L'objectif de cette thèse est lerendu de scène virtuelles extrêmement détaillées.Nous nous intéressons plus particulièrementaux algorithmes de rendu de haute qualitéreposant sur du path tracing qui sont très largement utilisésdans l'industrie des effets spéciaux et pour calculerle rendu des films d'animations.Les grandes quantités de détail nécessaires à la modélisationde mondes virtuels crédibles soulèvent de sérieux problèmes d'efficacitédu rendu qui paralysent les studios et compliquent grandementle travail des artistes. Nous introduisons de nouveaux algorithmespour préfiltrer les objets 3D complexes à des échelles arbitraires,afin de réduire les temps de chargement, les coûts d'intersection des rayons lumineux,le calcul des matériaux et la quantité de bruit dans les images,le tout sans porter atteinte à la qualité du rendu.Nos contributions principales sont une nouvelle approchehybride de niveaux de détail qui allie les avantages des maillageset des représentations volumiques pour le préfiltrage des objets complexes àdes échelles arbitraires, ainsi qu'une nouvelle approchede préfiltrage pour le cas des volumes hétérogènes de haute résolution. / We address the problem of rendering extremely complex virtualscenes with large amounts of detail. We focuson high-end off-line rendering algorithms based on path tracing thatare intensively used in the special effects and 3D animation industries.The large amounts of detail required for creating believable virtual worldsraise important efficiency problemsthat paralyze production rendering pipelines andgreatly complicate the work of 3D artists.We introduce new algorithms for prefilteringcomplex 3D assets while preserving their appearanceat all scales, in order to reduce loading times,ray intersection costs, shading costs and Monte Carlo noise,without lowering the quality of rendered frames.Our main contributions are a new hybrid LODapproach that combines the benefits ofmeshes and volumetric representationsfor prefiltering complex 3D assets,as well as a new approach for prefilteringhigh-resolution heterogeneous participatingmedia.

Les données de sismique réflexion sont une source d'information essentielle pour la modélisation tridimensionnelle des structures du sous-sol dans l'exploration-production des hydrocarbures. Ce travail vise à fournir des outils de visualisation pour leur interprétation. Les défis à relever sont à la fois d'ordre qualitatif et quantitatif. Il s'agit en effet de considérer (1) la nature particulière des données et la démarche d'interprétation (2) la taille des données. Notre travail s'est donc axé sur ces deux aspects : 1) Du point de vue qualitatif, nous mettons tout d'abord en évidence les principales caractéristiques des données sismiques, ce qui nous permet d'implanter une technique de visualisation volumique adaptée. Nous abordons ensuite l'aspect multimodal de l'interprétation qui consiste à combiner plusieurs sources d'information (sismique et structurale). Selon la nature de ces sources (strictement volumique ou volumique et surfacique), nous proposons deux systèmes de visualisation différents. 2) Du point de vue quantitatif, nous définissons tout d'abord les principales contraintes matérielles intervenant dans l'interprétation, ce qui nous permet d'implanter un système générique de gestion de la mémoire. Initialement destiné au couplage de la visualisation et des calculs sur des données volumiques massives, il est ensuite amélioré et spécialisé pour aboutir à un système dynamique de gestion distribuée de la mémoire sur cluster de PCs. Cette dernière version, dédiée à la visualisation, permet de manipuler des données sismiques à échelle régionale (100-200 Go) en temps réel. Les problématiques sont abordées à la fois dans le contexte scientifique de la visualisation et dans le contexte d'application des géosciences et de l'interprétation sismique / Seismic reflection data are a valuable source of information for the three-dimensional modeling of subsurface structures in the exploration-production of hydrocarbons. This work focuses on the implementation of visualization techniques for their interpretation. We face both qualitative and quantitative challenges. It is indeed necessary to consider (1) the particular nature of seismic data and the interpretation process (2) the size of data. Our work focuses on these two distinct aspects : 1) From the qualitative point of view, we first highlight the main characteristics of seismic data. Based on this analysis, we implement a volume visualization technique adapted to the specificity of the data. We then focus on the multimodal aspect of interpretation which consists in combining several sources of information (seismic and structural). Depending on the nature of these sources (strictly volumes or both volumes and surfaces), we propose two different visualization systems. 2) From the quantitative point of view, we first define the main hardware constraints involved in seismic interpretation. Focused on these constraints, we implement a generic memory management system. Initially able to couple visualization and data processing on massive data volumes, it is then improved and specialised to build a dynamic system for distributed memory management on PC clusters. This later version, dedicated to visualization, allows to manipulate regional scale seismic data (100-200 GB) in real-time. The main aspects of this work are both studied in the scientific context of visualization and in the application context of geosciences and seismic interpretation