Hierarchical processing, editing and rendering of acquired geometry

La représentation des surfaces du monde réel dans la mémoire d’une machine peut désormais être obtenue automatiquement via divers périphériques de capture tels que les scanners 3D. Ces nouvelles sources de données, précises et rapides, amplifient de plusieurs ordres de grandeur la résolution des surfaces 3D, apportant un niveau de précision élevé pour les applications nécessitant des modèles numériques de surfaces telles que la conception assistée par ordinateur, la simulation physique, la réalité virtuelle, l’imagerie médicale, l’architecture, l’étude archéologique, les effets spéciaux, l’animation ou bien encore les jeux video. Malheureusement, la richesse de la géométrie produite par ces méthodes induit une grande, voire gigantesque masse de données à traiter, nécessitant de nouvelles structures de données et de nouveaux algorithmes capables de passer à l’échelle d’objets pouvant atteindre le milliard d’échantillons. Dans cette thèse, je propose des solutions performantes en temps et en espace aux problèmes de la modélisation, du traitement géométrique, de l’édition intéractive et de la visualisation de ces surfaces 3D complexes. La méthodologie adoptée pendant l’élaboration transverse de ces nouveaux algorithmes est articulée autour de 4 éléments clés : une approche hiérarchique systématique, une réduction locale de la dimension des problèmes, un principe d’échantillonage-reconstruction et une indépendance à l’énumération explicite des relations topologiques aussi appelée approche basée-points. En pratique, ce manuscrit propose un certain nombre de contributions, parmi lesquelles : une nouvelle structure hiérarchique hybride de partitionnement, l’Arbre Volume-Surface (VS-Tree) ainsi que de nouveaux algorithmes de simplification et de reconstruction ; un système d’édition intéractive de grands objets ; un noyau temps-réel de synthèse géométrique par raffinement et une structure multi-résolution offrant un rendu efficace de grands objets. Ces structures, algorithmes et systèmes forment une chaîne capable de traiter les objets en provenance du pipeline d’acquisition, qu’ils soient représentés par des nuages de points ou des maillages, possiblement non 2-variétés. Les solutions obtenues ont été appliquées avec succès aux données issues des divers domaines d’application précités.Digital representations of real-world surfaces can now be obtained automatically using various acquisition devices such as 3D scanners and stereo camera systems. These new fast and accurate data sources increase 3D surface resolution by several orders of magnitude, borrowing higher precision to applications which require digital surfaces. All major computer graphics applications can take benefit of this automatic modeling process, including: computer-aided design, physical simulation, virtual reality, medical imaging, architecture, archaeological study, special effects, computer animation and video games. Unfortunately, the richness of the geometry produced by these media comes at the price of a large, possibility gigantic, amount of data which requires new efficient data structures and algorithms offering scalability for processing such objects. This thesis proposes time and space efficient solutions for modeling, editing and rendering such complex surfaces, solving these problems with new algorithms sharing 4 fundamental elements: a systematic hierarchical approach, a local dimension reduction, a sampling-reconstruction paradigm and a pointbased basis. Basically, this manuscript proposes several contributions, including: a new hierarchical space subdivision structure, the Volume-Surface Tree, for geometry processing such as simplification and reconstruction; a streaming system featuring new algorithms for interactive editing of large objects, an appearancepreserving multiresolution structure for efficient rendering of large point-based surfaces, and a generic kernel for real-time geometry synthesis by refinement. These elements form a pipeline able to process acquired geometry, either represented by point clouds or non-manifold meshes. Effective results have been successfully obtained with data coming from the various applications mentioned