Path tracing multivue adaptatif

International audienceRendering photo-realistic image sequences using path tracing and Monte Carlo integration often requires sampling a large number of paths to get converged results. In the context of rendering multiple views or animated sequences, such sampling can be highly redundant. Several methods have been developed to share sampled paths between spatially or temporarily similar views. However, such sharing is challenging since it can lead to bias in the final images. Our contribution is a Monte Carlo sampling technique which generates paths, taking into account several cameras. First, we sample the scene from all the cameras to generate hit points. Then, an importance sampling technique generates bouncing directions which are shared by a subset of cameras. This set of hit points and bouncing directions is then used within a regular path tracing solution. For animated scenes, paths remain valid for a fixed time only, but sharing can still occur between cameras as long as their exposure time intervals overlap. We show that our technique generates less noise than regular path tracing and does not introduce noticeable bias.Le rendu de séquences d'images photoréalistes en lancer de rayons nécessite souvent l'échantillonnage d'un grand nombre de chemins pour obtenir des résultats convergés. Dans le contexte du rendu multi-vue ou de séquences animées, cet échantillonnage peut être redondant. Plusieurs méthodes ont été développées pour réutiliser des chemins échantillonnés entre des vues proches spatialement ou temporellement. Cependant, un telle réutilisation est complexe car elle peut mener à du biais dans les images. Notre contribution est une technique d'échantillonnage qui génère des chemins en prenant en compte plusieurs caméras. Tout d'abord, nous échantillonnons la scène depuis toutes les caméras pour générer des points visibles. Ensuite, nous générons des directions par importance qui sont partagées par un sous-ensemble de caméras. Cet ensemble de points et de directions est ensuite utilisé dans une solution de lancer de rayons classique. Pour les scènes animées, les chemins ne sont réutilisables qu'à temps fixe, mais un partage peut toujours avoir lieu entre les caméras si leurs intervalles d'exposition se recouvrent. Notre technique génère moins de bruit que le path tracing classique à temps de calcul équivalent et n’introduit pas de biais perceptible

Échantillonnage pour l'approximation de fonctions sur des maillages

Digitalisation is an operation which consists in storing an object in a computer for further manipulation using data processing tools. In this document, we are interested in the digitalisation of three-dimensional objects. It is first a matter of recording the shape of the object. Many methods have been developed to address this problem, and we will focus on objects described as meshes. On such objects the storage of attributes like colour, temperature or electrical charge is often useful, depending on the application. We will describe two complementary approaches to deal with this issue. The first one relies on texture mapping. This technique consists in unfolding ? parametrising ? the mesh on a flat image in which the attribute is stored. A value recovered from the image can therefore be associated with each point of the object. We will describe a method which hides the seam artifact, commonly encountered using this technique. Unfolding the mesh demands that its quality be good, which is not always the case. We thus secondly describe a surface sampling method based on a restricted Voronoï diagram. We especially detail how to efficiently compute such an object and how to optimise it with respect to some quality measure. These results are then applied to the surface fitting problemLa numérisation est un procédé qui consiste à enregistrer un objet dans un ordinateur pour pouvoir ensuite le manipuler à l'aide d'outils informatiques. Nous nous intéressons dans ce manuscrit à la numérisation d'objets tridimensionnels. Il s'agit tout d'abord d'enregistrer leur forme. De nombreuses méthodes ont été développées pour répondre à ce problème, et nous nous concentrerons sur les objets représentés par des maillages. Sur ces objets, il est alors utile de pouvoir représenter des attributs tels que la couleur, la température ou la charge électrique, selon l'application. Nous proposons deux approches complémentaires pour aborder ce problème. La première est fondée sur le placage de textures. Cette technique consiste à déplier (paramétrer) le maillage à plat sur une image dans laquelle l'attribut est stocké. Une valeur récupérée dans l'image est ainsi associée à chaque point de l'objet. Nous proposerons une méthode permettant de masquer l'artéfact des coutures qui est inhérent à cette technique. Déplier le maillage nécessite qu'il soit de bonne qualité, ce qui n'est pas toujours le cas. Nous décrivons donc également dans un second temps une approche de l'échantillonnage d'une surface via un diagramme de Voronoï restreint. Nous expliquons en particulier comment calculer efficacement un tel objet et comment l'optimiser par rapport à un critère de qualité. Ces résultats sont ensuite appliqués au problème de l'ajustement de surface

Function approximation on meshes by sampling

La numérisation est un procédé qui consiste à enregistrer un objet dans un ordinateur pour pouvoir ensuite le manipuler à l'aide d'outils informatiques. Nous nous intéressons dans ce manuscrit à la numérisation d'objets tridimensionnels. Il s'agit tout d'abord d'enregistrer leur forme. De nombreuses méthodes ont été développées pour répondre à ce problème, et nous nous concentrerons sur les objets représentés par des maillages. Sur ces objets, il est alors utile de pouvoir représenter des attributs tels que la couleur, la température ou la charge électrique, selon l'application. Nous proposons deux approches complémentaires pour aborder ce problème. La première est fondée sur le placage de textures. Cette technique consiste à déplier (paramétrer) le maillage à plat sur une image dans laquelle l'attribut est stocké. Une valeur récupérée dans l'image est ainsi associée à chaque point de l'objet. Nous proposerons une méthode permettant de masquer l'artéfact des coutures qui est inhérent à cette technique. Déplier le maillage nécessite qu'il soit de bonne qualité, ce qui n'est pas toujours le cas. Nous décrivons donc également dans un second temps une approche de l'échantillonnage d'une surface via un diagramme de Voronoï restreint. Nous expliquons en particulier comment calculer efficacement un tel objet et comment l'optimiser par rapport à un critère de qualité. Ces résultats sont ensuite appliqués au problème de l'ajustement de surfacesDigitalisation is an operation which consists in storing an object in a computer for further manipulation using data processing tools. In this document, we are interested in the digitalisation of three-dimensional objects. It is first a matter of recording the shape of the object. Many methods have been developed to address this problem, and we will focus on objects described as meshes. On such objects the storage of attributes like colour, temperature or electrical charge is often useful, depending on the application. We will describe two complementary approaches to deal with this issue. The first one relies on texture mapping. This technique consists in unfolding ? parametrising ? the mesh on a flat image in which the attribute is stored. A value recovered from the image can therefore be associated with each point of the object. We will describe a method which hides the seam artifact, commonly encountered using this technique. Unfolding the mesh demands that its quality be good, which is not always the case. We thus secondly describe a surface sampling method based on a restricted Voronoï diagram. We especially detail how to efficiently compute such an object and how to optimise it with respect to some quality measure. These results are then applied to the surface fitting proble

Query-replace operations for topologically controlled 3D mesh editing

International audienceWe propose a generic framework to describe modifications on 3D objects (surfaces and volumes) based on a query and replace mechanism. These modifications are described in terms of rewriting rules: a set of patterns is provided, each one defining a possible replacement. The patterns are expressed using 3D combinatorial maps, ensuring the global topological validity of the transformed mesh. At the core of the framework, we use topological signatures to efficiently query and match patterns on the input. Our formalism can generically describe many different transformations like subdivision, smoothing, topological correction, or remeshing. Its interest is twofold. It provides an easy implementation for such operations, especially when many cases arise: we provide an example with over 300 cases. It is also able to detect corner cases that were not provided and are required to ensure the topological correctness of the output

Anisotropic and feature sensitive triangular remeshing using normal lifting

International audienceThis work describes an automatic method to anisotropically remesh an input bad quality mesh while preserving sharp features. We extend the method of Lévy and Bonneel [17], based on the lifting of the input mesh in a 6D space (position and normal), and the optimization of a restricted Voronoï diagram in that space. The main advantage of this method is that it does not require any parameterization of the input geometry: the remeshing is performed globally, and triangles can overlap several input charts. We improve this work by modifying the objective function minimized in the optimization process, in order to take into account sharp features. This new formulation is a generalization of the work of Lévy and Liu [18], which does not require any explicit tagging of the sharp features. We provide efficient formulas to compute the gradient of our objective function, thus allowing us to use a quasi-Newton solver [19] to perform the minimization

Fitting Polynomial Surfaces to Triangular Meshes with Voronoi Squared Distance Minimization

The original publication is available at www.springerlink.comInternational audienceThis paper introduces Voronoi Squared Distance Minimization (VSDM), an algorithm that fits a surface to an input mesh. VSDM minimizes an objective function that corresponds to a Voronoi-based approximation of the overall squared distance function between the surface and the input mesh (SDM). This objective function is a generalization of Centroidal Voronoi Tesselation (CVT), and can be minimized by a quasi-Newton solver. VSDM naturally adapts the orientation of the mesh to best approximate the input, without estimating any differential quantities. Therefore it can be applied to triangle soups or surfaces with degenerate triangles, topological noise and sharp features. Applications of fitting quad meshes and polynomial surfaces to input triangular meshes are demonstrated

Symmetrized semi-discrete optimal transport

Interpolating between measures supported by polygonal or polyhedral domains is a problem that has been recently addressed by the semi-discrete optimal transport framework. Within this framework, one of the domains is discretized with a set of samples, while the other one remains continuous. In this paper we present a method to introduce some symmetry into the solution using coupled power diagrams. This symmetry is key to capturing the discontinuities of the transport map reflected in the geometry of the power cells. We design our method as a fixed-point algorithm alternating between computations of semi-discrete transport maps and recentering of the sites. The resulting objects are coupled power diagrams with identical geometry, allowing us to approximate displacement interpolation through linear interpolation of the meshes vertices. Through these coupled power diagrams, we have a natural way of jointly sampling measures