Etude en vue de la multirésolution de l’apparence

• Auteur / Autrice : Julien Hadim
• Direction : Christophe Schlick, Xavier Granier
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Informatique
• Date : Soutenance le 11/05/2009
• Etablissement(s) : Bordeaux 1
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale de mathématiques et informatique (Talence, Gironde ; 1991-....)
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Bruno Jobard
• Jury : Rapporteurs / Rapporteuses : Kadi Bouatouch, Jean-Michel Dischler

Mots clés

Mots clés contrôlés

Compression d'images

Temps réel (informatique)

Traitement d'images -- Techniques numériques

Infographie

Mots clés libres

Synthèse d'images

Rendu en temps-réel

Apparence réaliste

Multirésolution

BTF

Méso-structure

GPU

Diffusion de données 3D

Computer graphics

Realtime 3D rendering

Realistic appearance

Multiresolution

BTF

Mesostructure

GPU

3D data streaming

Résumé

Les fonctions de texture directionnelle "Bidirectional Texture Function" (BTF) ont rencontrés un certain succès ces dernières années, notamment pour le rendu temps-réel d'images de synthèse, grâce à la fois au réalisme qu'elles apportent et au faible coût de calcul nécessaire. Cependant, un inconvénient de cette approche reste la taille gigantesque des données : de nombreuses méthodes ont été proposées afin de les compresser. Dans ce document, nous proposons une nouvelle représentation des BTFs qui améliore la cohérence des données et qui permet ainsi une compression plus efficace. Dans un premier temps, nous étudions les méthodes d'acquisition et de génération des BTFs et plus particulièrement, les méthodes de compression adaptées à une utilisation sur cartes graphiques. Nous réalisons ensuite une étude à l'aide de notre logiciel "BTFInspect" afin de déterminer parmi les différents phénomènes visuels dans les BTFs, ceux qui influencent majoritairement la cohérence des données par texel. Dans un deuxième temps, nous proposons une nouvelle représentation pour les BTFs, appelées Flat Bidirectional Texture Function (Flat-BTFs), qui améliore la cohérence des données d'une BTF et donc la compression des données. Dans l'analyse des résultats obtenus, nous montrons statistiquement et visuellement le gain de cohérence obtenu ainsi que l'absence d'une perte significative de qualité en comparaison avec la représentation d'origine. Enfin, dans un troisième temps, nous démontrons l'utilisation de notre nouvelle représentation dans des applications de rendu en temps-réel sur cartes graphiques. Puis, nous proposons une compression de l'apparence grâce à une méthode de quantification sur GPU et présentée dans le cadre d'une application de diffusion de données 3D entre un serveur contenant des modèles 3D et un client désirant visualiser ces données.

In recent years, Bidirectional Texture Function (BTF) has emerged as a flexible solution for realistic and real-time rendering of material with complex appearance and low cost computing. However one drawback of this approach is the resulting huge amount of data: several methods have been proposed in order to compress and manage this data. In this document, we propose a new BTF representation that improves data coherency and allows thus a better data compression. In a first part, we study acquisition and digital generation methods of BTFs and more particularly, compression methods suitable for GPU rendering. Then, We realise a study with our software BTFInspect in order to determine among the different visual phenomenons present in BTF which ones induce mainly the data coherence per texel. In a second part, we propose a new BTF representation, named Flat Bidirectional Texture Function (Flat-BTF), which improves data coherency and thus, their compression. The analysis of results show statistically and visually the gain in coherency as well as the absence of a noticeable loss of quality compared to the original representation. In a third and last part, we demonstrate how our new representation may be used for realtime rendering applications on GPUs. Then, we introduce a compression of the appearance thanks to a quantification method on GPU which is presented in the context of a 3D data streaming between a server of 3D data and a client which want visualize them.