Résumé: 

Le Reflectance Transformation Imaging est une technique d’imagerie qui permet la mesure de la réflectance angulaire locale des surfaces en faisant varier l’angle d’éclairage. Elle est couramment utilisée pour étudier les objets patrimoniaux, tel que les  inscriptions, les pièces de monnaie ou les sculptures, car elle permet d’extraire des attributs surfacique qui sont difficilement visible par l’’humain ou à la lumière ambiante. Le RTI consiste à acquérir des images d’’une surface éclairé à partir de différents angles d’’éclairage réparties sur un hémisphère. A partir de l’’ensemble d’’image obtenu lors de l’’acquisition RTI il est possible d’’extraire des descripteurs ou bien d’’utiliser des modèles expérimentaux afin d’’approximer la réflectance angulaire locale mesurer en chaque pixel. La modélisation des données RTI permet de visualiser, numériquement et de manière interactive, la surface acquise et de paramétrer virtuellement un angle d’’éclairage afin de mettre en évidence des attributs ou des anomalies de surface. L’acquisition, la modélisation et la visualisation de la réflectance des surfaces complexes sont encore un domaine de recherche actif dans le domaine de la RTI. Les surfaces complexes peuvent inclure des objets taille, de forme et de propriétés surfacique variées qui nécessite des méthodes d’’acquisition spécifiques et adaptative pour les mesurer avec précision. Cette thèse, se concentrer sur les défis liés à la réalisation d’une RTI adaptative à la surface et à l’automatisation du processus d’acquisition. Nous avons développé une méthodologie afin d’’estimer les angles d’’éclairage optimaux lors d’’une acquisition RTI afin d’adapter la mesure à la une surface mesurée. Nous avons également couplé intelligemment le Stitching  au RTI pour obtenir une acquisition à une échelle fine et avec un grand champ de mesure. Ces méthodes sont développées pour améliorer l’exactitude et l’efficacité des mesures RTI tout en les rendant adaptative à la surface et apporter des avancées dans le domaine de l’imagerie numérique pour le patrimoine culturel. Actuellement, les acquisitions RTI sont effectuées avec diffèrent manières : en plaçant manuellement une lumière dans différentes directions (forme libre) ou en utilisant des dômes (avec des positions lumineuses fixes ou adaptable) pour capturer une série d’images. Le positionnement manuel de la source lumineuse est un processus long et manque de précision et de reproductibilité. Les dômes RTI sont efficaces et plus fiables, mais ils sont limités à l’acquisition d’objets de petite taille due à la limite de diamètre du dôme. Pour répondre aux limitations liées aux systèmes manuels et aux dômes, nous avons étudié l’utilisation du bras robotique et de l’automatisation pour rationaliser le processus d’acquisition RTI. Cela implique l’utilisation d’un bras robotique pour positionner la source lumineuse, l’utilisation d’un plateau XY pour positionner la surface ainsi que des systèmes automatisés de capture d’image. Il y a plusieurs avantages à automatiser l’acquisition RTI. Un avantage est la capacité à capturer des images RTI de grandes surfaces qui sont généralement difficiles (ou impossibles) à acquérir en utilisant des dômes RTI. Il y a plusieurs défis associés à l’automatisation du processus d’acquisition RTI en utilisant un bras robotique et une plateforme XY tels que la construction des systèmes de contrôle qui peuvent positionner avec précision et fiabilité la lumière en alignant celle-ci aux angles requis, éviter les collisions dans la planification du bras robotique, intégrer ces systèmes dans un flux de travail cohérent et convivial pour l’utilisateur, s’assurer que les images RTI résultantes sont de haute qualité et répondent aux besoins de l’utilisateur. En étudiant ces défis nous avons construit un système d’acquisition basé sur un bras robotique entièrement fonctionnel et novateur et démontré l’avantage de ce système par rapport aux autres systèmes existants.