Génération, visualisation et évaluation d’images HDR : application à la simulation de conduite nocturne

Cette thèse se situe à l’interface de deux des sujets de recherche du LEPSi8S, la perception et la réalité virtuelle, appliqués aux transports routiers. L’objectif de la thèse est d’améliorer l’état de l’art concernant le rendu des images de synthèse pour les simulateurs de conduite. L’axe privilégi...

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Bibliographic Details
Main Author: Petit, Josselin
Other Authors: Lyon 1
Language:fr
Published: 2010
Subjects:
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spelling ndltd-theses.fr-2010LYO102592019-05-18T03:41:44Z Génération, visualisation et évaluation d’images HDR : application à la simulation de conduite nocturne Rendering, visualization and evaluation of HDR images : application to driving simulation at night Image HDR Reproduction de tons Temps réel Adaptation Irawan Évaluation HDR image Tone mapping Real time Adaptation Irawan Assessment 006.7 Cette thèse se situe à l’interface de deux des sujets de recherche du LEPSi8S, la perception et la réalité virtuelle, appliqués aux transports routiers. L’objectif de la thèse est d’améliorer l’état de l’art concernant le rendu des images de synthèse pour les simulateurs de conduite. L’axe privilégié est le réalisme perceptif des images. L’approche retenue propose un mode de rendu High Dynamic Range, qui permet de générer une image en luminance. La technique proposée permet de réutiliser des environnements virtuels classiques, avec un minimum d’informations supplémentaires concernant les sources lumineuses. Les textures et matériaux existants sont utilisés pour un rendu aussi proche physiquement de la réalité que possible. Ensuite, l’image est traitée avec un opérateur de reproduction de tons, qui compresse la dynamique pour tenir compte des limites liées au dispositif d’affichage, tout en respectant autant que possible un réalisme perceptif du rendu. L’opérateur a été choisi de façon à ce qu’il soit adapté à la simulation de conduite, notamment pour les cas extrêmes (nuit, éblouissement, soleil rasant). Une simulation de l’éblouissement a également été implémentée. L’ensemble du rendu est temps réel, et a été intégré dans la boucle visuelle les simulateurs de conduite du LEPSiS. Enfin, des comparaisons réel-virtuel ont permis de montrer la qualité du rendu HDR obtenu. Des expérimentations avec sujets, sur des photographies (avec une référence réelle) et sur des vidéos, ont de plus montré les meilleures performances d’un opérateur doté d’un modèle visuel humain pour la simulation de conduite, notamment par sa capacité à s’adapter temporellement aux variations de luminance. The LEPSiS is leading applied research on the transportation field. This PhD addresses perception and virtual reality, two research topics at the LEPSiS. The objective of my PhD was to improve the state of the art of the computer graphic image rendering for driving simulator applications. The main issue was the perceptual realism of the images, notably in high dynamic range conditions (night, glare). The proposed approach puts forward a High Dynamic Range mode, allowing us to render images in luminance.We use classic virtual environments, with small additional information about the light sources. The textures and materials are used for a rendering as close as possible to physical reality. Then, the image is processed by a tone mapping operator, which compresses the luminance dynamic, taking into account the limited range of the display device and the perceptual realism of the rendering. The chosen tone mapping is adapted to driving simulations, and especially to extreme situations (night, skimming sun). A glare simulation was also added. The entire rendering is real time, and is now included in the driving simulators of the LEPSiS. Lastly, real-virtual comparisons assessed the quality of the obtained HDR rendering. Moreover, two psycho-visual experiments with subjects, on photographs (with a real reference) and on video (without reference), showed the relevance of a tone mapping with a human visual model, including temporal adaptation to changing luminance, for driving simulations. Electronic Thesis or Dissertation Text fr http://www.theses.fr/2010LYO10259/document Petit, Josselin 2010-12-03 Lyon 1 Péroche, Bernard
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Petit, Josselin
Génération, visualisation et évaluation d’images HDR : application à la simulation de conduite nocturne
description Cette thèse se situe à l’interface de deux des sujets de recherche du LEPSi8S, la perception et la réalité virtuelle, appliqués aux transports routiers. L’objectif de la thèse est d’améliorer l’état de l’art concernant le rendu des images de synthèse pour les simulateurs de conduite. L’axe privilégié est le réalisme perceptif des images. L’approche retenue propose un mode de rendu High Dynamic Range, qui permet de générer une image en luminance. La technique proposée permet de réutiliser des environnements virtuels classiques, avec un minimum d’informations supplémentaires concernant les sources lumineuses. Les textures et matériaux existants sont utilisés pour un rendu aussi proche physiquement de la réalité que possible. Ensuite, l’image est traitée avec un opérateur de reproduction de tons, qui compresse la dynamique pour tenir compte des limites liées au dispositif d’affichage, tout en respectant autant que possible un réalisme perceptif du rendu. L’opérateur a été choisi de façon à ce qu’il soit adapté à la simulation de conduite, notamment pour les cas extrêmes (nuit, éblouissement, soleil rasant). Une simulation de l’éblouissement a également été implémentée. L’ensemble du rendu est temps réel, et a été intégré dans la boucle visuelle les simulateurs de conduite du LEPSiS. Enfin, des comparaisons réel-virtuel ont permis de montrer la qualité du rendu HDR obtenu. Des expérimentations avec sujets, sur des photographies (avec une référence réelle) et sur des vidéos, ont de plus montré les meilleures performances d’un opérateur doté d’un modèle visuel humain pour la simulation de conduite, notamment par sa capacité à s’adapter temporellement aux variations de luminance. === The LEPSiS is leading applied research on the transportation field. This PhD addresses perception and virtual reality, two research topics at the LEPSiS. The objective of my PhD was to improve the state of the art of the computer graphic image rendering for driving simulator applications. The main issue was the perceptual realism of the images, notably in high dynamic range conditions (night, glare). The proposed approach puts forward a High Dynamic Range mode, allowing us to render images in luminance.We use classic virtual environments, with small additional information about the light sources. The textures and materials are used for a rendering as close as possible to physical reality. Then, the image is processed by a tone mapping operator, which compresses the luminance dynamic, taking into account the limited range of the display device and the perceptual realism of the rendering. The chosen tone mapping is adapted to driving simulations, and especially to extreme situations (night, skimming sun). A glare simulation was also added. The entire rendering is real time, and is now included in the driving simulators of the LEPSiS. Lastly, real-virtual comparisons assessed the quality of the obtained HDR rendering. Moreover, two psycho-visual experiments with subjects, on photographs (with a real reference) and on video (without reference), showed the relevance of a tone mapping with a human visual model, including temporal adaptation to changing luminance, for driving simulations.
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