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Algorithmes pour la Simulation Visuelle de Scènes Naturelles

L'objet de cette thèse est de proposer des algorithmes permettant de synthétiser des scènes naturelles complexes, par le nombre des objets qui les composent, par leur forme et par les phénomènes optiques qui peuvent caractériser certains objets ou phénomènes naturels, dans l'eau ou l'atmosphère. Notre objectif est de synthètiser, avec une certaine interactivitl'e, des images simulant leur apparence.<br /><br />Pour atteindre cet objectif, nous proposons des algorithmes permettant de résoudre divers problèmes. Nous proposons tout d'abord un algorithme qui permet de combiner, pour une image de donnée, des systèmes de visualisation conventionnels et une représentation spectrale. Cette technique permet de simuler visuellement une scène où se produisent partiellement des effets optiques complexes (diffraction, interférence, etc.), en quelques secondes. Nous introduisons ensuite un algorithme permettant de modéliser et visualiser des motifs de couleur, des motifs de fleurs, par exemple. Une application de cet algorithme aux variations saisonnières des feuilles est également présente.<br /><br />Pour les scènes d'une complexité qui n'est pas à la portée des techniques de simulation et de visualisation, nous présentons un algorithme qui permet de synthétiser des scènes naturelles à l'aide d'échantillons d'images. ous présentons ainsi d'abord une approche dite "Tile-based texture synthesis", fondée sur l'optimisation de la qualité de l'échantillon sélectionné à l'aide de techniques d'intelligence artificielle. Ensuite, nous présentons une technique de génération de textures guidée par des cartes présentant les caractéristiques perceptuelles globales de l'échantillon retenu. Mots-clés: Coulrtus structurelles, motifs de couleur, texture synthétisée, synthétiser des écosystèmes.

Identiferoai:union.ndltd.org:CCSD/oai:tel.archives-ouvertes.fr:tel-00152346
Date04 May 2007
CreatorsDong, Weiming
PublisherUniversité Henri Poincaré - Nancy I
Source SetsCCSD theses-EN-ligne, France
LanguageEnglish
Detected LanguageFrench
TypePhD thesis

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