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Etude et implémentation d’algorithmes d’illumination globale stochastiques accélérés par le matériel

Christophe Cassagnabère - manuscrit

lundi 29 janvier 2007 à 14h00


Les méthodes stochastiques de Monte Carlo représentent une solution élégante permettant de calculer des effets d’illumination globale de manière plus réaliste que d’autres algorithmes de rendu. Toutefois, le principal inconvénient de ces méthodes réside dans les temps de calcul importants qu’ils impliquent la plupart du temps. Que ce soit par l’utilisation de structures de données hiérarchiques ou par la distribution des calculs sur un cluster d’ordinateurs personnels en passant par l’implémentation sur une architecture de type super-ordinateur, nombre de méthodes existent en vue d’améliorer les performances des algorithmes de Monte Carlo en terme de temps de rendu.

Dans cette thèse nous apportons une contribution à ce domaine de recherche très actif en abordant la question sous plusieurs angles. D’une part nous proposons une étude approfondie d’un serveur de calcul commercial dédié au calcul de lancer de rayons, et nous proposons une méthode afin d’étendre le champ d’applications de ce serveur aux techniques de Monte Carlo pour le rendu. D’autre part, nous présentons une méthode de classification des rayons au sein d’une structure BSP et une reformulation des algorithmes de Monte Carlo classiques, permettant ainsi une utilisation efficace des cartes graphiques programmables récentes pour l’accélération du calcul d’intersections intervenant dans le processus. Enfin nous proposons l’architecture logicielle modulable IGLOO, conçue dans le cadre de cette thèse afin de disposer au sein du Laboratoire d’Informatique du Littoral d’une plate-forme de développement et de comparaison des techniques de Monte Carlo commune servant de base à de nombreux projets en cours dans le cadre d’autres travaux thèses.