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Introduction
Aujourd’hui, les environnements virtuels ont atteint un haut niveau de réa-lisme. Aussi bien du point de vue de la qualité du rendu des images que de la simulation physique et de l’animation. Cependant, l’image générée et rendue dé-pend du point de vue dans lequel on se place. Ainsi, la caméra virtuelle et sa configuration induisent le résultat escompté.
La littérature scientifique est peu fournie concernant la gestion de la caméra virtuelle et particulièrement pour l’estimation de la visibilité. Les buts de ce stage sont doubles : faire une étude comparative des différentes méthodes qui ont été présentées jusqu’à maintenant et en déduire ensuite un nouveau modèle.
Dans un premier temps il serait intéressant de définir le calcul de visibilité et le contrôle de caméra.
Contrôle de caméra : Gestion des mouvements, du positionnement, de l’orientation et de la configuration1 de la caméra virtuelle dans son environnement. Elle se fait avec le calcul de la visibilité du ou des sujets, la composition voulue dans le rendu final (positionnement des objets dans l’image) et la recherche de chemins
à suivre pour l’animation. Dans certains cas de figure, comme le jeu vidéo par exemple, les contraintes esthétiques inspiré de la cinématographie sont également à prendre en compte. Ce contrôle peut être effectué soit automatiquement par l’application soit par l’utilisateur via des métaphores d’interactions, c’est le cas des jeux vidéos type FPS2 par exemple. Dans notre cas, nous nous intéresserons au contrôle automatique.
Calcul de visibilité : Estimer la visibilité d’une cible par rapport à une référence. La pertinence ainsi que la précision de l’estimation dépendent du do-maine dans lequel on se place. Pour la suppression des objets cachés en synthèse d’image elle est surestimée et binaire. En effet un objet majoritairement occulté sera considéré par le système de traitement comme étant totalement visible pour ne pas altérer la qualité de l’image rendue et ne pas avoir de pertes d’informations. Pour le contrôle de caméra automatique et temps réel par contre, on a besoin d’une estimation plus précise pour déterminer le meilleur point de vue dans le contexte voulu.
Les contributions sont tout d’abord d’apporter une étude comparative sur les deux principaux types de calculs réalisés pour l’estimation de la visibilité dans le
1 ouverture (focale), profondeur de champs, aspect ratio (16/9, 4/3, etc.)
2 Jeux de tirs à la première personne
3 contrôle de caméra. C’est à dire le raycast ainsi que les techniques basées sur le rendu. Ensuite nous proposons un modèle pour que le comportement de la caméra soit restreint par des trajectoires prédéfinies pour le suivi d’objet mobile dans un environnement dynamique. Ce modèle est expliqué plus en détails dans la section 4 du présent rapport.
Tout d’abord nous allons présenter un état de l’art du calcul de visibilité en infographie et de la gestion de caméra. Ensuite nous allons procéder à une étude comparative des différents modèles présentés. Pour finir nous présenterons un nou-veau modèle.
2 État de l’art
Afin de bien comprendre le contexte du stage, nous allons établir quelques défi-nitions. Ensuite nous allons présenter ce qu’est le contrôle de caméra en décrivant les différentes techniques proposées dans la littérature ainsi que la classification associée. Pour finir nous expliquerons plus en détails l’estimation de la visibilité en général.
Définitions
Fragment : le fragment est la terminologie utilisée par OpenGL pour définir la projection d’un point d’une face sur la fenêtre de rendu.
Stencil buffer : C’est une mémoire tampon qui permet de faire un rendu à travers un pochoir, stencil se traduit par pochoir en français. Elle est notam-ment utilisée pour rendre le reflet de la scène sur un miroir.
Occlusion query : C’est une extension qui a été ajoutée par Nvidia et qui de-puis avril 2003 fait partie du standard ARB OpenGL. Elle permet de compter le nombre pixels visible d’un objet rendu.
Classification des techniques de contrôle de caméras
Dans cette section nous allons présenter une classification des différents sys-tèmes de contrôle de caméra temps réel en nous basant sur les travaux de M. Christie et coll. [9].
FIG. 1 – l’arcball de Shoemake, l’angle et l’axe de rotation sont calculés à partir de deux position de souris et le centre d’une boule. Schéma repris d’une publication de Christie et coll.[9]
Les systèmes algébriques
Le modèle est un système algébrique avec la configuration de caméra souhaitée comme résultat. Un exemple possible est le système proposé par Blinn[4] dans lequel on détermine la configuration de la caméra pour voir deux sujets abstraits par un point. Ces procédés ont l’inconvénient de ne pas prendre en considération les occultations éventuelles.
Les systèmes de contrôle interactifs
Utilisation de règles de mappage entre les périphériques d’entrées comme la souris ou le clavier et les mouvements de la caméra associés dans l’environnement virtuel. Ceci implique que la caméra est sous le contrôle de l’utilisateur. L’arcbal l proposé par K. Shoemake[18] est un exemple dans lequel l’orientation de la caméra est calculée en fonction des mouvements de la souris déplacée par l’utilisateur, comme montré dans la figure 1.
Les systèmes temps réels réactifs Procédés utilisant des algorithmes provenant de la robotique ou dédiés pour suivre une cible unique dans un environnement virtuelle dynamique.
Table des matières
1 Introduction
2 État de l’art
2.1 Définitions
2.2 Classification des techniques de contrôle
2.3 Calcul de visibilité dans la synthèse d’images
2.4 Calcul de visibilité dans la gestion de caméras
3 Étude comparative des techniques actuelles
3.1 Critère de comparaison
3.2 Protocole
3.3 Le raycast
3.4 Procédés basés sur le rendu
3.5 Interprétation
4 Notre contribution : le CubeFrustum
4.1 Le Modèle
4.2 L’algorithme
4.3 Améliorations possibles
5 Conclusion
