FR 2941542 A1 20100730 FR 0900355 A 20090127 La présente invention concerne un procédé pour la reconstruction automatique de modèles tridimensionnels de superstructures de toits de bâtiments et la création de modèle ou empreinte des bâtiments à partir de ces mêmes toits, et ce à partir d'uniques images aériennes ou satellitaires ainsi qu'à partir des différents paramètres positionnels de la caméra et du soleil saisis lors de la prise de vue, ainsi qu'à partir d'un dispositif de mise en oeuvre dudit procédé. Des pistes d'algorithmes sont fournis à fin de mettre en oeuvre ledit 10 procédé. Au moment du dépôt de ce brevet, la reconstruction de modèles 3D de bâtiments est généralement établie à partir d'images stéréoscopiques, d'autres méthodes utilisent exemple le LIDAR (concept laser/radar) sort intéressantes mais très couteuses à 15 mettre en oeuvre et ne permettent que de reproduire la géométrie des bâtiments. Les méthodes stéréoscopiques ont le mérite de se suffir à elles-même et donc d'être automatisées et reproductibles à grande échelle du moins en théorie,c'est pourquoi elles représentent les méthodes traditionnelles de traitements direct de données optiques. 20 Néanmoins ces méthodes fonctionnent de manière aléatoire dans un environnement dense -en particulier donc en milieu urbain-: les objets à reproduire ont en effet tendance à se recouvrir mutuellement sous l'objectif de l'appareil photo/caméra et ne sont généralement visibles que dans des angles proches de la verticale, 25 ce qui implique des photos prises à des angles semblables,or ces méthodes ont besoin de prises de vues à des angles suffisamment éloignées les des autres pour être vraiment efficaces. Qui plus est les clichés saisis demandent une couverture aérienne plus étroite et un matériel adapté ce qui revient bien plus cher 30 qu'une simple photograprie aérienne verticale traditionnelle ou qu'un cliché satellitaire. La méthode proposée en se basant sur des images uniques et l'analyse des détails des toits ainsi que de leurs ombres évite cet écoeuil,d'autres tentatives en cours partent aussi sur la base 35 d'uniques images mais présentent certains des écoeuils présentés ainsi que d'autres . parmi celles-ci, il y a les méthodes s'appliquant directement à des bâtiments et a leurs ombres,qui présentent encore les inconvénients cités en environnement urbain dense car leurs ombres sont stoppées par les bâtiments environnants. Il y en a d'autres qui se basent indifféremment sur les superstructures (bâtiments ou détails de toits) mais qui ne sont pas 5 automatisées et requièrent un opérateur pour par exemple isoler les ombres et leurs objets associées. La méthode proposée en se basant sur les superstructures / détails des toits permet de travailler sur des ombres entières de manière quasiment systématiques et d'obtenir des résultats reproductibles à 10 grande échelle, elle fonctionne en plus de manière automatisée - c'est à dire sans intervention d'un opérateur une fois les données en entrée fournies- et ce grâce à l'usage de méthodes de reconnaissances de formes et d'optimisation ainsi que par l'usage de scores ou méthodes de nature bayésienne mises en correspondance 15 avec une méthode de projection d'un objet 3D dans le plan du cliché. Le procédé selon l'invention est une suite de traitements qui permet la reconstruction automatisée de modèles tridimensionnels de superstructures de toits de bâtiments et la création de modèles ou empreintes de bâtiments à partir de leur toit, ces traitements sont 20 appliquées à partir d'un_Lque images aériennes ou satellitaires ainsi qu'à partir des paramètres positionnels de la caméra et du soleil saisis lors de la prise de vue. Ces traitements consistent en: -une étape de reconnaissance de formes adaptée aux propriétés des 25 ombres et objets du toit à détecter -une étape d'appariement de chaque candidat détail du toit à un candidat ombre à partir des propriétés topologiques des formes des candidats et de valeurs moyennes constatées de la taille des détails des toits ainsi qu'une pente nulle. 30 -Une première reconstruction tridimensionnelle des détails du toit basée sur l'empreinte du candidat détail du toit et la longueur de l'ombre mesurée pour une pente estimée nulle. -Une étape d'optimisation de ce résultat par changement des paramètres 3D des détails de toit ainsi que ceux de la pente du toit 35 ainsi que par projection du modèle de détail modifié sur le plan du cliché ainsi que par assignation d'un score qui est fonction du degrés de ressemblance du modèle 3D projeté au cliché original, puis par l'optimisation de ce score. - 3 - Selon des modes particuliers de réalisation: -les propriétés topologiques utilisées sont la longueur de l'ombre,l'indice de rectangularité ,la moyenne de couleur dans chaque forme considérée, la correspondance de la largeur du détail du toit à son ombre... -la reconnaissance de formes utilise un graphe hiérarchique de régions du cliché de telle manière que des détails plus ou moins fins peuvent être détectés et détourés et que la région qui les représente puisse être contenue à son tour dans un détail englobant -donc topologiquement dans une région englobante associée-. -à partir des modèles de détails du toit, des valeurs de pente sont associées à chaque détail du toit .Chacun des détails du toit est alors classé en un nouvel ensemble de régions par similitude des valeurs de pente et par connexité des détails du toit en question par rapport aux autres détails du toit. -à partir de ce nouveau classement ,les paires de régions connexes de valeur de pente moyenne opposées proches sont déterminées comme représentant un toit symétrique (c'est à dire possédant deux pans de toit de pente opposées): possédant déjà les limites du toit qui sont considérées comme la plus proche forme/région englobant les détails du toit de la paire de classes/régions connexes considérées, les limites de chaque pan de toit représentent la moitié de cette région. L'orientation de la délimitation des moitiés s'obtenant facilement à 25 partir des centres de gravité /barycentres de chaque ensemble de détails du toit de la paire de régions considérées. -à partir de l'empreinte des toits, la hauteur d'un modèle de bâti peut être retrouvé en procédant par changements progressifs de la hauteur du modèle 3D,par la projection de ce dernier sur le plan du 30 cliché et l'adjonction d'un score qui est fonction du degrés de ressemblance du modèle 3D projeté au cliché original, puis par l'optimisation de ce score. Les dessins annexés illustrent l'invention : 35 Fig. 1 : Agrandissement de l'image à traiter sur un détail du toit (cheminée). Fig. 2 : Création de régions par reconnaissance de formes,classement des régions dans un graphe hiérarchique. Fig. 3 : Création d'un modèle 3D basique de détail de toit à partir des régions reconnues sur la Fig. 2. Fig. 4 : Changement des paramètres du modèle 3D de détail du toit et projection. Fig. 5 : Détermination des pentes et des modèles 3D des pans des toits à partir des modèles 3D des détails du toit et extrusion d'un modèle 3D de bâtiment à partir de l'empreinte du toit par optimisation. En référence à ces dessins ,le procédé consiste en une étape 10 de détection des détails des toits(2) par l'usage d'un graphe hiérarchique(5) de segmentations en régions de l'image à traiter (1) (voir Fig.l et 2). A partir de chacune de ces formes candidates retenues après l'application de scores relatifs aux propriétés topologiques 15 de colorimétrie, de contraste et d'orientation des régions, on établit un modèle 3D basique (7) du détail de toit(2) considéré: la hauteur du détail de toit(2) étant déterminée à partir de la longueur de l'ombre(3) pour une pente(9) estimée nulle ( simple utilisation de la fonction tangente, voir Fig.3). 20 Après cela une phase d'optimisation a lieu pour chacun des détails de toit(2), les paramètres 3D telles que la hauteur, la largeur, la longueur et les deux angles qui composent la pente(9) du pan de toit(11) sur lequel se situe le détail(2) varient et la variation du modèle en question(7) est établi à chaque changement de 25 paramètres permettant d'établir une projection du modèle 3D en � fil de fer �(8) correspondant et une projection de son ombre(10). Ce modèle en � fil de fer �(8) est affecté d'un score correspondant au taux de compression de l'image selon les régions délimitées par les projections des arrêtes du modèle 3D � en fil de fer �(8) sur le 30 plan du cliché(6) considéré horizontal: les régions à l'intérieur des formes délimitées par chaque projection des arrêtes étant affectées de la valeur moyenne des pixels de la région(voir Fig.4). A partir de la pente(9) de chaque détail de toit(2), on établit un classement des détails de toit(2) connexes et de valeur de pente 35 semblables(9) en pans de toit(11), les pans de toit de valeur opposées formant un toit(14) � symétrique �. On détermine la position de l'arrête du toit(12), à partir des centres de gravité(13) des détails de toit(2) de chaque pan de - 5 - toit(11). A partir des pans de toit(11), on peut déterminer l'empreinte du bâtiment supportant le toit(14) et obtenir un modèle de bâtiment en optimisant les paramètres d'un modèle 3D en � fil de fer �(8)(voir 5 Fig.5). A titre d'exemple non limitatif, les dimensions des détails du toit sont de l'ordre du mètre. Le procédé selon l'invention est particulièrement destiné à la reproduction d'univers virtuels géolocalisés et à la création de 10 cartes et systèmes d'information géographiques 3D. 15 20 25 30 35 REVENDICATIONS1) Procédé pour la reconstruction automatisée de modèles tridimensionnels de superstructures des toits de bâtiments et pour la création de modèles tridimensionnels/ou empreintes de bâtiments à partir de ces mêmes toits, caractérisé en ce qu'il consiste en a) une suite de traitements appliqués à partir d'uniques images aériennes ou satellitaires et à partir des paramètres positionnels de la caméra et du soleil saisis lors de la prise de vue. b) ce qu'ils impliquent une étape de reconnaissance des formes de détails de toit associée à la reconnaissance des formes des ombres de ces mêmes détails c) ce qu'il implique une phase d'optimisation d'un modèle 3D qui fait varier les paramètres du modèle et mesure son efficacité via la projection dudit modèle 3D dans le plan du cliché ainsi qu'en lui adjoignant un score à chaque étape. 25 d) ce que la reconstruction des modèles 3D de ces détails des toits permet de déterminer la pente sous-jacente et donc de reconstruire un modèle de chaque pan de toit. L'empreinte du toit ainsi déterminée pouvant alors servir soit comme 30 empreinte de bâtiment soit de base à un modèle 3D de bâtiment. 2) Procédé selon la revendication 1, caractérisé en ce que l'étape de reconnaissance des formes détermine des couples de formes de détails du toit associées à leurs ombres : 35 ceci représente dans chaque cas au moins deux empreintes avec leurs contours et/ou un ensemble de pixels et leur valeur. 3) Procédé selon la revendication 1 ou la revendication 2, caractérisé en ce que la phase d'optimisation utilise des scores 15 20pour mesurer la ressemblance du modèle projeté à l'image sous-jacente, ces scores sont établies à partir de technique relevant de l'état de l'art permettant: de déterminer la probabilité qu'une suite de pixels d'une image représentent un contour ou qu'un ensemble de pixels appartiennent à une même région de part son contraste , sa colorimétrie ou par la présence d'une texture reconnaissable ou permettant de connaître quel arrangement de pixels d'une image en différentes régions permet de compresser au mieux cette image si l'on devait diminuer la quantité d'information présente en chaque région. 4) Procédé selon l'une quelconque des revendications précédentes, qui permet une fois un modèle détaillé tridimensionnel de toit reconstruit de soit: a) utiliser la taille du toit et des ses détails (les 15 cheminées en particulier) pour en déduire une hauteur proportionnelle approchée du bâtiment b) utiliser une hauteur par défaut éventuellement dépendante de la location du bâtiment. c) utiliser une phase d'optimisation telle que décrite 20 dans la revendication 3 ne nécessitant pas cette fois l'usage de l'ombre (usage optionnel possible selon la localisaticn par exemple). 25 30 35