Représentation non-photoréaliste de plantes

Depuis quelques années, des chercheurs en infographie s’orientent vers la création infor-matique de dessins avec de simples lignes. Di¤érentes techniques ont été proposées pour faire des croquis et du rendu non-photoréaliste à partir d’objets 3D. La recherche dans ce do-maine a été motivée par le fait que des croquis permettent de transmettre des informations visuelles de manière alternative et souvent plus claire que par des représentations réalistes [Strothotte and Strothotte, 1997]. C’est une des raisons pour laquelle un large pourcentage des images dans les livres sont des dessins [Strothotte et al., 1994]. Une partie de la recherche en infographie consiste donc à générer des images similaires aux dessins artistiques, et dans certains cas à proposer de nouveaux styles.

Les croquis de plantes étant fortement utilisés en botanique ou pour des applications comme le design de paysage, Deussen et al. [Deussen and Strothotte, 2000] ont donc appliqué ces nou-velles techniques de représentation sur des modèles de plantes. Dans ces représentations, les objets sont représentés par leurs contours importants. Ces derniers sont calculés à partir d’une représentation 3D réaliste. Pour cela, l’utilisation du Z-bu¤er et l’analyse des di¤érences de profondeurs entre chaque pixel suivant di¤érents seuils [Saito and Takahashi, 1990] permettent de faire ressortir des caractéristiques plus ou moins globales (Figures 8-7). Le calcul de ces représentations est pour l’instant trop complexe pour permettre une visualisation interactive.

Fig. 8-7 – Un arbre rendu de manière non-photoréaliste. Di¤érents seuils peuvent être utilisés pour calculer les contours importants de la forme à représenter.

8.5. Conclusion

8.5 Conclusion

Deussen et Lintermann ont développé et implémenté un système pour modéliser interacti-vement des modèles 3D de plantes. Pour cela, ils utilisent une structure de graphe qui contient des composants représentant des parties de plantes capables de générer de la géométrie. L’in-teractivité et l’intuitivité du système ainsi que la qualité visuelle des représentations …nales ont été les buts principaux de leur démarche. La qualité des résultats montre la pertinence de cette approche.

Ce travail soulève cependant une problématique importante de la modélisation interactive de structures rami…ées : un grand espace de paramètres, nécessaires à la dé…nition de modèles de plantes, semble être di¢ cile à appréhender par un utilisateur. Nous montrons dans le chapitre suivant comment une approche multi-échelles permet de résoudre ce problème.

Ces auteurs ont aussi abordé di¤érents problématiques liées à la visualisation des modèles générés. L’utilisation de structures hiérarchiques et de points permet un a¢ chage optimisé. L’utilisation de méthodes de rendu non photoréaliste permet de faire ressortir des caractéris-tiques plus ou moins globales des modèles. Cette deuxième démarche con…rme l’intérêt qu’il y a à représenter des structures macroscopiques pour permettre une meilleure perception de la géométrie d’une plante (problématique que nous avons abordée au chapitre 5). Dans ce travail, des représentations simpli…ées de type croquis sont calculées tandis que nous proposons une solution en utilisant des enveloppes 3D.

Chapitre 9

Génération multi-échelles de modèles

de plantes

Ce chapitre présente un travail e¤ectué en collaboration avec l’équipe du professeur Przemys-law Prusinkiewicz de l’université de Calgary et qui a donné lieu à une publication à la conférence Eurographics 2003 [Boudon et al., 2003].

En infographie, les modèles de plantes sont généralement construits par des méthodes pro-cédurales, qui génèrent des structures rami…ées complexes à partir d’un ensemble restreint de données fournies par l’utilisateur. Les modèles procéduraux de plantes peuvent être divisés en deux classes, les modèles construits dulocal vers le global et ceux construits inversement duglobal vers le local [Prusinkiewicz et al., 2001]. Dans l’approche local-vers-le-global, l’utilisateur carac-térise les composants d’une plante, et l’algorithme intègre ces composants dans une structure complète. Cette approche est particulièrement bien adaptée à la modélisation et la simulation du développement d’une plante dans le contexte biologique. La forme globale de la plante est, dans ce cas, une propriété émergente de ces modèles et est di¢ cilement contrôlable. Une excep-tion notable est la modélisaexcep-tion des topiaires [Prusinkiewicz et al., 1994], qui est basée sur la simulation de la réponse d’une plante à l’élagage. Dans l’approche global-vers-local, au contraire, l’utilisateur caractérise des aspects globaux de la forme de la plante, tels que sa silhouette globale ou la densité de la distribution de branches. L’algorithme de modélisation utilise ces informa-tions pour inférer les détails de la structure de la plante. L’approche global-vers-local fournit un contrôle plus direct et intuitif des aspects visuellement importants de la forme d’une plante, et est donc préférable pour des applications où le résultat visuel est de première importance. Ces applications incluent notamment l’inférence de la structure de plantes à partir de photogra-phies [Shlyakhter et al., 2001] et le design interactif de modèles de plantes, qui est le sujet de ce chapitre.

L’utilisation d’information globale dans le design de modèles de plantes se retrouve dans le travail de Reeves et Blau [Reeves and Blau, 1985]. Avec leur méthode, l’utilisateur spéci…e une surface de révolution qui dé…nit la silhouette globale d’un arbre. L’algorithme génératif utilise cette information pour déterminer la longueur des branches d’ordre 1. La technique de Reeves et Blau a été successivement améliorée par Weber et Penn [Weber and Penn, 1995], Lintermann and Deussen avec XFrog (voir chapitre 8) et Prusinkiewicz et al. (voir section 7.6.3), qui introduisent des paramètres numériques et des fonctions dé…nies graphiquement pour contrôler la densité de branches, la progression des angles de branchement, le changement de diamètre ou de courbure des axes, et d’autres caractéristiques du modèle.

Dans ces approches la sélection des paramètres (numériques, fonctionnels ou composés, tel que l’enveloppe de la plante entière) qui peuvent être directement contrôlés a un rôle important. Si le nombre de ces paramètres est petit, l’algorithme de modélisation doit alors en réutiliser certains quand il génère di¤érentes parties de la structure. Reeves et Blau avaient déjà re-marqué cela et notèrent que les branches des ordres les plus grands ont "certains paramètres

hérités des parents" dans leurs modèles [Reeves and Blau, 1985]. Une réutilisation judicieuse des paramètres permet e¤ectivement de contrôler des modèles dont la structure est fortement répétitive, comme par exemple celle des fougères, de nombreuses in‡orescences, et de jeunes arbres [Prusinkiewicz et al., 2001]. D’autres modèles de plantes nécessitent toutefois un contrôle direct de chaque composant pour capturer leurs particularités distinctes ; ce qui implique donc d’utiliser un ensemble de paramètres plus grand. Malheureusement, la manipulation de tels en-sembles produit un problème en soit : c’est un processus pénible dans lequel l’utilisateur peut être facilement dépassé par le nombre important de paramètres et peut perdre la maîtrise de leur e¤et. De plus, avoir beaucoup de paramètres rend plus di¢ cile le contrôle des caractéristiques globales des modèles. On peut trouver une analogie avec l’édition interactive des courbes et des surfaces, où un nombre important de points de contrôle rend di¢ cile le contrôle de la géométrie globale. Une solution connue à ce problème est l’édition multi-résolution, introduite par Forsey et Bartels [Forsey and Bartels, 1988], puis généralisée dans di¤érents contextes mathématiques (e.g. [Stollnitz et al., 1996, Zorin et al., 1997]) ou applicatifs, tel que la modélisation de cheve-lures [Kim and Neumann, 2002]. Dans ce chapitre, nous étendons le paradigme de modélisation multi-résolution à la conception de modèles de plantes.

Nous utilisons une structure multi-échelles de représentation de la plante qui nous sert à stocker les di¤érents paramètres du modèle. Les valeurs de ces paramètres sont décomposées suivant di¤érents niveaux de détails, donnant à l’utilisateur la possibilité de les modi…er plus ou moins localement.

Les opérations d’édition sont e¤ectuées avec plusieurs outils logiciel, tel que des explorateurs (browsers) de la structure de la plante et des éditeurs des di¤érents paramètres. Un composant particulièrement important est l’éditeur de silhouette, qui permet de manipuler directement des silhouettes 3D, potentiellement asymétriques, des systèmes rami…és.

Le graphe de décomposition sert de source pour les valeurs des paramètres utilisés par le modèle procédural. Nous utilisons des algorithmes génératifs de type global-vers-local, dont la structure générale est décrite par Prusinkiewiczet al. [Prusinkiewicz et al., 2001], implémentés avec la plate-forme logicielle de modélisation L-studio [Prusinkiewicz et al., 2000]. Le langage de modélisation L+C [Karwowski, 2002] basé sur les L-systèmes, étendu par des fonctions per-mettant d’accéder et de manipuler le graphe de décomposition, permet à l’utilisateur de redé…nir ou de modi…er l’algorithme génératif si cela est nécessaire pour un modèle particulier.

Cette méthode est illustrée par la création de modèles d’arbres bonsaïs. Les bonsaïs réels ont souvent des formes particulièrement irrégulières, dont les irrégularités inhérentes au développe-ment biologique ont été accentuées par l’intervention humaine. Les modèles de bonsaïs sont des exemples typiques de besoin en manipulations pour des formes de plantes caractérisées par un grand nombre de paramètres.

9.1 Structure multi-échelles de la plante