Le but de notre travail est d’accélérer les méthodes de visualisation afin d’obtenir un rendu interactif de modèles volumineux. Ceci est particulièrement problématique pour les applications dont les données dépassent plusieurs millions de polygones. Ces modèles sont généralement composés de nombreux petits objets (ex : plate-forme pétrolière), ou sont très détaillés (ex : objets naturels haute qualité). Nous avons étudié la littérature qui traite de la visualisation en la classant en fonction de son échelle d’application : au niveau de la scène (visibilité des objets), macroscopique (dessin de la géométrie), mésoscopique (ajout de détails pour le rendu final) et microscopique (effets d’éclairage microscopique). Nous nous sommes particulièrement intéressés au niveau macroscopique en introduisant de nouvelles représentations de surfaces, algorithmes de conversion, et primitives basées sur le GPU. Nous classifions les modèles massifs en deux catégories commuite suit : (I) Naturels : Pour les objets très triangulés, les triangles représentent à la fois la partie macroscopique et mésoscopique. Notre idée est d’appliquer un algorithme approprié pour les mésostructures à l’objet en entier. Nous représentons les modèles naturels avec des Geometry Textures (représentation géométrique basée sur des cartes des hauteurs) en conservant la qualité de rendu et en gagnant un comportement de type LOD. (II) Industriels : Nous avons centré notre travail sur la visualisation de sites industriels dont les objets sont principalement constitués de primitives simples. Normalement elles sont triangulées avant le rendu. Nous proposons de les remplacer par nos primitives GPU implicites qui utilisent les équations originelles des primitives. Les bénéfices sont : qualité d’image, mémoire et efficacité de rendu. Nous avons aussi développé un algorithme de récupération de surface qui fourni les équations géométriques originales à partir des maillages polygonaux. / The goal of our work is to speed-up visualization methods in order to obtain interactive rendering of massive models. This is especially challenging for applications whose usual data has a significant size (millions of polygons). These massive models are usually composed either by numerous small objects (such as an oil platform) or by very detailed geometry information (such as high-quality natural models). We have reviewed the visualization literature from the scale-level point-of-view: scene (which concerns objects visibility), macroscale (covering geometry rendering issues), mesoscale (characterized by introducing details in the final rendering) and microscale (responsible for reproducing microscopic lighting effects). We have focused our contributions on the macroscale level, introducing new surface representations, conversion algorithms and GPU-based primitives. We have classified massive models into two different categories as follows: (I) Natural models: For over-tessellated objects, triangles represent both macro and mesostructures. The main idea is to use a visualization algorithm that is adequate to mesostructure but applied to the complete object. We represent natural objects through geometry textures (a geometric representation for surfaces based on height maps), preserving rendering quality and presenting LOD speed-up. (II) Manufactured models : We have focused our work on industrial plant visualization, whose objects are mostly described by combining simple primitives. Usually, these primitives are tessellated before rendering. We suggest replacing them with our GPU implicit primitives that use their original equation. The benefits are: image quality (perfect silhouette and per-pixel depth), memory and rendering efficiency. We have also developed a reverse engineering algorithm to recover original geometric equations from polygonal meshes.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:theses.fr/2007NAN10073 |
| Date | 12 October 2007 |
| Creators | Toledo, Rodrigo |
| Contributors | Nancy 1, Paul, Jean-Claude, Lévy, Bruno |
| Source Sets | Dépôt national des thèses électroniques françaises |
| Language | French, English |
| Detected Language | French |
| Type | Electronic Thesis or Dissertation, Text |
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