Projet de recherche doctoral numero :3090

Description

Date depot: 1 janvier 1900
Titre: Abstraction et Traitement de Masses de Données 3D Animées
Directrice de thèse: Isabelle BLOCH (LIP6)
Directeur de thèse: Tamy BOUBEKEUR (LTCI (EDMH))
Domaine scientifique: Sciences et technologies de l'information et de la communication
Thématique CNRS : Non defini

Resumé: La recherche en Informatique Graphique 3D (Computer Graphics en anglais) s’intéresse à l’étude des outils informatiques et mathématiques destinés à la modélisation numérique des objets 3D, à la génération d’images à partir de ces objets, à leur animation et à l’interaction entre les utilisateurs et ces contenus 3D. Ce domaine de recherche se trouve à la base de plusieurs industries : effets spéciaux, jeux vidéo, animation, conception assistée par ordinateur (CAO), visualisation (scientifique, architecturale et archéologique) ou bien encore géo-navigation. Le Cinéma 3D, la Télévision 3D et les Environnements Collaboratifs de Travail Virtuel apparaissent comme des domaines d’applications naturels pour l’avenir. Depuis quelques années, la numérisation 3D permet de produire des objets 3D de très grande précision à partir d’objets réel pour toutes ces applications. Ces techniques de capture s’apparentent à de la « photographie 3D » et offrent la possibilité de créer instantanément un contenu riche pour les applications 3D interactives contemporaines. Le traitement numérique, l'édition interactive et la synthèse d'image à partir de ces données nécessitent souvent des structures spatiales [1] d'optimisation capables à la fois de manipuler ces données gigantesques [2,3] et de s'interfacer naturellement avec les processeurs graphiques (GPU) [4], dédiés à la visualisation de ces données. Néanmoins, leur grande densité d’information géométrique et colorimétrique rend ces données difficiles à manipuler, à la fois dans les phases de modélisation et de rendu. De plus, l’avènement récent des méthodes de captures de performance offrent aujourd’hui la possibilité de capturer un contenu « 3D+temps », autrement dit des surfaces 3D animées, pouvant correspondre à des corps rigides ou déformable et qui viennent alimenter des bases de données de plus en plus grandes et versatiles. Les travaux récents sur la reconstruction de surfaces, l’optimisation et le rendu temps-réel s’appuient tous sur des représentations de bas niveau de ces modèles 3D, telles que les maillages polygonaux ou les nuages de points. Nombre de ces algorithmes exploitent des structures de partitionnement spatiales telles que l’Octree, le kD-Tree ou bien encore le BSP-Tree, afin de casser la complexité des opérateurs de traitement en les localisant. Un axe naissant consiste maintenant à explorer des représentations de surfaces de plus haut niveau, combinant les avantages de plusieurs représentations (paramétriques et implicites) afin de fournir des algorithmes efficaces aux différentes opérations que l’on peut être amené à effectuer sur ces surfaces 3D, telles que l’optimisation, la simplification, le raffinement, le lissage, la déformation interactive ou bien encore la compression. Une approche possible consiste à mettre la structure de partitionnement spatial au cœur de la représentation au lieu de l’utiliser à posteriori. Le problème ouvert dans ce cas étant de concevoir des structures s’adaptant aux données 3D+t massives que l’on souhaite intégrer aux applications multimédia. Un second problème consiste à définir ces structures en accord avec les évolutions futures du matériel, telle que les processeurs many-core (type INTEL Larabee) et les GPU de la prochaine génération, encapsulant des services de synthèse géométrique (tessellation par exemple). Les opérateurs de traitement géométrique doivent être intrinsèquement parallèles pour bénéficier de toute la puissance de tels processeurs : intégrer la prise en compte de cette contrainte dans la conception même de la représentation de surface, en incluant tous les opérateurs qu’elle proposera, permet de globaliser cette gestion sur l’ensemble des algorithmes de traitement que l’on effectuera pendant les phases de modélisation géométrique et de synthèse d’image. On peut même envisager un certain nombre d’entre eux en temps-réel. D’une manière générale, le contenu 3D, par opposition à l’image, au son et à la vidéo, n’est pas un contenu « final » mais une base d’information à partir de laquelle de nouvelles informations sont générées à la volée (synthèse d’image ou génération d’un graphe de collision par exemple). Avec l’augmentation de la résolution et de la richesse de ce contenu, il faut donc être capable d’offrir un contrôle de haut niveau de des données 3D pour rendre possibles d’une part la synthèse de données efficace (rendu temps-réel) et d’autre part des interactions simples et intuitives avec l’utilisateur (design 3D basé-données, pilotage de processus d’amélioration, géo-navigation dans des mondes virtuels photo-réaliste, exploration de bases de données médicales 3D, etc). En clair, il s’agit d’abstraire maillages denses et autre nuages de points sous de nouvelles formes de représentations, plus puissante (telles que des arbres de partitionnement) et on peut estimer que les meilleurs abstractions deviendront les standards des futurs masses de données 3D. Le sujet principal d

Doctorant.e: Buchholz Bert