Compression de maillages de grande taille
Il y a une décennie, le contenu numérique virtuel était limité à quelques applications - majoritairementles jeux vidéos, les films en 3D et la simulation numérique. Aujourd'hui, grâce à l'apparition de cartes graphiques performantes et bon marché, les objets 3D sont utilisés dans de nombre...
| Main Author: | |
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| Language: | fra |
| Published: |
Ecole Centrale Paris
2011
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| Subjects: | |
| Online Access: | http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00594233 http://tel.archives-ouvertes.fr/docs/01/01/85/51/PDF/these_courbet.pdf |
| Summary: | Il y a une décennie, le contenu numérique virtuel était limité à quelques applications - majoritairementles jeux vidéos, les films en 3D et la simulation numérique. Aujourd'hui, grâce à l'apparition de cartes graphiques performantes et bon marché, les objets 3D sont utilisés dans de nombreuses applications. A peu près tous les terminaux possédant des capacités d'affichage - des clusters de visualisation haute performance jusqu'aux smart phones - intègrent maintenant une puce graphique qui leur permet de faire du rendu 3D. Ainsi, les applications 3D sont bien plus variées qu'il y a quelques années. On citera par exemple la réalité virtuelle et augmentée en temps réel ou les mondes virtuels 3D. Dans ce contexte, le besoin de méthodes efficaces pour la transmission et la visualisation des données 3D est toujours plus pressant. De plus, la taille des maillages 3D ne cesse de s'accroître avec la précision de la représentation. Par exemple, les scanners 3D actuels sont capables de numériser des objets du monde réel avec une précision de seulement quelques micromètres, et génèrent des maillages contenant plusieurs centaines de millions d''el'ements. D'un autre côté, une précision accrue en simulation numérique requiert des maillages plus fins, et les méthodes massivement parallèles actuelles sont capables de travailler avec des milliards de mailles. Dans ce contexte, la compression de ces données - en particulier la compression de maillages - est un enjeu important. Durant la décennie passée, de nombreuses méthodes ont été développées pour coder les maillages polygonaux. Néanmoins, ces techniques ne sont plus adaptées au contexte actuel, car elles supposentque la compression et la d'ecompression sont des processus sym'etriques qui ont lieu sur un mat'erielsimilaire. Dans le cadre actuel, au contraire, le contenu 3D se trouve cr'e'e, compressé et distribué par des machines de hautes performances, tandis que l'exploitation des données - par exemple, la visualisation - est effectuée à distance sur des périphériques de capacité plus modeste - éventuellement mobiles - qui ne peuvent traiter les maillages de grande taille dans leur int'egralité. Ceci fait de lacompression de maillage un processus intrinsèquement asymétrique.Dans cette thèse, notre objectif est d'étudier et de proposer des méthodes pour la compression de maillages de grande taille. Nous nous intéressons plus particulièrement aux méthodes d'accès aléatoire, qui voient la compression comme un problème intrinsèquement asymétrique. Dans ce modèle, le codeur a accès à des ressources informatiques importantes, tandis que la décompression estun processus temps réel (souple) qui se fait avec du matériel de plus faible puissance. Nous décrivons un algorithme de ce type et l'appliquons au cas de la visualisation interactive. Nous proposons aussi un algorithme streaming pour compresser des maillages hexaèdriques de très grande taille utilisés dans le contexte de la simulation numérique. Nous sommes ainsi capables decompresser des maillages comportant de l'ordre de 50 millions de mailles en moins de deux minutes, et en n'utilisant que quelques mégaoctets de mémoire vive. Enfin, nous proposons, indépendamment de ces deux algorithmes, un cadre théorique général pour améliorer la compression de géométrie. Cet algorithme peut être utilisé pour développer des méthodes de prédiction pour n'importe quel algorithme basé sur un paradigme prédictif - ce qui est la cas dela majorité des méthodes existantes. Nous dérivons ainsi des schémas de prédictions compatibles avec plusieurs méthodes de la littérature. Ces schémas augmentent les taux de compression de 9% enmoyenne. Sous des hypothèses usuelles, nous utilisons aussi ces résultats pour prouver l'optimalité de certains algorithmes existants. |
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