Algorithms and compact data structures for interactive visualization of gigantic 3D objects

Les méthodes de compression progressives sont désormais arrivées à maturité (les taux de compression sont proches des taux théoriques) et la visualisation interactive de maillages volumineux est devenue une réalité depuis quelques années. Cependant, même si l’association de la compression et de la visualisation est souvent mentionnée comme perspective, très peu d’articles traitent réellement ce problème, et les fichiers créés par les algorithmes de visualisation sont souvent beaucoup plus volumineux que les originaux. En réalité, la compression favorise une taille réduite de fichier au détriment de l’accès rapide aux données, alors que les méthodes de visualisation se concentrent sur la rapidité de rendu : les deux objectifs s’opposent et se font concurrence. A partir d’une méthode de compression progressive existante incompatible avec le raffinement sélectif et interactif, et uniquement utilisable sur des maillages de taille modeste, cette thèse tente de réconcilier compression sans perte et visualisation en proposant de nouveaux algorithmes et structures de données qui réduisent la taille des objets tout en proposant une visualisation rapide et interactive. En plus de cette double capacité, la méthode proposée est out-of-core et peut traiter des maillages de plusieurs centaines de millions de points. Par ailleurs, elle présente l’avantage de traiter tout complexe simplicial de dimension n, des soupes de triangles aux maillages volumiques.Progressive compression methods are now mature (obtained rates are close to theoretical bounds) and interactive visualization of huge meshes has been a reality for a few years. However, even if the combination of compression and visualization is often mentioned as a perspective, very few papers deal with this problem, and the files created by visualization algorithms are often much larger than the original ones. In fact, compression favors a low file size to the detriment of a fast data access, whereas visualization methods focus on rendering speed : both goals are opposing and competing. Starting from an existing progressive compression method incompatible with selective and interactive refinements and usable on small-sized meshes only, this thesis tries to reconcile lossless compression and visualization by proposing new algorithms and data structures which radically reduce the size of the objects while supporting a fast interactive navigation. In addition to this double capability, our method works out-of-core and can handle meshes containing several hundreds of millions vertices. Furthermore, it presents the advantage of dealing with any n-dimensional simplicial complex, which includes triangle soups or volumetric meshes