Rendering Algorithms for Natural Scenes
Algorithmes pour la Simulation Visuelle de Scènes Naturelles
Résumé
Aiming at developing feasible rendering algorithms for natural scenes, this thesis focus on complex optical phenomena, i.e. generate realistic images of natural objects in outdoor environments. What we mean by "realistic" is that the interactively generated appearance of the natural objects should well catch their optical characteristics. This property makes the rendering algorithms optimum in a simulation point of view.
To solve this problem, we propose several new algorithms from different angles. We first propose a framework that combines the traditional rendering system with spectra representation. With our framework, computing a scene with an object producing wave-based optics effects costs only a few additional seconds and is more efficient than previous methods for the same quality images. Then we introduce a system for modeling and visualization of flower color patterns. We build a connection between the user-controllable image synthesis and real botanical patterns. An additional application on the simulation of seasonal maples is also presented.
For the natural phenomena whose physical complexities are out of current rendering capability, we employ sample images especially natural textures, and decorate the natural scenes with texture synthesis. In this part, we first present approaches for tile-based texture synthesis that are based on the optimization of tile set quality within Genetic Algorithm-based framework. Then we present an interactive tool for anisotropic 2D texture synthesis guided by feature maps, which preserves some global perceptual characteristics of the example.
To solve this problem, we propose several new algorithms from different angles. We first propose a framework that combines the traditional rendering system with spectra representation. With our framework, computing a scene with an object producing wave-based optics effects costs only a few additional seconds and is more efficient than previous methods for the same quality images. Then we introduce a system for modeling and visualization of flower color patterns. We build a connection between the user-controllable image synthesis and real botanical patterns. An additional application on the simulation of seasonal maples is also presented.
For the natural phenomena whose physical complexities are out of current rendering capability, we employ sample images especially natural textures, and decorate the natural scenes with texture synthesis. In this part, we first present approaches for tile-based texture synthesis that are based on the optimization of tile set quality within Genetic Algorithm-based framework. Then we present an interactive tool for anisotropic 2D texture synthesis guided by feature maps, which preserves some global perceptual characteristics of the example.
L'objet de cette thèse est de proposer des algorithmes permettant de synthétiser des scènes naturelles complexes, par le nombre des objets qui les composent, par leur forme et par les phénomènes optiques qui peuvent caractériser certains objets ou phénomènes naturels, dans l'eau ou l'atmosphère. Notre objectif est de synthètiser, avec une certaine interactivitl'e, des images simulant leur apparence.
Pour atteindre cet objectif, nous proposons des algorithmes permettant de résoudre divers problèmes. Nous proposons tout d'abord un algorithme qui permet de combiner, pour une image de donnée, des systèmes de visualisation conventionnels et une représentation spectrale. Cette technique permet de simuler visuellement une scène où se produisent partiellement des effets optiques complexes (diffraction, interférence, etc.), en quelques secondes. Nous introduisons ensuite un algorithme permettant de modéliser et visualiser des motifs de couleur, des motifs de fleurs, par exemple. Une application de cet algorithme aux variations saisonnières des feuilles est également présente.
Pour les scènes d'une complexité qui n'est pas à la portée des techniques de simulation et de visualisation, nous présentons un algorithme qui permet de synthétiser des scènes naturelles à l'aide d'échantillons d'images. ous présentons ainsi d'abord une approche dite "Tile-based texture synthesis", fondée sur l'optimisation de la qualité de l'échantillon sélectionné à l'aide de techniques d'intelligence artificielle. Ensuite, nous présentons une technique de génération de textures guidée par des cartes présentant les caractéristiques perceptuelles globales de l'échantillon retenu. Mots-clés: Coulrtus structurelles, motifs de couleur, texture synthétisée, synthétiser des écosystèmes.
Pour atteindre cet objectif, nous proposons des algorithmes permettant de résoudre divers problèmes. Nous proposons tout d'abord un algorithme qui permet de combiner, pour une image de donnée, des systèmes de visualisation conventionnels et une représentation spectrale. Cette technique permet de simuler visuellement une scène où se produisent partiellement des effets optiques complexes (diffraction, interférence, etc.), en quelques secondes. Nous introduisons ensuite un algorithme permettant de modéliser et visualiser des motifs de couleur, des motifs de fleurs, par exemple. Une application de cet algorithme aux variations saisonnières des feuilles est également présente.
Pour les scènes d'une complexité qui n'est pas à la portée des techniques de simulation et de visualisation, nous présentons un algorithme qui permet de synthétiser des scènes naturelles à l'aide d'échantillons d'images. ous présentons ainsi d'abord une approche dite "Tile-based texture synthesis", fondée sur l'optimisation de la qualité de l'échantillon sélectionné à l'aide de techniques d'intelligence artificielle. Ensuite, nous présentons une technique de génération de textures guidée par des cartes présentant les caractéristiques perceptuelles globales de l'échantillon retenu. Mots-clés: Coulrtus structurelles, motifs de couleur, texture synthétisée, synthétiser des écosystèmes.
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