Etude et implémentation d'algorithmes d'illumination globale stochastiques accélérés par le matériel

par Christophe Cassagnabère

Thèse de doctorat en Informatique

Sous la direction de Christophe Renaud et de François Rousselle.

Soutenue en 2007

à Littoral .


  • Résumé

    Les méthodes stochastiques de Monte-Carlo représentent une solution élégante permettant de calculer des effets d'illumination globale de manière plus réaliste que d'autres algorithmes de rendus. Toutefois, le principal inconvénient de ces méthodes réside dans les temps de calcul conséquents qu'ils immpliquent la plupart du temps. Que ce soit par l'utilisation de structures de données hiérarchiques ou par la distribution des calculs sur un cluster d'ordinateurs personnels en passant par l'implémentation sur une architecture de type super-ordinateur, nombre de méthodes existent en vues d'améliorer les performances des algorithmes de Monte-Carlo en terme de temps de rendu. Nous apportons une contribution à ce domaine très actif en abordant la question sous plusieurs angles. D'une part nous proposons une étude approfondie d'un serveur de calcul commercial dédié au calcul de lancer de rayons, et nous proposons une méthode afin d'étendre le champ d'appliqations de ce serveur aux techniques de Monte-Carlo pour le rendu. D'autre part, nous présentons une méthode de classification des rayons au sein et une reconstruction des algorithmes de Monte-Carlo classiques, permettant ainsi une utilisation efficace des cartes graphiques programmables récentes pour l'accélération du calcul d'intersections intervenants dans le processus. Enfin nous proposons l'architecture logicielle modulable IGLOO, conçue dans le cadre de cette thèse afin de disposer au sein du Laboratoire d'Informatique du Littoral d'une plate-forme de développement et de comparaison des techniques de Monte-Carlo commune servant de base à de nombreux projets en cours dans le cadre d'autres travaux.

  • Titre traduit

    Studying and implementing stochastical hardware accelerated algorithms for global illumination rendering


  • Résumé

    Monte-Carlo methods are elegant and efficient solutions for computing realistic global illumination effects far better than most other algorithms. However the main drawback of these methods appears in the important rendering times involved by such techniques. By using adapted hierarchical data structures, distributing the main part of computations on a large personal computer cluster or even designing a specific dedicated software for a specific supercomputer architecture, many solutions exist, trying to improve Monte-Carlo algorithms performances from a rendering time point of view. In our work we contribute to this particularly active research topic and we approach it in several and complementary ways. First of all we propose a near complete study of ray-tracing dedicated server, and we propose to extend ots capabilities to the use of Monte-Carlo methods for rendering. Then, we present a specific method of our own in order to classify rays and an adapted rebuild of classical Monte-Carlo algorithms, so we can efficiently use modern programmable graphics cards to accelerate intersections tests involved in the rendering process. Last but not least, we present the IGLOO modular software architecture. It has been designed and implemented during this thesis in order to permit the whole LIL Laboratory to benefit from a commune development and benchmark platform for Monte-Carlo methods. This architecture is at the basis of many other thesis works actually in progress.

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Informations

  • Détails : 1 vol. (vi-196 p.)
  • Notes : Publication autorisée par le jury
  • Annexes : Bibliogr. p. 185-196.

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  • Bibliothèque : Université du Littoral-Côte d'Opale (Calais, Pas-de-Calais). Bibliothèque. Section Sciences.
  • Disponible pour le PEB
  • Bibliothèque : Université du Littoral-Côte d'Opale (Calais, Pas-de-Calais). Bibliothèque. Section Sciences.
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