The use of geometric structures in graphics and optimization

par Norbert Bus

Thèse de doctorat en Informatique

Sous la direction de Venceslas Biri et de Nabil Mustafa.

Le président du jury était Frédéric Magniez.

Le jury était composé de Venceslas Biri, Nabil Mustafa, Lilian Buzer, Frank Nielsen.

Les rapporteurs étaient Tamy Boubekeur, Bruno Lévy.

  • Titre traduit

    L'utilisation des structures géométriques pour synthèse d'image et optimisation


  • Résumé

    Les données du monde réel ont manifestement une composante géométrique importante et suggère les patterns géométriques signifiants. Les méthodes qui utilisent la nature géométrique des données sont activement développés dans plusieurs domaines scientifiques, comme, par exemple, la géométrie algorithmique, la géométrie discrète, la synthèse d'images, la vision par ordinateur. Dans le travail présent, nous utilisons les structures géométriques afin de modéliser des algorithmes efficaces pour deux domaines, celui de synthèse d'images et de l'optimisation combinatoire. Dans la première partie il s'agit de la structure de données géométriques, appelé une décomposition bien-séparée, et son application pour un des problèmes les plus difficiles dans la synthèse d'images, un efficace rendu photo-réalistique. Une solution consiste à appliquer toute une famille de méthodes de many-lights qui fait une approximation d'illumination globale par calcule individuelle d'illumination avec un grand nombre de VPLs (virtual point light) répartis sur les surfaces. L'application individuelle de chacun VPL résulte dans un grand nombre des calculs. Une des stratégies de la réussite pour réduire les computations est de faire les clusteurs considérés qui sont consideré comme une seul émetteur. Nous utilisons la décomposition bien-séparée de points comme le fondement de la structure des données susceptible de procéder à un calcul préliminaire et de conserver d'une façon compacte un grand nombre des clusterisations individuels potentiels ce qui montre que la clusterisation des VPL plus correspondante peut être extraite de cette structure de données d'une manière efficace. Nous montrons qu'au lieu de regroupper les points et/ou VPL indépendemment il vaut mieux produire les clusteurs sur l'espace de produit du nombre des points à nuancer et un groupe de VPL à la base de l'illumination des paires induite. En plus, nous proposons une technique adaptive afin d'échantillonner pour réduire le nombre des demandes de vérifications de visibilité pour chaque clusteur de l'espace de produit. Notre méthode consiste à détenir chaque émetteur qui peut être rapproché par VPL, matériaux spéculaire et à performer les méthodes précédents réconnus les meilleurs jusqu'au présent. La deuxième partie est consacrée au développement de nouveaux algorithmes d'approximation pour un problème fondamental de NP complet dans la géométrie algorithmique, précisément le problème du hitting set, avec une précision pour le cas d'un groupe de points et d'un groupe de disques, nous souhaiterons calculer les plus petits nombre du points qui touche tous les disques. Il arrive que les algorithmes efficaces à détecter le hitting set repose sur une structure géométrique clée, appelée epsilon-net. Nous donnons un algorithme utilisant uniquement les triangulisations de Delaunay pour construire les epsilon-nets de taille 13.4/epsilon. Nous donnons une implémentation pratique de la technique à calculer les hitting sets dans le temps quasi-linéaire en utilisant des epsilon-nets de petites tailles. Nos résultats aboutissent à une approximation de 13.4 pour le problème de hitting set par un algorithme qui fonctionne même pour les grands ensembles de données. Pour les ensembles de taille plus petite, nous proposons une implémentation de la technique de recherche locale avec une approximation bornes supérieures, avec le résultat obtenu d'approximation de (8 + epsilon) dans le temps O(n^{2.34})


  • Résumé

    Real-world data has a large geometric component, showing significant geometric patterns. How to use the geometric nature of data to design efficient methods has became a very important topic in several scientific fields, e.g., computational geometry, discrete geometry, computer graphics, computer vision. In this thesis we use geometric structures to design efficient algorithms for problems in two domains, computer graphics and combinatorial optimization. Part I focuses on a geometric data structure called well-separated pair decomposition and its usage for one of the most challenging problems in computer graphics, namely efficient photo-realistic rendering. One solution is the family of many-lights methods that approximate global illumination by individually computing illumination from a large number of virtual point lights (VPLs) placed on surfaces. Considering each VPL individually results in a vast number of calculations. One successful strategy the reduce computations is to group the VPLs into a small number of clusters that are treated as individual lights with respect to each point to be shaded. We use the well-separated pair decomposition of points as a basis for a data structure for pre-computing and compactly storing a set of view independent candidate VPL clusterings showing that a suitable clustering of the VPLs can be efficiently extracted from this data structure. We show that instead of clustering points and/or VPLs independently what is required is to cluster the product-space of the set of points to be shaded and the set of VPLs based on the induced pairwise illumination. Additionally we propose an adaptive sampling technique to reduce the number of visibility queries for each product-space cluster. Our method handles any light source that can be approximated with virtual point lights (VPLs), highly glossy materials and outperforms previous state-of-the-art methods. Part II focuses on developing new approximation algorithms for a fundamental NP-complete problem in computational geometry, namely the minimum hitting set problem with particular focus on the case where given a set of points and a set of disks, we wish to compute the minimum-sized subset of the points that hits all disks. It turns out that efficient algorithms for geometric hitting set rely on a key geometric structure, called epsilon-net. We give an algorithm that uses only Delaunay triangulations to construct epsilon-nets of size 13.4/epsilon and we provide a practical implementation of a technique to calculate hitting sets in near-linear time using small sized epsilon-nets. Our results yield a 13.4 approximation for the hitting set problem with an algorithm that runs efficiently even on large data sets. For smaller datasets, we present an implementation of the local search technique along with tight approximation bounds for its approximation factor, yielding an (8 + epsilon)-approximation algorithm with running time O(n^{2.34})


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