La synthèse de textures est une technique qui génère une texture automatiquement grâce à un algorithme. Cette technique permet de réduire le temps de création des textures et le coût mémoire étant donné que seuls les algorithmes et leurs paramètres ont besoin d'être stockés. Cependant, des difficultés sont souvent rencontrées lors de l'utilisation des textures synthétisées. D'abord, les paramètres de ces textures sont difficiles à manipuler. Ensuite, l'algorithme de synthèse génère souvent les textures sous forme de tableaux de pixels nécessitant beaucoup de mémoire. Pour aborder ces difficultés, nous proposons les approches suivantes : pour améliorer la visualisation de l'espace des textures synthétisées, nous proposons de construire un résumé de cet espace: une seule image statique qui résume, dans un espace limité de pixels, les apparences produites par un synthétiseur donné. De plus, pour améliorer la sélection de paramètres, nous augmentons les curseurs qui contrôlent les paramètres avec des bandes visuelles révélant les changements qui se produisent quand l'utilisateur manipule les curseurs. Pour permettre à l'utilisateur d'interagir de manière interactive avec les résumés visuels, nous nous reposons sur un algorithme de synthèse par patch permettant de générer les textures de façon rapide grâce à une implémentation parallèle sur le processeur graphique. Au lieu de générer le résultat de ce synthétiseur sous forme d'un tableau de pixels, nous représentons le résultat dans une structure compacte et nous utilisons une méthode rapide permettant de lire des pixels directement à partir de cette structure / Texture synthesis is a technique that algorithmically generates textures at rendering time. The automatic synthesis reduces authoring time and memory requirements since only the algorithm and its parameters need to be stored or transferred. However, two difficulties often arise when using texture synthesis: First, the visualization and parameters selection of synthesized textures are difficult. Second, most synthesizers generate textures in a bitmap format leading to high memory usage. To address these difficulties we propose the following approaches: First, to improve the visualization of synthesized textures we propose the idea of a procedural texture preview: A single static image summarizing in a limited pixel space the appearances produced by a given synthesizer. The main challenge is to ensure that most appearances are visible, are allotted a similar pixel area, and are ordered in a smooth manner throughout the preview. Furthermore, to improve parameters selection we augment sliders controlling parameters with visual previews revealing the changes that will be introduced upon manipulation. Second, to allow user interactions with these visual previews we rely on a fast patch-based synthesizer. This synthesizer achieves a high degree of parallelism and is implemented entirely on the GPU. Finally, rather than generating the output of the synthesizer as a bitmap texture we encode the result in a compact representation and allow to decoding texels from this representation during rendering

Les fonctions de texture directionnelle (« Bidirectional Texture Function » ou BTF) ont rencontré un certain succès ces dernières années dans le contexte de la synthèse d'images en temps-réel 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 et 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 de celles-ci. 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 mesurés dans les BTFs, ceux qui influencent majoritairement la cohérence des données par pixel. 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 synthétiques afin de valider sa mise en œuvre. 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 validons 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 adaptée 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.

Cette thèse se place dans le cadre de la synthèse d'images en temps réel. Le problème auquel elle s'attaque est celui du rendu efficace du détail visuel, principal élément du réalisme d'une image. Pour faire face à la complexité du détail visuel, il est nécessaire de disposer de représentations adaptées à la fois aux objets que l'on cherche à rendre ainsi qu'aux capacités des processeurs graphiques actuels. Le premier axe de recherche porte sur l'utilisation du relief pour représenter et rendre efficacement du détail géométrique. La représentation compacte et structurée du relief par une carte hauteur permet la conception d'algorithmes de rendu exacts et efficaces. Nous en proposons deux~: le premier permet de rendre des reliefs dynamiques, alors que le second s'adresse aux reliefs statiques en exploitant la possibilité d'effectuer un pré-traitement sur la carte de hauteur. Nous développons aussi une réflexion sur l'utilisation du relief pour la représentation de surfaces quelconques, et présentons une application au rendu réaliste et en temps réel de volumes d'eau. Le deuxième axe de recherche se concentre sur les représentations non surfaciques, nécessaires lorsque les représentations géométriques sont inadaptées voire inexistantes. C'est le cas notamment des objets lointains ou des objets à géométrie dense, comme par exemple le feuillage d'un arbre. Le problème ici est d'être capable de représenter l'apparence d'un objet, sans recourir à un modèle géométrique. Nous proposons une méthode permettant, à partir de la seule donnée du light-field d'un objet, de déterminer les paramètres optimaux d'une représentation adaptée pour le rendu.

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.

On peut atteindre des images réalistes par la simulation du transport lumineuse avec des méthodes de Monte-Carlo. La possibilité d’utiliser des sources de lumière réalistes pour synthétiser les images contribue grandement à leur réalisme physique. Parmi les modèles existants, ceux basés sur des cartes d’environnement ou des champs lumineuse sont attrayants en raison de leur capacité à capter fidèlement les effets de champs lointain et de champs proche, aussi bien que leur possibilité d’être acquis directement. Parce que ces sources lumineuses acquises ont des fréquences arbitraires et sont éventuellement de grande dimension (4D), leur utilisation pour un rendu réaliste conduit à des problèmes de performance.Dans ce manuscrit, je me concentre sur la façon d’équilibrer la précision de la représentation et de l’efficacité de la simulation. Mon travail repose sur la génération des échantillons de haute qualité à partir des sources de lumière par des estimateurs de Monte-Carlo non-biaisés. Dans ce manuscrit, nous présentons trois nouvelles méthodes.La première consiste à générer des échantillons de haute qualité de manière efficace à partir de cartes d’environnement dynamiques (i.e. qui changent au cours du temps). Nous y parvenons en adoptant une approche GPU qui génère des échantillons de lumière grâce à une approximation du facteur de forme et qui combine ces échantillons avec ceux issus de la BRDF pour chaque pixel d’une image. Notre méthode est précise et efficace. En effet, avec seulement 256 échantillons par pixel, nous obtenons des résultats de haute qualité en temps réel pour une résolution de 1024 × 768. La seconde est une stratégie d’échantillonnage adaptatif pour des sources représente comme un "light field". Nous générons des échantillons de haute qualité de manière efficace en limitant de manière conservative la zone d’échantillonnage sans réduire la précision. Avec une mise en oeuvre sur GPU et sans aucun calcul de visibilité, nous obtenons des résultats de haute qualité avec 200 échantillons pour chaque pixel, en temps réel et pour une résolution de 1024×768. Le rendu est encore être interactif, tant que la visibilité est calculée en utilisant notre nouvelle technique de carte d’ombre (shadow map). Nous proposons également une approche totalement non-biaisée en remplaçant le test de visibilité avec une approche CPU. Parce que l’échantillonnage d’importance à base de lumière n’est pas très efficace lorsque le matériau sous-jacent de la géométrie est spéculaire, nous introduisons une nouvelle technique d’équilibrage pour de l’échantillonnage multiple (Multiple Importance Sampling). Cela nous permet de combiner d’autres techniques d’échantillonnage avec le notre basé sur la lumière. En minimisant la variance selon une approximation de second ordre, nous sommes en mesure de trouver une bonne représentation entre les différentes techniques d’échantillonnage sans aucune connaissance préalable. Notre méthode est pertinence, puisque nous réduisons effectivement en moyenne la variance pour toutes nos scènes de test avec différentes sources de lumière, complexités de visibilité et de matériaux. Notre méthode est aussi efficace par le fait que le surcoût de notre approche «boîte noire» est constant et représente 1% du processus de rendu dans son ensemble. / Realistic images can be rendered by simulating light transport with Monte Carlo techniques. The possibility to use realistic light sources for synthesizing images greatly contributes to their physical realism. Among existing models, the ones based on environment maps and light fields are attractive due to their ability to capture faithfully the far-field and near-field effects as well as their possibility of being acquired directly. Since acquired light sources have arbitrary frequencies and possibly high dimension (4D), using such light sources for realistic rendering leads to performance problems.In this thesis, we focus on how to balance the accuracy of the representation and the efficiency of the simulation. Our work relies on generating high quality samples from the input light sources for unbiased Monte Carlo estimation. In this thesis, we introduce three novel methods.The first one is to generate high quality samples efficiently from dynamic environment maps that are changing over time. We achieve this by introducing a GPU approach that generates light samples according to an approximation of the form factor and combines the samples from BRDF sampling for each pixel of a frame. Our method is accurate and efficient. Indeed, with only 256 samples per pixel, we achieve high quality results in real time at 1024 × 768 resolution. The second one is an adaptive sampling strategy for light field light sources (4D), we generate high quality samples efficiently by restricting conservatively the sampling area without reducing accuracy. With a GPU implementation and without any visibility computations, we achieve high quality results with 200 samples per pixel in real time at 1024 × 768 resolution. The performance is still interactive as long as the visibility is computed using our shadow map technique. We also provide a fully unbiased approach by replacing the visibility test with a offline CPU approach. Since light-based importance sampling is not very effective when the underlying material of the geometry is specular, we introduce a new balancing technique for Multiple Importance Sampling. This allows us to combine other sampling techniques with our light-based importance sampling. By minimizing the variance based on a second-order approximation, we are able to find good balancing between different sampling techniques without any prior knowledge. Our method is effective, since we actually reduce in average the variance for all of our test scenes with different light sources, visibility complexity, and materials. Our method is also efficient, by the fact that the overhead of our "black-box" approach is constant and represents 1% of the whole rendering process.