Résumé:
La reconstruction des modèles numériques 3D avec une bonne précision est une tâche
difficile, coûteuse en temps et en espace mémoire. Par conséquent, la solution à ce problème
n’est pas triviale. De nombreuses méthodes ont été développées pour tenter d’y apporter une
solution. Les nuages de points sont très denses et très volumineux ce qui augmente les temps
de traitement et par conséquent les coûts. Pour cela, le nuage de points est subdivisé en
plusieurs sous nuages et chaque sous nuage est approximé par des tétraèdres en utilisant la
triangulation de Delaunay et le paradigme « Diviser pour Régner ». Par la suite, une stratégie
de fusion a été appliquée afin de fusionner les différentes subdivisions de l’objet 3D. La reconstruction des modèles numériques 3D avec une bonne précision est une tâche
difficile, coûteuse en temps et en espace mémoire. Par conséquent, la solution à ce problème
n’est pas triviale. De nombreuses méthodes ont été développées pour tenter d’y apporter une
solution. Les nuages de points sont très denses et très volumineux ce qui augmente les temps
de traitement et par conséquent les coûts. Pour cela, le nuage de points est subdivisé en
plusieurs sous nuages et chaque sous nuage est approximé par des tétraèdres en utilisant la
triangulation de Delaunay et le paradigme « Diviser pour Régner ». Par la suite, une stratégie
de fusion a été appliquée afin de fusionner les différentes subdivisions de l’objet 3D.
