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Bruit de Perlin : pourquoi rend-il les images de synthèse si réalistes ?
Le bruit de Perlin a été largement utilisé dans la génération d'images par ordinateur depuis son introduction par Ken Perlin en 1983. Qu'il s'agisse de générer procéduralement du terrain, d'ajouter une variation pseudo-aléatoire aux variables ou d'aider à la création de textures d'image, cette technique de bruit a montré sa valeur unique. Alors, qu’est-ce que le bruit de Perlin exactement et pourquoi rend-il les images générées par ordinateur si réalistes ?
Le bruit Perlin permet aux éléments visuels générés par ordinateur, tels que les surfaces d'objets, le feu, la fumée ou le brouillard, de simuler plus naturellement l'apparence aléatoire des textures trouvées dans la nature.
Histoire du bruit de Perlin
Le bruit de Perlin est né de l'insatisfaction de Ken Perlin face à l'aspect mécanique des images générées par ordinateur au début des années 1980. Il a formellement décrit la technique dans son article SIGGRAPH de 1985 « Image Synthesizer ». Le développement de cette technique s'est accompagné de son travail sur le long métrage d'animation de science-fiction de Disney Tron (1982).
Il est rapporté que Perrin a remporté l'Oscar de la réalisation technique en 1997 pour la création de l'algorithme en reconnaissance de sa contribution aux effets spéciaux du cinéma et de la télévision. Derrière cette prouesse se cache l’inspiration que le bruit de Perlin apporte aux infographistes, qui utilisent cette technique pour mieux reproduire la complexité des phénomènes naturels.
Perlin n'a déposé aucun brevet pour ses algorithmes, mais en 2001, il a obtenu un brevet pour le bruit simplex en 3D et au-delà, une technique également destinée à améliorer la synthèse du bruit.
Applications du bruit de Perlin
En tant que texture primitive procédurale, le bruit Perlin fournit aux artistes d'effets visuels des outils pour améliorer le réalisme de l'infographie. Bien que cette technique crée une apparence pseudo-aléatoire, tous les détails visuels restent d'une taille constante, ce qui la rend facile à contrôler.
En infographie, le bruit Perlin est souvent utilisé pour la composition de textures, en particulier lorsque la mémoire est extrêmement limitée, comme dans les présentations. Ses technologies successeurs telles que le bruit fractal et le bruit simplex sont devenues des composants standard dans les unités de traitement graphique.
Le bruit Perlin est largement utilisé dans les jeux vidéo pour produire un terrain généré de manière procédurale d'apparence naturelle.
Détails de l'algorithme
Les implémentations de bruit Perlin comportent généralement trois étapes : la définition d'une grille de vecteurs de gradient aléatoires, le calcul du produit scalaire entre les vecteurs de gradient et leurs décalages, et l'interpolation entre ces valeurs. Grâce à cette série de calculs, le bruit de Perlin peut produire des effets naturels dans plusieurs dimensions.
Définition de la grille
Tout d’abord, définissez une grille à n dimensions où chaque intersection de grille possède un vecteur de gradient de longueur unitaire aléatoire fixe à n dimensions. Pour le cas unidimensionnel, ces gradients sont des scalaires aléatoires compris entre −1 et 1.
Calcul du produit scalaire
Lorsque la valeur d'un point candidat doit être calculée, recherchez d'abord la cellule de grille unique à laquelle appartient le point, puis déterminez les 2n points d'angle de la cellule et son vecteur de gradient. Pour chaque point d'angle, un vecteur de décalage est calculé, qui pointera du point d'angle vers le point candidat. Ensuite, pour chaque point d’angle, calculez le produit scalaire entre son vecteur de gradient et le vecteur de décalage.
Dans une grille bidimensionnelle, quatre vecteurs de décalage et quatre produits scalaires doivent être calculés, tandis qu'en trois dimensions, huit doivent être calculés.
Calcul d'interpolation
L’étape finale consiste à interpoler les 2n produits scalaires. La fonction d’interpolation utilisée dans cette étape nécessite que la première dérivée (et même la seconde dérivée) soit nulle à 2n nœuds de grille. Cela signifie que l'aspect caractéristique du bruit de Perlin provient de sa propriété de passer par zéro à chaque nœud.
Possibilités futures
La complexité du bruit Perlin augmente avec l'augmentation de la dimension, mais avec l'approfondissement de la recherche, de nouveaux algorithmes tels que le bruit Simplex et le bruit OpenSimplex apparaissent constamment. Ces technologies sont conçues pour améliorer les performances et renforcer le naturel des graphiques. De nombreuses explorations et innovations sont encore en cours pour les futures technologies de génération graphique.
Alors, alors que nous serons confrontés à des images générées par ordinateur de plus en plus réalistes à l’avenir, comment le bruit de Perlin continuera-t-il à influencer le domaine ?
