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La synthèse d'images photoréaliste a besoin d'algorithmes robustes et efficaces pour le calcul de l'éclairage global. En effet, malgré la maturité du modèle de l'éclairage global, son utilisation sur des scènes complexes reste encore problématique et assez limité. Cette thèse s'est penchée sur ce problème, et a essayé d'y répondre de diverses façons. Tout d'abord, la méthode d'estimation de densité pour l'éclairage global, une méthode empruntée à la statistique, a été étudiée, puisqu'elle paraissait présenter divers avantages du point de vue de la robustesse.
De ce fait, dans la première partie de ma thèse, j'ai essayé d'approfondir le fonctionnement de la méthode et d'adapter certaines techniques populaires en statistique au problème de l'éclairage global. Des méthodes automatiques pour contrôler l'erreur se sont finalement montrées délicates à mettre en oeuvre dans ce cadre.
La seconde partie de ma thèse s'est orientée vers l'autre problématique, qui consiste à trouver des algorithmes qui s'adaptent à des scènes complexes. Pour cela, l'estimation de densité a été utilisée dans l'espace image, ce qui permet d'être indépendant de la complexité de la scène lors de la reconstruction de l'éclairement. De plus, la mise à jour de l'éclairement après mouvement du point de vue peut rester interactive grâce à une utilisation efficace du matériel graphique actuel.
Au final, un algorithme complet d'éclairage global a été proposé basé sur le calcul rapide de l'éclairement sur une image, en empruntant certaines structures de données au rendu à base d'images.
| Progression de l'écrasement de photons. | ||
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| 0.05% des photons écrasés. | 1% des photons écrasés. | 100% des photons écrasés |
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| Suppression du biais sur les bords. | |
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| Biais présent. | Biais supprimé. |
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| Eclairage global basé image. | ||
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| Solution sans LDC. | Solution avec LDC. | Eclairage global. |
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