Précédent : Thème ``Géométrie algorithmique'' Remonter : Thème ``Géométrie algorithmique'' Suivant : Structures de données pour la
Précédent : Thème ``Géométrie algorithmique''
Remonter : Thème ``Géométrie algorithmique''
Suivant : Structures de données pour la
Participants : Frédéric Cazals, Claude Puech
Un point commun à des applications aussi diverses que réalité virtuelle, systèmes d'information géographique ou encore conception assistée par ordinateur, est la complexité des environnements manipulés et des opérations exécutées. Ainsi, des opérations telles que le calcul d'une vue pour une image de synthèse ou la détection de l'intersection de deux surfaces polyhédrisées, lorsqu'elles portent sur un nombre de primitives pouvant atteindre le million, requièrent des structures de donnes extrêmement performantes.
L'originalité de notre travail a consisté à mettre en oeuvre de telles structures de données en tenant compte à la fois de la densité d'occupation de l'espace en éléments primitifs et des différences de taille entre ces éléments. Des analogies avec les algorithmes de tri de type ``bucket sort '' en dimension un nous ont permis de montrer qu'il était possible d'atteindre les mêmes performances que celles de structures de données hiérarchiques récursives en ôtant la récursivité, et étant donc moins dispendieux en termes de taille mémoire requise. Des tests probants ont été réalisés en utilisant ces structures pour un lancer de rayons, et d'autres sont en cours pour le problème de la détection d'intersections entre surfaces polyhédrisées.