Projet CoMeDiC

Métriques convergentes pour le calcul discret

calcul discret + estimateurs géométriques convergents => métriques adaptés au calcul discret

Partenaires: - LAMA - LIRIS - LJK - LIGM - C. Mercat, M. Desbrun

Objets géométriques considérés: - objets digitaux dans Z^d - surfaces digitales dans Z^d - objets tubulaires, complexes cellulaires - structures d-2 dans objets d-1 + bruits / perturbations + multirésolution (top->down) + cellules adaptatives: quadtree/octree, grilles isothétiques

Contexte: - plusieurs variantes du calcul discret

 - Desbrun, Seok, etc: la géométrie de la maille modifie les opérateurs
 - Grady, Polimini: opérateurs et métriques sont séparés, et remis ensemble lors de leur composition
 - Polthier: ?
 - Mercat: une bonne normale définit un digital Hodge star.

- différences avec les différences finies et plus généralement le CS usuel - rapprochements récents avec les FEM (introduction de cellules de toutes dimensions) - estimateurs discrets convergents (normales sans paramètres, courbures)

Equations: - Transport optimal: diffusion, transport de mesure - Applications conformes: minimisation de la distorsion angulaire - reconstruction avec discontinuité (Mumford-Shah, Ambrioso Tortorelli)

Convergence: - Propriétés liées aux choix de métrique - Montrer énergies discrètes tendent vers énergies continues - Solution identiques ? - Métriques sur les algos de partitions (graph cut, opt combinatoire)

Applications: - clustering, segmentation - reconstruction de graphes (diffusion électrique, propriétés graphes) - reconstruction de surfaces (avec discontinuités) - géodésiques, texture mapping, feature mapping - optimisation de formes (surfaces minimales, Willmore, Minkowski, conditions de Robin).

Calcul discret: - structures de données - définition des métriques (évolutives ou non) - problèmes linéaires / algèbre linéaire - optimisation combinatoire - descente en gradient et Gamma-convergence

Scale-space; - estimateurs géométriques paramétrés (lambda) => calcul discret paramétré (lambda) - propriétés du calcul discret paramétré - comparer longue diffusion en temps avec Laplacien bête versus courte diffusion avec Laplacien induit par un estimateur géométrique discret.

Divers: - http://math.univ-lyon1.fr/homes-www/mercat/articles/MeshParamGenDiscConfMaps.pdf - http://en.wikipedia.org/wiki/Cahn%E2%80%93Hilliard_equation - http://page.mi.fu-berlin.de/polthier/articles/diri/diri_jem.pdf

Programmation ANR - ouverture site de soumission: 10 septembre 2014 - soumission des prépropositions: *16 octobre 2014*, 13h - résultats 1ère phase : mi-janvier 2015 - ouverture soumission 2e phase: début février 2015 - deadline soumission 2e phase: fin mars 2015 - résultats 2ème phase : début juillet 2015

Classement du projet ANR - projet PRC (Projet de Recherche Collaborative) - classements possibles:

 1) Défi 10 Défi de tous les savoirs (DEFSAV)
 2) Défi 7 Société de l'Information et de la Communication
    a) Axe 4 : Fondements du numérique
    b) Axe 7 : Interactions humain-machine, objets connectés, contenus numériques, données massives et connaissance