l'autre des côtés (par exemple, un côté vertical ou un côté horizontal), voire une combinaison pondérée des différents côtés. Par défaut, on peut choisir ai = 1 et ai = À1 = À2 = 0 Comme illustré à la figure 7D, à l'issue de la mise en correspondance, le parallélogramme AN-ri BN-ri CN-ri DN+1 du gabarit GN-ri qui n'était pas commun avec le gabarit GN est positionné par rapport au gabarit GN dans le repère RN du gabarit GN, et noté ABCD, le bord AN±iBN±i du gabarit GN-ri (AB dans le repère RN) étant confondu avec le bord ANBN du parallélogramme commun du gabarit GN. Par construction, on assimile le repère RN-ri au repère RN. Les coordonnées du point A dans le repère RN sont soit celles du point AN, soit la moyenne des coordonnées de AN et AN,,, soit toute autre combinaison permettant de privilégier un des gabarits. Les coordonnées du point B dans le repère RN sont soit celles du point BN, soit la moyenne des coordonnées de BN et BN,,, soit toute autre combinaison permettant de privilégier un des gabarits. Les coordonnées des points C et D dans RN sont respectivement égales à celles des points CN-ri et Dwri (dans RN±i) qui sont exprimées dans le repère RN. Etalonnaqe du modèle Une fois les gabarits mis en correspondance entre les différentes images numériques, l'utilisateur peut placer les ouvertures (portes, fenêtres) sur chaque image. Pour chacune des ouvertures, il peut utiliser à cet effet une technique de glisser- déposer un parallélogramme et déformer le parallélogramme pour qu'il se superpose avec une fenêtre (figure 7E) ou à une porte (figure 7F). Pour placer chaque ouverture, l'utilisateur peut utiliser l'image numérique la plus appropriée parmi les images sur lesquelles cette ouverture apparaît. Une fois qu'au moins une ouverture a été placée, le processus demande à l'utilisateur de renseigner une dimension (par exemple hauteur ou largeur) de cette ouverture. Dans la mesure où toutes les images sont calibrées et mises en correspondance les unes par rapport aux autres, la connaissance de cette dimension permet de connaître toutes les dimensions des éléments visibles sur les images. Le processus procède ainsi de manière simple à l'étalonnage des images. La description qui va suivre s'applique aux deux variantes du processus décrites ci-dessus.35 Reconstruction de l'enveloppe tridimensionnelle du bâtiment et des pièces intérieures A partir des données issues de la mise en correspondance des objets ou des gabarits sur des images consécutives, le processus est à même de déterminer la position dans l'espace des différents objets ou gabarits, ce qui permet de reconstituer les plans des parois. Par intersection des plans des parois, le processus est à même de localiser les angles du bâtiment. Le modèle constitué des contours des parois et, le cas échéant, des objets qu'elles contiennent peut alors être affiché par le système de traitement pour une vérification et d'éventuelles modifications par l'utilisateur à l'aide d'un dispositif d'entrée. L'utilisateur peut ainsi commander une rotation du modèle pour visualiser les différentes parois et, si nécessaire, y ajouter à l'aide du dispositif d'entrée des objets qui n'auraient pas été détectés (par exemple un auvent), ou corriger la forme d'objets complexes (par exemple un renfoncement). Dans le cas d'une modélisation intérieure, le positionnement de l'enveloppe des pièces les unes par rapport aux autres peut être obtenu de différentes manières. Si l'enveloppe tridimensionnelle extérieure a préalablement été reconstruite, et si chacune des pièces possède une ouverture dans ladite enveloppe, l'identification de l'ouverture permet la localisation de la pièce. Dans ce cas, l'épaisseur des cloisons intérieures correspond directement à la distance entre les enveloppes de deux pièces adjacentes. Si ce n'est pas le cas, par exemple pour des pièces borgnes, un outil d'agencement travaillant en vue de dessus et par niveau permet le placement des enveloppes des pièces à l'aide d'un dispositif d'entrée tel qu'une souris. L'épaisseur des cloisons des pièces borgnes peut être considérée arbitrairement comme égale à l'épaisseur moyenne des autres cloisons intérieures du bâtiment. De manière alternative, l'outil d'agencement mentionné plus haut peut être utilisé pour ajuster l'épaisseur des différentes cloisons en fonction de valeurs entrées par l'utilisateur. Par ailleurs, ledit outil d'agencement peut être utilisé pour affiner des détails de l'agencement, par exemple la présence d'un placard, etc. On obtient ainsi un jeu de données représentatif d'une enveloppe tridimensionnelle du bâtiment qui, de plus, peut être représentée dans son environnement réel. Cette enveloppe est éditable par l'utilisateur, notamment en vue d'une modélisation complète de l'intérieur du bâtiment : positionnement des différents niveaux, plan des pièces, situation des escaliers. Pour l'affichage en 3D, le modèle extérieur du bâtiment est de préférence représenté dans son environnement, c'est-à-dire en positionnant le modèle sur l'empreinte au sol du bâtiment, qui peut être par exemple une image numérique obtenue au préalable auprès d'un système d'information géographique. Il est également possible de modéliser, par une technique appropriée, l'environnement du bâtiment, notamment la végétation, d'autres bâtiments susceptibles de former une ombre sur le bâtiment, etc., avec des outils de modélisation connus. En ce qui concerne la toiture, c'est l'utilisateur qui, à l'aide d'un dispositif d'entrée, la dessine sur le modèle obtenu par la reconstruction. Utilisation du modèle tridimensionnel Le modèle tridimensionnel ainsi obtenu peut avantageusement être utilisé pour produire des calculs de performances dans l'espace du bâtiment ou pour modéliser l'agencement intérieur du bâtiment et y simuler toute transformation ou apport de mobilier et décoration. Les performances considérées peuvent être des performances thermiques, mais aussi et de manière non limitative des performances mécaniques, acoustiques, de perméabilité à l'air et à l'eau, de rayonnement (y compris lumineux, en absorption et en émission), etc. A cet effet, il s'agit de déterminer des données représentatives des matériaux constituant le bâtiment, notamment les murs et la toiture du bâtiment. Cette détermination peut être réalisée à partir des images du bâtiment, en fonction du coloris, de la texture des façades et du toit, ainsi que d'au moins un critère choisi parmi la période de construction et la situation géographique du bâtiment. Cette détermination peut également faire appel à une base de données de modèles constructifs et architecturaux, qui contient des images numériques de référence ainsi que des données de référence pour les matériaux employés dans une région donnée et pendant une période de construction donnée. Base de données de modèles constructifs et architecturaux Une telle base de données est basée sur une typologie des bâtiments par leur période de construction et la région dans laquelle ils sont construits. A cet effet, le parc de bâtiments - notamment, pour l'invention, de maisons individuelles - pour une zone géographique donnée (par exemple, le territoire national) a été segmenté en différents segments correspondant à différentes périodes d'achèvement de la construction, et à différentes régions de cette zone. Les connaissances collectées sur ces différents segments ont permis de définir des familles homogènes de bâtiments et de décrire chaque famille par au moins un bâtiment 35 type. Un bâtiment type est constitué d'une pluralité de catégories (par exemple toiture, murs, cloisons, portes, fenêtres, etc.), elles-mêmes décomposées en une pluralité de paramètres. Cette architecture de la base de données permet de décrire l'ensemble des systèmes constitutifs du bâtiment. A titre purement illustratif, la catégorie « toiture » est décomposée en les sous- catégories suivantes : nombre de toits ; pente de toit ; type de toit (par exemple, 2 ou 4 pans) ; matériaux de couverture ; type d'isolation ; matériau d'isolation ; présence d'un écran sous toiture). Cette description du bâtiment est indépendante de la géométrie du bâtiment dont on cherche à obtenir un modèle, mais elle est utilisée pour le caractériser. Avant la reconstruction de l'enveloppe, l'utilisateur renseigne les informations dont il a connaissance sur le bâtiment (période de construction, lieu, finition, structure des murs, etc.). A chaque entrée d'information, le système affine le bâtiment type associé au bâtiment de l'utilisateur par comparaison des paramètres, le bâtiment type sélectionné étant celui qui présente la correspondance la plus élevée avec le bâtiment de l'utilisateur. De manière particulièrement avantageuse, la base de données est construite de telle sorte que chaque modèle constructif puisse être implémenté avec les données provenant de l'enveloppe tridimensionnelle reconstruite, ce qui permet d'obtenir un modèle caractérisé du bâtiment. En effet, le modèle et la base de données utilisent les mêmes paramètres, de sorte qu'il est possible de dupliquer les informations de la base vers le modèle pour renseigner celui-ci. Par ailleurs, ladite base de données de modèles constructifs et architecturaux peut être utilisée pendant la phase d'inférence du processus automatique. Cette base comprend en effet, pour les différents groupes d'objets, un ensemble de modèles de structures typiques d'une région et/ou d'une période de construction, encodés de façon appropriée, à la portée de l'homme du métier. En fonction de la situation géographique et/ou de la période de construction du bâtiment, qui peuvent être saisies par l'utilisateur et mémorisées au démarrage du procédé, le processus est apte à sélectionner les modèles de structures associés à cette situation géographique et à cette période de construction pour pondérer les sommets du graphe et seuiller les fonctions d'énergie. La base de données peut ainsi influer sur la grammaire du bâtiment définie pour la détection automatique d'objets. Une fois l'enveloppe du bâtiment (qui n'est qu'une forme géométrique) reconstruite, les murs et le toit peuvent être associés à des caractéristiques mécaniques ou physiques, notamment thermiques, acoustiques, etc. provenant de la description du bâtiment type. Pour compléter la modélisation, l'utilisateur peut être invité à confirmer ou à corriger les informations sur les matériaux, voire à les compléter, par exemple en indiquant la présence d'une isolation intérieure, etc. Toujours suivant l'exemple, le processus fait alors appel à une base de données de matériaux et obtient, à partir des données de matériaux déterminées au préalable et mémorisées, les données d'isolation des différents matériaux constituant l'enveloppe du 10 bâtiment. Le processus affecte alors, à chacune des facettes de l'enveloppe tridimensionnelle du bâtiment, lesdites données d'isolation, de sorte à produire un modèle tridimensionnel thermique du bâtiment. Ce modèle tridimensionnel thermique est mémorisé en vue d'une utilisation ultérieure, 15 notamment un calcul du bilan énergétique du bâtiment et, le cas échéant, la simulation du remplacement d'une fenêtre, de l'ajout d'une couche d'isolation, etc. Les procédés de calcul du bilan énergétique d'un bâtiment sont en soi connus de l'homme du métier et ne seront pas décrits en détail ici. Par ailleurs, la représentation tridimensionnelle du modèle peut être enrichie par des 20 strates supplémentaires traduisant les matériaux des systèmes constructifs (isolation, structure, finition) et/ou par des texturages reflétant le revêtement du bâtiment type. La représentation tridimensionnelle peut aussi être associée à des dimensions du bâtiment, rendant le modèle utilisable pour étudier l'agencement du bâtiment. Contrairement aux méthodes décrites en préambule, la représentation du bâtiment ne 25 s'appuie pas sur une projection des images sur l'enveloppe tridimensionnelle reconstruite, mais sur une modélisation de la texture du bâtiment. Lors de l'édition en trois dimensions du modèle, les caractéristiques mécaniques et/ou physiques des éléments permettent de contrôler que les actions de l'utilisateur (par exemple, la création d'une nouvelle ouverture) sont viables. 30 La caractérisation de l'enveloppe permet donc une représentation tridimensionnelle fidèle et une manipulation cohérente. Il va de soi que les méthodes citées plus haut ne sont que des illustrations particulières en aucun cas limitatives quant aux modalités de mise en oeuvre de l'invention. On pourra ainsi employer d'autres méthodes d'analyse d'image, de classification des primitives, de 35 détection et d'inférence sans pour autant sortir du cadre de la présente invention. REFERENCES Dick, A., Torr, P., Ruffle, S., & Cipolla, R. (2001). Combining Single View Recognition and Multiple View Stereo for Architectual Scenes. ICCV, pp. 268-274. Duda, R., & Hart, P. (1972). Use of the Hough Transformation to Detect Lines and Curves in Pictures. Comm. ACM, 15, pp. 11-15. Guo, C.-e., Zhu, S.-c., & Wu, Y. (2003). A Mathematical Theory of Primai Sketch and Sketchability. Proc. of International Conference on Computer Vision. Nice. Lowe, D. (1999). Object recognition from local scale-invariant features. Proceedings of the International Conference on Computer Vision, 2, pp. 1150-1157. Porway, J., Wang, Q., & Zhu, S. (2010). A Hierarchical and Contextuel Model for Aerial Image Parsing. Int. J. Comput. Vision, 88(2). Wilczkowiak, M. (2004). 3D Modelling from Images Using Geometric Constraints. Thèse Institut Polytechnique de Grenoble. Wilczkowiak, M., Sturm, P., & Boyer, E. (2004). Using Geometric Constraints for Camera Calibration and Positioning and 3D Scene Modelling. Workshop on Vision Techniques Applied to the Rehabilitation of City Centers. Lisbon. Wu, T.-f., & Xia, G.-s. (2007). Compositional boosting for computing hierarchical image procedures. IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition.20 REVENDICATIONS1. Procédé de modélisation d'un bâtiment ou d'au moins une pièce dudit bâtiment à partir de l'analyse d'un nombre limité de prises de vues de parois dudit bâtiment, mis en oeuvre dans un environnement informatique comprenant des moyens de traitement et des moyens de mémorisation, caractérisé en ce qu'il comprend les étapes consistant à : - mémoriser de manière ordonnée les images numériques d'un certain nombre de prises de vues essentiellement non redondantes, - identifier, dans chaque image numérique, le contour d'au moins un élément susceptible d'être associé à une contrainte géométrique, - appliquer à chaque contour une contrainte géométrique parmi un ensemble de contraintes, - calibrer chaque image numérique, - calibrer les images numériques les unes par rapport aux autres par mise en correspondance de chaque élément sur les différentes images sur lesquelles il a été identifié, - construire et mémoriser un jeu de données représentatif d'une enveloppe tridimensionnelle du bâtiment ou de ladite pièce en utilisant les caractéristiques géométriques des éléments mis en correspondance. 2. Procédé selon la revendication 1, caractérisé en ce que l'on mémorise une image numérique correspondant à une prise de vue sur laquelle deux parois adjacentes dudit bâtiment ou de ladite pièce du bâtiment sont visibles. 3. Procédé selon l'une des revendications 1 ou 2, caractérisé en ce que les parois possèdent au moins un élément au contour identifiable par analyse d'image. 4. Procédé selon la revendication 3, caractérisé en ce que ledit élément est un objet caractéristique d'une paroi et en ce que l'étape d'identification comprend la détection, par analyse d'image, des contours d'objets caractéristiques présents dans des zones d'image identifiées comme des zones de paroi. 5. Procédé selon l'une des revendications 3 ou 4, caractérisé en ce qu'au moins certains desdits éléments correspondent à des ouvertures du bâtiment ou d'une pièce du 35 bâtiment. 6. Procédé selon la revendication 4, caractérisé en ce que la modélisation du bâtiment ou d'une pièce du bâtiment repose sur une décomposition du bâtiment en parois, des parois en objets et des objets en primitives détectables par analyse d'image. 7. Procédé selon la revendication 6, caractérisé en ce que la modélisation repose sur une mémoire encodant une grammaire du bâtiment ou des pièces d'un bâtiment qui se présente sous la forme d'un graphe dont les sommets sont les groupes d'objets, les objets et les structures des objets appartenant à chaque paroi et dont les extrémités sont les primitives détectées par analyse d'image, lesdits sommets étant reliés par des règles de relations et de contraintes géométriques et/ou spatiales. 8. Procédé selon la revendication 7, caractérisé en ce que la modélisation comprend une phase itérative de détection et d'inférence comprenant la détection des primitives par analyse d'image, la classification des primitives selon leur probabilité d'appartenance à un objet caractéristique, et une étape d'inférence consistant à affecter à chaque objet les primitives qui composent son contour et, le cas échéant, à compléter ledit contour en utilisant au moins une contrainte géométrique ou une règle de relation ou de contrainte géométrique et/ou spatiale entre objets ou groupes d'objets d'une même paroi. 9. Procédé selon la revendication 8, caractérisé en ce que la phase d'inférence met en jeu les relations entre deux images consécutives. 10. Procédé selon l'une des revendications 8 ou 9, caractérisé en ce que la classification des primitives met en jeu une base de modèles construite par apprentissage et mémorisée. 11. Procédé selon l'une des revendications 1 ou 2, caractérisé en ce que ledit élément est un gabarit formé de deux parallélogrammes présentant un côté vertical commun, et en ce que l'étape d'identification comprend la mise en place dudit gabarit sur l'image numérique de sorte que ledit côté vertical commun coïncide avec une ligne verticale du bâtiment ou de ladite pièce du bâtiment et que les autres côtés des parallélogrammes soient alignés sur des lignes verticales ou horizontales du bâtiment ou de ladite pièce de bâtiment. 12. Procédé selon la revendication 11, caractérisé en ce que la calibration des images les unes par rapport aux autres est effectuée par mise en correspondance des gabarits de deux images numériques consécutives. 13. Procédé selon la revendication 12, caractérisé en ce qu'après ladite mise en correspondance des gabarits, on met en place sur chaque image les ouvertures du bâtiment ou de ladite pièce du bâtiment. 14. Procédé selon l'une des revendications 11 ou 12, caractérisé en ce qu'après ladite mise en correspondance des gabarits on étalonne les images en saisissant une dimension d'une ouverture mise en place manuellement sur une image. 15. Procédé selon l'une des revendications 11 à 14, caractérisé en ce que l'on met en place le gabarit et/ou les ouvertures sur une image par une technique de glisser-déposer. 16. Procédé selon l'une des revendications 1 à 15, caractérisé en ce que les parois sont des façades du bâtiment. 17. Procédé selon l'une des revendications 1 à 15, caractérisé en ce que les parois sont des parois intérieures du bâtiment, une enveloppe tridimensionnelle des pièces correspondantes du bâtiment étant alors reconstruite. 18. Procédé selon l'une des revendications 1 à 17, caractérisé en ce qu'il comprend en outre les étapes suivantes : - détermination, à partir d'au moins une image numérique et/ou à partir d'une base de données architecturale d'images numériques de référence, et en fonction d'au moins un critère choisi parmi la période de construction et la situation géographique du bâtiment, des données représentatives des matériaux constituant le bâtiment, notamment les murs et la toiture du bâtiment, - détermination, à partir d'une base de données de matériaux mémorisée et desdites données de matériaux, de données mécaniques ou physiques desdits matériaux, - affectation, à chacun des éléments de l'enveloppe tridimensionnelle du bâtiment, desdites données mécaniques ou physiques, pour produire et mémoriser un modèle tridimensionnel caractérisé du bâtiment.35 19. Procédé de calcul du bilan énergétique d'un bâtiment, comprenant les étapes suivantes : - lire dans des moyens de mémorisation le modèle tridimensionnel obtenu par le procédé selon la revendication 18, - calculer à partir des données géométriques et d'isolation dudit modèle, un bilan énergétique du bâtiment.