De nos jours, les images augmentées font partie du quotidien. Du cinéma aux jeux vidéo en passant par l'architecture ou le design, nombreuses sont les applications qui ont besoin d'afficher des objets synthétiques dans un contexte réel. Cependant, le processus permettant d'intégrer ces objets de manière cohérente dans leur environnement peut rapidement devenir très difficile à mettre en œuvre. Lorsque l'environnement à augmenter est de grande taille ou présente une géométrie ou un éclairage complexe, sa modélisation devient alors fastidieuse et l'utilisation de ces modèles dans le rendu d'images augmentées réalistes est très coûteuse en ressources. D'un autre côté, des applications telles que la réalité augmentée ont besoin de méthodes de rendu efficaces pour fonctionner en temps réel. Elles doivent, par ailleurs, pouvoir s'adapter automatiquement à des environnements a priori inconnus avec pour seule source d'informations les images acquises progressivement dans ces derniers. Dans cette thèse, nous nous sommes appuyés sur les méthodes développées en vision par ordinateur, en modélisation à partir d'images et en synthèse d'images pour proposer une approche globale au problème d'augmentation cohérente d'environnements complexes et progressivement découverts. Nous y développons de nouvelles méthodes d'acquisition permettant d'obtenir des images RGB+Z avec une grande dynamique et localisées dans l'environnement. Nous présentons ensuite comment exploiter cette source d'information pour construire incrémentalement des représentations de la géométrie et de l'éclairement de la scène à augmenter. Enfin, nous apportons de nouvelles approches de rendu adaptées à ces modélisations et permettant une génération rapide d'images augmentées où l'éclairement des objets synthétiques reste cohérent avec celui de l'environnement / Today, augmented images are parts of our daily life. From movie industry to video games through architecture and object design, many applications need to display synthetic objects into a real context. However, coherently integrating objects in their environment may be a difficult task. When the environment is vast or includes complex geometry or lighting, its modelling is tedious and using its model to render augmented images is resource-consuming. Moreover, applications like augmented reality need efficient real-time rendering. They also have to automatically adapt to unmodelled environments, while progressively acquiring data from incoming images. In this thesis, we based our work on computer vision, image-based modelling and rendering methods to propose a global approach to the problem of progressively discovered and complex environment coherent augmentation. We first develop new acquisition methods to get high dynamic range RGB+Z registered images of the environment. Then we explain how to use these informations to incrementally build models of scene geometry and lighting. Finally, we provide new rendering approaches using these models and suitable for an efficient and photometrically coherent image augmentation
| Identifer | oai:union.ndltd.org:theses.fr/2012LYO10288 |
| Date | 10 December 2012 |
| Creators | Fouquet, François |
| Contributors | Lyon 1, Bouakaz, Saïda, Farrugia, Jean-Philippe |
| Source Sets | Dépôt national des thèses électroniques françaises |
| Language | French |
| Detected Language | French |
| Type | Electronic Thesis or Dissertation, Text |
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