Différences entre les versions de « IMAGES GALERIE DETAILS »
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+ | Le phénomène de réfraction est ici assimilé à un champ de distortion qui dépend du point de vue. Ce champ est pré-calculé sur toute la surface de l'objet par un lancé de rayons et compressé à l'aide d'harmoniques sphériques. Au moment du rendu, les fonctions harmoniques sont directement évaluées par le matériel graphique et permettent de retrouver le rayon sortant de l'objet pour n'importe quel point de la surface et sous n'importe quel point de vue, permettant ainsi une visualisation temps réel.]] | ||
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+ | La restitution de copies numériques fidèles aux originaux en termes de réalisme passe par la capture de la forme et de l'apparence de ces objets. Nous avons proposé une méthode permettant d'automatiser certaines des étapes nécessaires à l'acquisition de ces deux informations. A gauche, une photographie de l'objet original. Au milieu, la géométrie de cet objet reconstruite à partir de 5 acquisitions. A droite: le rendu d'une copie synthétique de cet objet numérisé avec sa forme et son apparence.]] | ||
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+ | La restitution de copies numériques fidèles aux originaux en termes de réalisme passe par la capture de la forme et de l'apparence de ces objets. Nous avons proposé une méthode permettant d'automatiser certaines des étapes nécessaires à l'acquisition de ces deux informations. A gauche, une photographie de l'objet original. A droite: deux vues synthétisées à partir de la copie numérique de ce même objet.]] | ||
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+ | ==Thèse de Benjamin Schwarz== | ||
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Version du 29 mai 2007 à 14:41
Thèse de Marc fournier
Adaptation du Marching Cube et nouvelle triangulation Marching Square pour la transformée en distance vectorielle: 1.a) illustre la triangulation Marching Cube (MC) standard de la transformée en distance scalaire (TDS) classique. 1.b) illustre l’algorithme MC équivalent à 1.a) et adapté à la transformée en distance vectorielle (TDV) où certains triangles peuvent être supprimés. 1.c) illustre la progression de la nouvelle triangulation Marching Square (MS) sur la grille de la TDV. 2.a) montre le résultat du MC sur la DTS pour le modèle d’une demi-sphère qui repose sur un plan. 2.b) montre le résultat beaucoup plus régulier du MC adapté sur la TDV pour le même modèle sans l’effet d’échelons du MC standard. 3.a) est le modèle initial connu sous le nom de Vénus. 3.b) correspond à la triangulation MC standard de la TDS du modèle initial et 3.c) correspond à la triangulation MS de la TDV du modèle initial. 3.c) est encore une fois beaucoup plus régulier, sans l’effet d’échelons non désiré et produit par des petits triangles dégénérés. 3.c) a également une meilleure représentation des bords au bas du modèle comparativement à 3.b) pour une même résolution de grille.
Fusion de maillages dans le domaine de la transformée en distance vectorielle: 1.a) montre l’acquisition de la surface d’un objet à l’aide d’un scanner 3D portable qui fonctionne par triangulation laser. 1.b) illustre les données brutes acquises suite à plusieurs scans avec redondance dans les zones de recouvrements. 1.c) correspond au résultat final triangulé suite à la fusion des données brutes dans le domaine de la transformée en distance vectorielle (TDV). 2.a) montre un agrandissement du modèle qui contient deux scans horizontaux avec recouvrement au centre. 2.b) est le résultat de la fusion dans le domaine de la TDV et triangulé avec l’algorithme du Marching Square.
Filtrage adaptatif de maillages dans le domaine de la transformée en distance vectorielle: Filtrage adaptatif de maillages dans le domaine de la transformée en distance vectorielle 1.a) est le modèle initial de référence, 1.b) est le modèle artificiellement bruité et 1.c) est le modèle filtré résultant de l’algorithme de filtrage adaptatif appliqué à la transformée en distance vectorielle (TDV) du modèle bruité. Cette procédure de bruitage artificiel est utilisé pour comparer le résultat au modèle initial afin d’évaluer la qualité du filtrage et de la comparer à d’autres algorithmes de filtrage de maillage. 2.a) est un modèle numérisé qui contient du bruit introduit par le scanner 3D à l’étape d’acquisition des données. 2.b) est le modèle dont le bruit a été réduit par filtrage adaptatif de la transformée en distance vectorielle (TDV) du modèle bruité. L’équation du filtre adaptatif appliqué à la TDV est présentée et dans le cas où la variance du bruit est plus petite ou égale à la variance locale, l’équation est une sommation sur un premier terme de conservation des caractéristiques géométriques du maillage ainsi que sur un second terme de filtrage du bruit présent dans les données.
Thèse de Frédéric Larue
Thèse de Benjamin Schwarz
Visualisation de la poche du ligand d'un récepteur à la vitamine D
Même poche, avec recrutement des poches à proximité
Même protéine même poche, sans transparence. Les facettes vertes représentent un passage bloqué entre deux poches voisines.
Jean-François Dufourd
Spécification des hypercartes, preuves du théorème du genre et de la formule d'Euler
Certification d'une opération de segmentation d'images 2D modélisées par des hypercartes colorées