Centre Image
Plateau Technique

Soute­nance de thèse « Rendu réaliste de maté­riaux multi­couches à l’aide de matrices de trans­fert »

Posté par hdeleau le 17 décembre 2020.

Ce jeudi 17 décembre 2020 à 10h a eu lieu la soute­nance de thèse de Joël Randria­nan­dra­sana qui a ainsi obtenu le grade de docteur. Nous lui adres­sons toutes nos féli­ci­ta­tions.

Compo­si­tion du jury :

  • M. Kadi Boua­touch, Profes­seur, Univer­sité de Rennes, Rappor­teur
  • M. Tamy Boube­keur, Profes­seur, Tele­com Paris, Rappor­teur
  • Mme Céline Loscos, Profes­seure, Univer­sité de Reims, Exami­na­trice
  • M. Lionel Simo­not, Maître de confé­rences, Univer­sité de Poitiers, Exami­na­teur
  • M. Patrick Callet, Cher­cheur, MINES ParisTech, Exami­na­teur
  • M. Laurent Lucas, Profes­seur, Univer­sité de Reims, Direc­teur de thèse
  • M. Michaël Kraje­cki, Profes­seur, Univer­sité de Reims, Co-direc­teur de thèse
  • M. Arnaud Chano­nier, Ingé­nieur R&D, Groupe PSA, Invité

Résumé :

Les travaux présen­tés dans cette thèse s’in­té­ressent à la modé­li­sa­tion, à l’ac­qui­si­tion et à la simu­la­tion de maté­riaux multi­couches. Nous nous sommes dans un premier temps inté­res­sés au rendu de maté­riaux spécu­laires à couches minces, avec pour objec­tif la simu­la­tion réaliste du Cielo, un type de vitrage utilisé par notre parte­naire indus­triel pour la concep­tion des toits pano­ra­miques équi­pant ses véhi­cules. Dans ce cadre, nous avons iden­ti­fié et présenté deux approches que nous quali­fions respec­ti­ve­ment d’ap­proche somma­toire et d’ap­proche matri­cielle, permet­tant de simu­ler les phéno­mènes optiques en jeu. Bien que ces deux approches abou­tissent aux mêmes résul­tats, l’ap­proche matri­cielle présente néan­moins l’avan­tage d’of­frir un forma­lisme compact et exten­sible. Cepen­dant, les calculs ondu­la­toires sous-jacents néces­sitent une descrip­tion précise de la struc­ture des maté­riaux consi­dé­rés, des ingré­dients souvent gardés sous scel­lés dans l’in­dus­trie. Nous avons montré que lorsque ces données sont manquantes, la modé­li­sa­tion inverse de la struc­ture d’un tel maté­riau reste dans certains cas possible, par un procédé ellip­so­mé­trique. Au-delà des couches minces, ce travail a été pour nous un point de départ qui nous a permis d’ex­plo­rer de manière géné­rale et appro­fon­die la famille des maté­riaux multi­couches peuplant notre quoti­dien et les problé­ma­tiques de simu­la­tion auxquelles ces maté­riaux sont assujet­tis. En parti­cu­lier, nous nous sommes inté­res­sés à la modé­li­sa­tion de l’ap­pa­rence de maté­riaux consti­tués de couches rugueuses et présen­tant des effets de diffu­sion volu­mique comme c’est le cas des maté­riaux incluant des couches de pigments ou ayant subi une alté­ra­tion due au temps et/ou à leur envi­ron­ne­ment. Si des approches de réfé­rence ont déjà été propo­sées par la commu­nauté, la simu­la­tion effi­cace de cette classe de maté­riaux dans des budgets de temps raison­nables et maîtri­sés reste une problé­ma­tique ouverte majeure. Pour adres­ser ces problèmes d’ef­fi­ca­cité, nous avons étendu l’ap­proche matri­cielle de manière à prendre en charge effi­ca­ce­ment le trans­port de lumière surve­nant dans cette classe de maté­riaux. Dans ce cadre, nous avons proposé une repré­sen­ta­tion simpli­fiée des flux lumi­neux voya­geant dans la struc­ture, exploi­tant les proprié­tés de convo­lu­tion de la fonc­tion de phase de Henyey-Green­stein. Les résul­tats obte­nus avec cette approche montre une évolu­tion signi­fi­ca­tive en terme de fidé­lité visuelle, par rapport aux méthodes anté­rieures. Celle-ci démontre égale­ment un bon niveau d’ac­cord en respect des méthodes de réfé­rence, tout en garan­tis­sant des coûts de calcul constants et une variance faible en compa­rai­son des approches stochas­tiques exis­tantes.

Jour­née scien­ti­fique « R.E.IM.S », le 20 novembre 2019

Posté par hdeleau le 17 octobre 2019.

Le Centre Image orga­nise le mercredi 20 novembre 2019, la jour­née R.E.IM.S (Réalité Et IMmersion en Sciences). Cette jour­née scien­ti­fique, autour de la visua­li­sa­tion, l’in­te­rac­tion et les nouvelles tech­no­lo­gies, se dérou­lera en Amphi 1 de l’UFR Science.

Le programme est en cours de fina­li­sa­tion, mais pensez à réser­ver cette jour­née dans vos agen­das.

N’hé­si­tez pas à consul­ter régu­liè­re­ment le site pour de plus amples infor­ma­tions.

Inscrip­tion gratuite et obli­ga­toire (à faire avant le 07 novembre) : Cliquez ici

Télé­char­ge­ment de l’af­fiche : R.E.IM.S 2019
















  • 09h00 Accueil
  • 09h30 Frank Multon, Profes­seur, INRIA, Univer­sité de Rennes 2
    Surface based Motion Retar­ge­ting by Preser­ving Spatial Rela­tion­ship.
  • 10h20 Jessica Jonquet, MCF, MEDyC, URCA
    Réalité Augmen­tée pour la modé­li­sa­tion molé­cu­laire.
  • 10h50 Pause
  • 11h10 Jérôme Dubois, Ingé­nieur Cher­cheur, CEA
    Highly Effi­cient Control­led Hierar­chi­cal Data Reduc­tion tech­niques for Inte­rac­tive Visua­li­za­tion of Massive Simu­la­tion Data.
  • 12h00 Repas
  • 13h30 Éric Desjar­din, MCF, CReSTIC/RVM, URCA
    Acqui­si­tion par la photo­gram­mé­trie.
  • 14h00 Phil­lipe Porral, Président d’Uni­ted VISUAL RESEARCHERS
    Concep­tion de l’Ap­pa­rence Assis­tée par Ordi­na­teur. Image­rie de synthèse Iso-Photo­gra­phique.
  • 14h50 Julien Gerhards, IGR, CReSTIC/RVM, URCA
    Limites et avan­tages des algo­rithmes de recons­truc­tion HDR.
  • 15h20 Hervé Deleau, IGR, Centre Image, URCA
    USE Toge­ther – un outil de travail colla­bo­ra­tif distant et sécu­risé dispo­nible au sein de l’URCA.
  • 16h00 Fin

Résumé des présen­ta­tions

Frank Multon
Surface based Motion Retar­ge­ting by Preser­ving Spatial Rela­tion­ship.

Retar­ge­ting a motion from a source to a target charac­ter is an impor­tant problem in compu­ter anima­tion, as it allows to reuse exis­ting rigged data­bases or trans­fer motion capture to virtual charac­ters. Previous work
mainly focu­sed on retar­ge­ting skele­ton anima­tions whereas the contex­tual meaning of the motion is mainly linked to the rela­tion­ship between body surfaces, such as the contact of the palm with the belly. In this presen­ta­tion we will address two possible contri­bu­tions to over­come this limi­ta­tion.

The first one consists in propo­sing a new context-aware motion retar­ge­ting frame­work, based on defor­ming a target charac­ter to mimic a source charac­ter poses using harmo­nic mapping. We also intro­duce the idea of Context Graph: mode­ling local inter­ac­tions between surfaces of the source charac­ter, to be preser­ved in the target charac­ter, in order to ensure fi delity of the pose. In this approach, no rigging is requi­red as we directly mani­pu­late the surfaces, which makes the process totally auto­ma­tic. Our results demons­trate the rele­vance of this auto­ma­tic rigging-less approach on motions with
complex contacts and inter­ac­tions between the charac­ter’s surface.

The second contri­bu­tion consists in inves­ti­ga­ting whether shape trans­fer instead of pose trans­fer would better preserve the origi­nal contex­tual meaning of the source pose. To this end, we propose an opti­mi­za­tion-based method to deform the source shape+­pose using three main energy func­tions: simi­la­rity to the target shape, body part volume preser­va­tion, and colli­sion mana­ge­ment (preserve exis­ting contacts and prevent pene­tra­tions). The results show that our method is able to retar­get complex poses, inclu­ding seve­ral contacts, to very different morpho­lo­gies. In parti­cu­lar, we intro­duce new contacts that are linked to the change in morpho­logy, and which would be diffi­cult to obtain with previous works based on pose trans­fer that aim at distance preser­va­tion between body parts. These preli­mi­nary results are encou­ra­ging and open seve­ral pers­pec­tives, such as decrea­sing compu­ta­tion time, and better unders­tan­ding how to model pose and shape constraints.

Jessica Jonquet
Réalité Augmen­tée pour la modé­li­sa­tion molé­cu­laire.

Ce projet vise à déve­lop­per le concept « d’im­pres­sion 3D augmen­tée » pour le domaine de la biolo­gie, de la phar­ma­cie (drug design) et de la méde­cine. La visua­li­sa­tion infor­ma­tique est un moyen essen­tiel de repré­sen­ter des objets biolo­giques afin de comprendre et expliquer des systèmes plus complexes. Cepen­dant, mani­pu­ler un objet physique a beau­coup plus de richesse percep­tuelle que la visua­li­sa­tion et l’in­te­rac­tion, même immer­sive. Nous propo­sons d’uti­li­ser la molé­cule impri­mée comme inter­face tangible et d’y super­po­ser la visua­li­sa­tion scien­ti­fique. En couplant systèmes de RA, impres­sion 3D et visua­li­sa­tion scien­ti­fique, nous souhai­tons conce­voir un outil colla­bo­ra­tif de visua­li­sa­tion scien­ti­fique évolu­tive et d’ana­lyse visuelle. Ce cadre, dédié à la fois aux biolo­gistes expé­ri­men­ta­teurs et aux théo­ri­ciens, permet­tra une inter­pré­ta­tion inter­ac­tive des molé­cules favo­ri­sant l’échange entre chimistes, physi­ciens et biolo­gistes.

Jérôme Dubois
Highly Effi­cient Control­led Hierar­chi­cal Data Reduc­tion tech­niques for Inte­rac­tive Visua­li­za­tion of Massive Simu­la­tion Data. (pptx)

With the constant increase in compute power of super­com­pu­ters, high perfor­mance compu­ting simu­la­tions are produ­cing higher fide­lity results and possi­bly massive amounts of data. To keep visua­li­za­tion of such results inter­ac­tive, exis­ting tech­niques such as Adap­tive Mesh Refi­ne­ment (AMR) can be of use. In parti­cu­lar, Tree-Based AMR methods (TB-AMR) are wides­pread in simu­la­tions and are beco­ming more present in gene­ral purpose visua­li­za­tion pipe­lines such as VTK. In this work, we show how TB-AMR data struc­tures could lead to more effi­cient explo­ra­tion of massive data sets in the Exas­cale era. We discuss how algo­rithms (filters) should be desi­gned to take advan­tage of tree-like data struc­tures for both data filte­ring or rende­ring. By intro­du­cing control­led hierar­chi­cal data reduc­tion we greatly reduce the proces­sing time for exis­ting algo­rithms, some­times with no visual impact, and dras­ti­cally decrease explo­ra­tion time for analysts. Also thanks to the tech­niques and imple­men­ta­tions we propose, visua­li­za­tion of very large data is made possible on very constrai­ned resources. These ideas are illus­tra­ted on million to billion-scale native TB-AMR or resam­pled meshes, with the HyperT­reeG­rid object and asso­cia­ted filters we have recently opti­mi­zed and made avai­lable in the Visua­li­sa­tion Tool­kit (VTK) for use by the scien­ti­fic commu­nity.

Éric Desjar­din
Acqui­si­tion par la photo­gram­mé­trie. Image­rie de synthèse Iso-Photo­gra­phique. (pdf sans la vidéo)

Phil­lipe Porral
Concep­tion de l’Ap­pa­rence Assis­tée par Ordi­na­teur.

Dans notre vie quoti­dienne, mais aussi dans le monde acadé­mique et indus­triel, l’in­for­ma­tique graphique et en parti­cu­lier l’ima­ge­rie de synthèse sont de plus en plus présentes.
Ces créa­tions numé­riques offrent aux utili­sa­teurs et aux consom­ma­teurs les repré­sen­ta­tions d’une « réalité » inven­tée, dispa­rue ou à venir, se présen­tant sous forme d’illus­tra­tions visuelles plau­sibles.
En se posi­tion­nant dans cadre d’ac­ti­vi­tés pour lesquelles les resti­tu­tions visuelles sont cruciales pour prendre des déci­sions, nous présen­tons le concept de :

Concep­tion de l’Apparence Assisté par Ordina­teur
CA20

  1. En iden­ti­fiant les insuf­fi­sances des outils et méthodes tradi­tion­nels.
  2. En présen­tant les éléments scien­ti­fiques et les tech­niques néces­saires à mettre en œuvre pour assu­rer une réelle confiance dans les résul­tats.

Julien Gerhards
Limites et avan­tages des algo­rithmes de recons­truc­tion HDR. (pdf)

L’ima­ge­rie à haute dyna­mique, High Dyna­mic Range, est une tendance qui s’ins­talle dura­ble­ment dans l’in­dus­trie, aussi bien dans la photo numé­rique avec les smart­phones de dernière géné­ra­tion que dans le domaine de la vidéo avec les télé­vi­seurs 4K HDR. Seront évoqués les prin­cipes de la photo HDR ainsi que les défis à rele­ver pour leur acqui­si­tion.

Hervé Deleau
USE Toge­ther – un outil de travail colla­bo­ra­tif distant et sécu­risé dispo­nible au sein de l’URCA.

USE Toge­ther est un outil de partage d’écran déve­loppé dans le cadre d’une colla­bo­ra­tion entre l’Uni­ver­sité de Reims (équipe RVM du CReSTIC) et la société OpexMe­dia qui distri­bue désor­mais le produit.
Il s’agit d’un outil de partage d’écran distant orienté pour le « travail colla­bo­ra­tif », où chaque inter­ve­nant dispose de son propre curseur de souris afin de faci­li­ter les inter­ac­tions et ainsi offrir une expé­rience de colla­bo­ra­tion fluide.

Cette présen­ta­tion détaillera les méca­nismes de fonc­tion­ne­ment de USE Toge­ther et se termi­nera pas une démons­tra­tion des diffé­rentes possi­bi­li­tés propo­sées par cet outil.

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Soute­nance de thèse : Visua­li­sa­tions inter­ac­tives haute-perfor­mance de données volu­miques massives : une approche out-of-core multi-réso­lu­tion basée GPUs »

Posté par hdeleau le 28 novembre 2018.

Soutenance de thèse de Jonathan Sarton

Ce mercredi a eu lieu la soute­nance de thèse de Jona­than Sarton qui a ainsi obtenu le grade de docteur.

Nous lui adres­sons toutes nos féli­ci­ta­tions.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Titre : Visua­li­sa­tions inter­ac­tives haute-perfor­mance de données volu­miques massives : une approche out-of-core multi-réso­lu­tion basée GPUs

Compo­si­tion du Jury :

M. Bruno Raffin, Direc­teur de Recherche, INRIA Grenoble, Rappor­teur
M. Pere-Pau Vàsquez, Profes­seur asso­cié, Univer­sité de Barce­lone, Rappor­teur
Mme. Sophie Robert, Maître de confé­rence, Univer­sité d’Or­léans, Exami­na­trice
M. Bruno Lévy, Direc­teur de Recherche, INRIA Nancy, Exami­na­teur
M. Pierre-Franck Piser­chia, Ingé­nieur de Recherche, CEA DAM Ile-de-France, Invité
M. Laurent Lucas, Profes­seur, Univer­sité de Reims Cham­pagne-Ardenne, Co-Direc­teur
M. Yannick Remion, Profes­seur, Univer­sité de Reims Cham­pagne-Ardenne, Co-Direc­teur

Résumé :

Les besoins en visua­li­sa­tion de données volu­miques sont courants dans plusieurs domaines scien­ti­fiques et en parti­cu­lier en image­rie médi­cale et bio-médi­cale. En effet, plusieurs types d’ap­pa­reils d’ac­qui­si­tion fréquem­ment utili­sés, génèrent des champs scalaires ou vecto­riels, repré­sen­tés sous forme de grille régu­lière 3D, qu’il est impor­tant de pouvoir visua­li­ser de manière inter­ac­tive pour en extraire des infor­ma­tions, ou pour vali­der des résul­tats expé­ri­men­taux. L’ac­crois­se­ment de la préci­sion d’ac­qui­si­tion de ces appa­reils modernes engendre cepen­dant une hausse expo­nen­tielle de la quan­tité des données géné­rées. Les algo­rithmes de visua­li­sa­tion doivent, non seule­ment, faire face à cette problé­ma­tique en s’adap­tant à la volu­mé­trie des données qu’ils mani­pulent, mais aussi à cette évolu­tion rapide. L’uti­li­sa­tion de cartes accé­lé­ra­trices de type GPU est parti­cu­liè­re­ment bien adap­tée à la nature des données volu­miques et aux algo­rithmes de visua­li­sa­tion géné­ra­le­ment asso­ciés. Les envi­ron­ne­ments de calcul haute perfor­mance se tournent aujourd’­hui vers des solu­tions qui utilisent un grand nombre de ces cartes. Ceux-ci sont, par leur nature massi­ve­ment paral­lèle, de bons candi­dats pour propo­ser des solu­tions de visua­li­sa­tion haute perfor­mance. La quan­tité de mémoire des GPUs est cepen­dant très limi­tée, et bien moins impor­tante que les données brutes des volumes à mani­pu­ler. Une solu­tion est alors de conce­voir des algo­rithmes « out-of-core », dont l’unité de calcul est disso­ciée de l’unité de stockage des données.
Dans ces travaux de thèse, nous propo­sons un pipe­line complet permet­tant de visua­li­ser de manière inter­ac­tive sur GPU, de très grands volumes de données dépas­sant les capa­ci­tés physiques de la mémoire du GPU et du CPU de la machine sur laquelle est réalisé le rendu. Nous étudions pour cela, un modèle de gestion « out-of-core », basé sur un prin­cipe de virtua­li­sa­tion de la mémoire, parti­cu­liè­re­ment bien adapté à de très grands volumes. Nous propo­sons une approche qui comprend une struc­ture d’adres­sage virtuel, entiè­re­ment gérée sur GPU. Nous nous inté­res­sons égale­ment à la compa­ti­bi­lité de ce modèle pour diffé­rents types d’ap­pli­ca­tions de visua­li­sa­tion de données volu­miques. Une première qui s’ap­puie sur le prin­cipe de micro­scope virtuel pour propo­ser une visua­li­sa­tion 3D autos­té­réo­sco­pique de piles d’images ultra haute réso­lu­tion. Une deuxième qui propose un rendu volu­mique direct inter­ac­tif par une approche « ray-guided », en montrant les capa­ci­tés d’uti­li­sa­tion de notre modèle de gestion « out-of-core » dans des envi­ron­ne­ments de calcul haute perfor­mance hybrides, multi-GPUs, multi-CPUs.

 

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La 3D au service des musées – Dimanche 4 mars à 14h30 au musée Saint-Rémi

Posté par hdeleau le 12 décembre 2017.

La 3D et la vision en relief sont des tech­no­lo­gies de plus en plus présentes dans la vie courante (cinéma en 3D, consoles de jeux, holo­grammes …). Prenant appui sur la présen­ta­tion de nombreuses réali­sa­tions, diffé­rents aspects allant de l’ac­qui­si­tion de volumes dans l’es­pace à leurs resti­tu­tions enri­chies par les connais­sances histo­riques, le tout porté par une visua­li­sa­tion dyna­mique en relief, seront mis en avant.

Par Éric Desjar­din, cher­cheur en infor­ma­tique au CReSTIC, équipe RVM – Univer­sité de Reims-Cham­pagne-Ardenne.

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Soute­nance de thèse : « Repré­sen­ta­tion d’images hiérar­chique multi­cri­tère »

Posté par hdeleau le 8 décembre 2017.

Ce vendredi a eu lieu la thèse de Tiana­ta­hina Jimmy Fran­cky Randria­na­soa qui a ainsi obtenu le grade de docteur. Nous lui adres­sons toutes nos féli­ci­ta­tions.

 

 

 

 

 

 

 

 

Titre : « Repré­sen­ta­tion d’images hiérar­chique multi­cri­tère »

Jury :

  • M. Sébas­tien LEFEVRE, Profes­seur, Univer­sité de Bretagne-Sud, Rappor­teur
  • M. Philippe SALEMBIER, Profes­seur, Univer­sité Poly­tech­nique de Cata­logne, Rappor­teur
  • M. Joce­lyn CHANUSSOT, Profes­seur, Grenoble INP, Exami­na­teur
  • M. Pierre GANÇARSKI, Profes­seur, Univer­sité de Stras­bourg, Exami­na­teur
  • Mme Yukiko KENMOCHI, Char­gée de recherche CNRS, Univer­sité Paris-Est, Exami­na­trice
  • M. Éric DESJARDIN, Maître de confé­rences, Univer­sité de Reims Cham­pagne-Ardenne, Exami­na­teur (enca­drant)
  • M. Camille KURTZ, Maître de confé­rences, Univer­sité Paris-Descartes, Exami­na­teur (enca­drant)
  • M. Nico­las PASSAT, Profes­seur, Univer­sité de Reims Cham­pagne-Ardenne, Direc­teur de thèse

Résumé :
La segmen­ta­tion est une tâche cruciale en analyse d’images. L’évo­lu­tion des capteurs d’ac­qui­si­tion induit de nouvelles images de réso­lu­tion élevée, conte­nant des objets hété­ro­gènes. Il est aussi devenu courant d’ob­te­nir des images d’une même scène à partir de plusieurs sources. Ceci rend diffi­cile l’uti­li­sa­tion des méthodes de segmen­ta­tion clas­siques. Les approches de segmen­ta­tion hiérar­chiques four­nissent des solu­tions poten­tielles à ce problème. Ainsi, l’Arbre Binaire de Parti­tions (BPT) est une struc­ture de données repré­sen­tant le contenu d’une image à diffé­rentes échelles. Sa construc­tion est géné­ra­le­ment mono-critère (i.e. une image, une métrique) et fusionne progres­si­ve­ment des régions connexes simi­laires. Cepen­dant, la métrique doit être défi­nie a priori par l’uti­li­sa­teur, et la gestion de plusieurs images se fait en regrou­pant de multiples infor­ma­tions issues de plusieurs bandes spec­trales dans une seule métrique. Notre première contri­bu­tion est une approche pour la construc­tion multi­cri­tère d’un BPT. Elle établit un consen­sus entre plusieurs métriques, permet­tant d’ob­te­nir un espace de segmen­ta­tion hiérar­chique unifié. Par ailleurs, peu de travaux se sont inté­res­sés à l’éva­lua­tion de ces struc­tures hiérar­chiques. Notre seconde contri­bu­tion est une approche évaluant la qualité des BPTs en se basant sur l’ana­lyse intrin­sèque et extrin­sèque, suivant des exemples issus de véri­tés-terrains. Nous discu­tons de l’uti­lité de cette approche pour l’éva­lua­tion d’un BPT donné mais aussi de la déter­mi­na­tion de la combi­nai­son de para­mètres adéquats pour une appli­ca­tion précise. Des expé­ri­men­ta­tions sur des images satel­li­taires mettent en évidence la perti­nence de ces approches en segmen­ta­tion d’images.

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