- Unité d'enseignement : Synthèse d'image
Nombre de crédits de l'UE : 3
Code APOGEE : INF1114M
Type d'enseignement
Nb heures *
Cours Magistraux (CM)
15 h
Travaux Pratiques (TP)
15 h
* Ces horaires sont donnés à titre indicatif.
Pré-requis :
- algèbre linéaire et géométrie élémentaire : points, vecteurs, produit scalaire et vectoriel, normale, rotations, translations, projections, applications linéaires et matrices, barycentres, calcul d'aires et de volumes de formes simples
- programmation en C++ : adresses, références, classes, héritage, compilation de projets complexes impliquant de multiples fichiers et se liant à des bibliothèques externes
- structures de données classiques pour la représentation d'objets 3D : maillages, surfaces implicites, voxels
- algorithmes classiques pour le parcours de structures de données : parcours en profondeur et en largeur, graphes
Compétences attestées (transversales, spécifiques) :
- manipuler des maillages et leur attacher des données (interpoler dans des faces des données aux sommets, normales sur les sommets, paramétrisation et placage de textures)
- décomposer des problèmes géométriques en requêtes simples (calcul d'intersections, lancer de rayons, recherche de point le plus proche)
- accélérer les requêtes géométriques via la création et l'exploitation de hérarchies de volumes englobants (kd-trees, bvh)
- simuler la circulation de la lumière dans une scène pour des modèles simples : caméra pinhole, éclairage ponctuel et directionnel, matériaux simples
Programme de l'UE / Thématiques abordées :
Cette option aborde la chaîne de traitements qui part d'objets 3D décrits via les structures de données usuelles (maillages en particulier) pour produire une image de ces objets observés depuis un point de vue donné. Nous verrons comment manipuler ces structures de données leur attacher des attributs (normales, texture, matériaux), puis comment définir simplement un point de vue. Une fois le point de vue défini, nous verrons les traitements géométriques pour déterminer les objets qui sont visibles, et calculer pour chaque pixel de l'image la couleur qu'il doit contenir (prise en compte du matériau et de l'éclairement, ombrage simple). Nous aborderons enfin le principe des structures de données accélératrices pour répondre efficacement à cette problématique.
Parcours / Spécialité / Filière / Option utilisant cette UE :
Date de la dernière mise-à-jour : 08/09/2022
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