Dans cette thèse, nous avons proposé un modèle multi-échelle pour l'animation de rivière. Nous avons présenté un nouveau modèle pour chaque échelle. A l'échelle macro, nous avons proposé une méthode procédurale permettant de générer une rivière réaliste à la volée. A l'échelle méso nous avons amélioré un modèle phénoménologique basé sur une représentation vectorielle des ondes de choc près des obstacles, et proposé une methode pour la reconstruction adaptative de la surface de l'eau. A l'échelle micro, nous avons présenté une méthode adaptative pour texturer des surfaces de grande étendue avec des performances indépendantes de la scène. Nous avons également propos é une méthode d'advection de texture. Ces deux modèles reposent sur notre schéma d'échantillonnage adaptatif. En combinant ces modèles, nous avons pu animer des rivières de taille mondiale en temps réel, tout en étant contr?olable. Les performances de notre système sont indépendantes de la scène. La vitesse procédurale et l'échantillonage en espace écran permettent à notre système de fonctionner sur des domaines illimités. Les utilisateurs peuvent observer la rivière de très près ou de très loin à tout moment. Des vagues très détaillées peuvent être affichées. Les différents parties des rivières sont continues dans l'espace et dans le temps, même lors de l'exploration ou de l'édition de la rivière par un utilisateur. Cela signifie que l'utilisateur peut éditer les lits des rivières ou ajouter des îles à la volée sans interrompre l'animation. La vitesse de la rivière change dès que l'utilisateur en édite les caractéristiques, et l'utilisateur peut auss modifier son apparence avec des textures.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:CCSD/oai:tel.archives-ouvertes.fr:tel-00343879 |
| Date | 17 November 2008 |
| Creators | Yu, Qizhi |
| Source Sets | CCSD theses-EN-ligne, France |
| Language | English |
| Detected Language | French |
| Type | PhD thesis |
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