Maîtriser la profondeur WebXR : Une exploration approfondie de la résolution du tampon de profondeur et du contrôle qualité

La réalité augmentée (RA) a franchi le seuil de la science-fiction pour devenir un outil tangible et puissant qui redéfinit notre interaction avec l'information numérique. La magie de la RA réside dans sa capacité à fusionner de manière transparente le virtuel et le réel. Un personnage virtuel naviguant autour des meubles de votre salon, un outil de mesure numérique évaluant avec précision un objet du monde réel, ou une œuvre d'art virtuelle correctement cachée derrière une colonne réelle — ces expériences dépendent d'une technologie essentielle : la compréhension de l'environnement en temps réel. Au cœur de cette compréhension pour la RA basée sur le web se trouve l'API de profondeur WebXR.

L'API de profondeur (Depth API) fournit aux développeurs une estimation par image de la géométrie du monde réel telle que vue par la caméra de l'appareil. Ces données, communément appelées carte de profondeur, sont la clé pour débloquer des fonctionnalités sophistiquées comme l'occlusion, la physique réaliste et le maillage de l'environnement. Cependant, l'accès à ces données de profondeur n'est que la première étape. Les informations de profondeur brutes sont souvent bruitées, incohérentes et d'une résolution inférieure à celle du flux de la caméra principale. Sans un traitement approprié, elles peuvent entraîner des occlusions scintillantes, une physique instable et une rupture générale de l'illusion immersive.

Ce guide complet s'adresse aux développeurs WebXR qui cherchent à dépasser la RA de base pour entrer dans le domaine des expériences vraiment robustes et crédibles. Nous allons disséquer le concept de résolution du tampon de profondeur, explorer les facteurs qui dégradent sa qualité et fournir une boîte à outils de techniques pratiques pour le contrôle qualité, le filtrage et la validation. En maîtrisant ces concepts, vous pouvez transformer des données brutes et bruitées en une base stable et fiable pour les applications de RA de nouvelle génération.

Chapitre 1 : Fondements de l'API de profondeur WebXR

Avant de pouvoir contrôler la qualité de la carte de profondeur, nous devons d'abord comprendre ce qu'elle est et comment y accéder. L'API de détection de profondeur WebXR (WebXR Depth Sensing API) est un module au sein de l'API de périphérique WebXR (WebXR Device API) qui expose les informations de profondeur capturées par les capteurs de l'appareil.

Qu'est-ce qu'une carte de profondeur ?

Imaginez prendre une photo, mais au lieu de stocker des informations de couleur pour chaque pixel, vous stockez la distance entre la caméra et l'objet que ce pixel représente. C'est, en substance, une carte de profondeur. Il s'agit d'une image 2D, généralement en niveaux de gris, où l'intensité des pixels correspond à la distance. Les pixels plus clairs peuvent représenter des objets plus proches, tandis que les pixels plus sombres représentent des objets plus éloignés (ou vice-versa, selon la visualisation).

Ces données sont fournies à votre contexte WebGL sous forme de texture, la `XRDepthInformation.texture`. Cela vous permet d'effectuer des calculs de profondeur par pixel très efficaces directement sur le GPU au sein de vos shaders — une considération de performance essentielle pour la RA en temps réel.

Comment WebXR fournit les informations de profondeur

Pour utiliser l'API, vous devez d'abord demander la fonctionnalité `depth-sensing` lors de l'initialisation de votre session WebXR :

const session = await navigator.xr.requestSession('immersive-ar', { requiredFeatures: ['depth-sensing'] });

Vous pouvez également spécifier des préférences pour le format des données et leur utilisation, que nous explorerons plus tard dans la section sur les performances. Une fois la session active, dans votre boucle `requestAnimationFrame`, vous obtenez les dernières informations de profondeur de la couche WebGL :

const depthInfo = xrWebView.getDepthInformation(xrFrame.getViewerPose(xrReferenceSpace));

Si `depthInfo` est disponible, il contient plusieurs informations cruciales :

• texture : Une `WebGLTexture` contenant les valeurs de profondeur brutes.
• normDepthFromViewMatrix : Une matrice pour transformer les coordonnées de l'espace de vue en coordonnées de texture de profondeur normalisées.
• rawValueToMeters : Un facteur d'échelle pour convertir les valeurs brutes sans unité de la texture en mètres. Ceci est essentiel pour des mesures précises dans le monde réel.

La technologie sous-jacente qui génère ces données varie selon l'appareil. Certains utilisent des capteurs actifs comme le Temps de Vol (ToF) ou la Lumière Structurée, qui projettent de la lumière infrarouge et mesurent son retour. D'autres utilisent des méthodes passives comme les caméras stéréoscopiques qui trouvent une correspondance entre deux images pour calculer la profondeur. En tant que développeur, vous ne contrôlez pas le matériel, mais comprendre ses limites est essentiel pour gérer les données qu'il produit.

Chapitre 2 : Les deux facettes de la résolution du tampon de profondeur

Lorsque les développeurs entendent « résolution », ils pensent souvent à la largeur et à la hauteur d'une image. Pour les cartes de profondeur, ce n'est que la moitié de l'histoire. La résolution de la profondeur est un concept en deux parties, et les deux sont essentielles pour la qualité.

Résolution spatiale : Le 'quoi' et le 'où'

La résolution spatiale fait référence aux dimensions de la texture de profondeur, par exemple, 320x240 ou 640x480 pixels. Elle est souvent nettement inférieure à la résolution de la caméra couleur de l'appareil (qui peut être de 1920x1080 ou plus). Cet écart est une source principale d'artefacts en RA.

• Impact sur les détails : Une faible résolution spatiale signifie que chaque pixel de profondeur couvre une plus grande surface du monde réel. Il est donc impossible de capturer les détails fins. Les bords d'une table peuvent apparaître pixellisés, un lampadaire mince peut disparaître complètement, et la distinction entre des objets proches devient floue.
• Impact sur l'occlusion : C'est là que le problème est le plus visible. Lorsqu'un objet virtuel est partiellement derrière un objet du monde réel, les artefacts en « escalier » de basse résolution le long de la frontière d'occlusion deviennent évidents et brisent l'immersion.

Pensez-y comme à une photographie à basse résolution. Vous pouvez distinguer les formes générales, mais tous les détails fins et les bords nets sont perdus. Le défi pour les développeurs est souvent de « suréchantillonner » intelligemment ou de travailler avec ces données à basse résolution pour créer un résultat à haute résolution.

Profondeur de bits (Précision) : Le 'jusqu'où'

La profondeur de bits, ou précision, détermine combien de niveaux de distance distincts peuvent être représentés. C'est la précision numérique de la valeur de chaque pixel dans la carte de profondeur. L'API WebXR peut fournir des données dans divers formats, tels que des entiers non signés de 16 bits (`ushort`) ou des nombres à virgule flottante de 32 bits (`float`).

• Profondeur de 8 bits (256 niveaux) : Un format 8 bits ne peut représenter que 256 distances discrètes. Sur une plage de 5 mètres, cela signifie que chaque pas est espacé de près de 2 centimètres. Des objets à 1,00 m et 1,01 m pourraient se voir attribuer la même valeur de profondeur, conduisant à un phénomène connu sous le nom de « quantification de la profondeur » ou de « banding ».
• Profondeur de 16 bits (65 536 niveaux) : C'est une amélioration significative et un format courant. Il fournit une représentation de la distance beaucoup plus lisse et précise, réduisant les artefacts de quantification et permettant de capturer des variations de profondeur plus subtiles.
• Flottant 32 bits : Il offre la plus haute précision et est idéal pour les applications scientifiques ou de mesure. Il évite le problème des pas fixes des formats entiers mais a un coût plus élevé en termes de performance et de mémoire.

Une faible profondeur de bits peut provoquer du « Z-fighting », où deux surfaces à des profondeurs légèrement différentes se disputent le rendu au premier plan, provoquant un effet de scintillement. Cela fait également apparaître les surfaces lisses comme des terrasses ou des bandes, ce qui est particulièrement visible dans les simulations physiques où une balle virtuelle pourrait sembler rouler sur une série de marches au lieu d'une rampe lisse.

Chapitre 3 : Le monde réel contre la carte de profondeur idéale : Facteurs influençant la qualité

Dans un monde parfait, chaque carte de profondeur serait une représentation cristalline, à haute résolution et parfaitement précise de la réalité. En pratique, les données de profondeur sont désordonnées et sujettes à un large éventail de problèmes environnementaux et matériels.

Dépendances matérielles

La qualité de vos données brutes est fondamentalement limitée par le matériel de l'appareil. Bien que vous ne puissiez pas changer les capteurs, être conscient de leurs points de défaillance typiques est crucial pour construire des applications robustes.

• Type de capteur : Les capteurs à temps de vol (ToF), courants dans de nombreux appareils mobiles haut de gamme, sont généralement bons mais peuvent être affectés par la lumière infrarouge ambiante (par exemple, un fort ensoleillement). Les systèmes stéréoscopiques peuvent avoir des difficultés avec les surfaces sans texture comme un mur blanc uni, car il n'y a pas de caractéristiques distinctes à faire correspondre entre les deux vues de la caméra.
• Profil d'alimentation de l'appareil : Pour économiser la batterie, un appareil peut intentionnellement fournir une carte de profondeur de résolution inférieure ou plus bruitée. Certains appareils peuvent même alterner entre différents modes de détection, provoquant des changements notables de qualité.

Saboteurs environnementaux

L'environnement dans lequel se trouve votre utilisateur a un impact massif sur la qualité des données de profondeur. Votre application de RA doit être résiliente à ces défis courants.

• Propriétés de surface difficiles :
  • Surfaces réfléchissantes : Les miroirs et le métal poli agissent comme des portails, montrant la profondeur de la scène réfléchie, et non la surface elle-même. Cela peut créer une géométrie étrange et incorrecte dans votre carte de profondeur.
  • Surfaces transparentes : Le verre et le plastique transparent sont souvent invisibles pour les capteurs de profondeur, ce qui entraîne de grands trous ou des lectures de profondeur incorrectes de ce qui se trouve derrière eux.
  • Surfaces sombres ou absorbant la lumière : Les surfaces très sombres et mates (comme le velours noir) peuvent absorber la lumière infrarouge des capteurs actifs, entraînant des données manquantes (des trous).
• Conditions d'éclairage : Un fort ensoleillement peut submerger les capteurs ToF, créant un bruit important. Inversement, des conditions de très faible luminosité peuvent être difficiles pour les systèmes stéréo passifs, qui dépendent de caractéristiques visibles.
• Distance et portée : Chaque capteur de profondeur a une plage de fonctionnement optimale. Les objets trop proches peuvent être flous, tandis que la précision se dégrade considérablement pour les objets éloignés. La plupart des capteurs grand public ne sont fiables que jusqu'à environ 5 à 8 mètres.
• Flou de mouvement : Un mouvement rapide de l'appareil ou des objets dans la scène peut provoquer un flou de mouvement dans la carte de profondeur, entraînant des bords maculés et des lectures inexactes.

Chapitre 4 : La boîte à outils du développeur : Techniques pratiques pour le contrôle qualité

Maintenant que nous comprenons les problèmes, concentrons-nous sur les solutions. L'objectif n'est pas d'obtenir une carte de profondeur parfaite — c'est souvent impossible. L'objectif est de traiter les données brutes et bruitées pour en faire quelque chose de cohérent, stable et suffisamment bon pour les besoins de votre application. Toutes les techniques suivantes doivent être implémentées dans vos shaders WebGL pour des performances en temps réel.

Technique 1 : Filtrage temporel (Lissage dans le temps)

Les données de profondeur d'une image à l'autre peuvent être très « saccadées », avec des pixels individuels changeant rapidement de valeur. Le filtrage temporel lisse cela en mélangeant les données de profondeur de l'image actuelle avec celles des images précédentes.

Une méthode simple et efficace est la Moyenne Mobile Exponentielle (MME). Dans votre shader, vous conserveriez une texture « historique » qui stocke la profondeur lissée de l'image précédente.

Logique conceptuelle du shader :

float smoothing_factor = 0.6; // Valeur entre 0 et 1. Plus elle est élevée, plus le lissage est important. vec2 tex_coord = ...; // Coordonnée de texture du pixel actuel float current_depth = texture2D(new_depth_map, tex_coord).r; float previous_depth = texture2D(history_depth_map, tex_coord).r; // Mettre à jour uniquement si la profondeur actuelle est valide (pas 0) if (current_depth > 0.0) { float smoothed_depth = mix(current_depth, previous_depth, smoothing_factor); // Écrire smoothed_depth dans la nouvelle texture historique pour la prochaine image } else { // Si les données actuelles sont invalides, conserver simplement les anciennes données // Écrire previous_depth dans la nouvelle texture historique }

Avantages : Excellent pour réduire le bruit à haute fréquence et le scintillement. Rend les occlusions et les interactions physiques beaucoup plus stables.

Inconvénients : Introduit un léger décalage ou un effet de « fantôme », surtout avec des objets en mouvement rapide. Le `smoothing_factor` doit être ajusté pour équilibrer la stabilité et la réactivité.

Technique 2 : Filtrage spatial (Lissage avec les voisins)

Le filtrage spatial consiste à modifier la valeur d'un pixel en fonction des valeurs de ses pixels voisins. C'est excellent pour corriger les pixels erronés isolés et lisser les petites irrégularités.

• Flou gaussien : Un simple flou peut réduire le bruit, mais il adoucira également les bords nets importants, conduisant à des coins arrondis sur les tables et à des limites d'occlusion floues. Il est généralement trop agressif pour ce cas d'utilisation.
• Filtre bilatéral : C'est un filtre de lissage qui préserve les bords. Il fonctionne en faisant la moyenne des pixels voisins, mais il accorde plus de poids aux voisins qui ont une valeur de profondeur similaire à celle du pixel central. Cela signifie qu'il lissera un mur plat mais ne fera pas la moyenne des pixels à travers une discontinuité de profondeur (comme le bord d'un bureau). C'est beaucoup plus adapté aux cartes de profondeur mais est plus coûteux en calcul qu'un simple flou.

Technique 3 : Remplissage de trous et Inpainting

Souvent, votre carte de profondeur contiendra des « trous » (pixels avec une valeur de 0) où le capteur n'a pas réussi à obtenir une lecture. Ces trous peuvent faire apparaître ou disparaître des objets virtuels de manière inattendue. Des techniques simples de remplissage de trous peuvent atténuer ce problème.

Logique conceptuelle du shader :

vec2 tex_coord = ...; float center_depth = texture2D(depth_map, tex_coord).r; if (center_depth == 0.0) { // S'il s'agit d'un trou, échantillonner les voisins et faire la moyenne des valides float total_depth = 0.0; float valid_samples = 0.0; // ... boucler sur une grille de voisins 3x3 ou 5x5 ... // if (neighbor_depth > 0.0) { total_depth += neighbor_depth; valid_samples++; } if (valid_samples > 0.0) { center_depth = total_depth / valid_samples; } } // Utiliser la valeur (potentiellement remplie) de center_depth

Des techniques plus avancées consistent à propager les valeurs de profondeur des bords du trou vers l'intérieur, mais même une simple moyenne des voisins peut améliorer considérablement la stabilité.

Technique 4 : Suréchantillonnage de la résolution

Comme nous l'avons vu, la carte de profondeur a généralement une résolution bien inférieure à celle de l'image couleur. Pour effectuer une occlusion précise par pixel, nous devons générer une carte de profondeur à haute résolution.

• Interpolation bilinéaire : C'est la méthode la plus simple. Lors de l'échantillonnage de la texture de profondeur à basse résolution dans votre shader, l'échantillonneur matériel du GPU peut mélanger automatiquement les quatre pixels de profondeur les plus proches. C'est rapide mais donne des bords très flous.
• Suréchantillonnage sensible aux bords : Une approche plus avancée utilise l'image couleur à haute résolution comme guide. La logique est que s'il y a un bord net dans l'image couleur (par exemple, le bord d'une chaise sombre contre un mur clair), il devrait probablement y avoir un bord net dans la carte de profondeur également. Cela empêche le flou à travers les frontières des objets. Bien que complexe à implémenter de A à Z, l'idée principale est d'utiliser des techniques comme un suréchantillonneur bilatéral conjoint (Joint Bilateral Upsampler), qui modifie les poids du filtre en fonction de la distance spatiale et de la similarité de couleur dans la texture de la caméra haute résolution.

Technique 5 : Débogage et visualisation

Vous ne pouvez pas réparer ce que vous ne pouvez pas voir. L'un des outils les plus puissants de votre boîte à outils de contrôle qualité est la capacité de visualiser directement la carte de profondeur. Vous pouvez rendre la texture de profondeur sur un quad à l'écran. Comme les valeurs de profondeur brutes ne sont pas dans une plage visible, vous devrez les normaliser dans votre fragment shader.

Logique conceptuelle du shader de normalisation :

float raw_depth = texture2D(depth_map, tex_coord).r; float depth_in_meters = raw_depth * rawValueToMeters; // Normaliser sur une plage de 0 à 1 pour la visualisation, par ex., pour une plage max de 5 mètres float max_viz_range = 5.0; float normalized_color = clamp(depth_in_meters / max_viz_range, 0.0, 1.0); gl_FragColor = vec4(normalized_color, normalized_color, normalized_color, 1.0);

En visualisant les cartes de profondeur brutes, filtrées et suréchantillonnées côte à côte, vous pouvez ajuster intuitivement vos paramètres de filtrage et voir immédiatement l'impact de vos algorithmes de contrôle qualité.

Chapitre 5 : Étude de cas - Implémenter une occlusion robuste

Relions ces concepts avec le cas d'utilisation le plus courant de l'API de profondeur : l'occlusion. L'objectif est de faire apparaître un objet virtuel correctement derrière des objets du monde réel.

La logique de base (dans le Fragment Shader)

Le processus se produit pour chaque pixel de votre objet virtuel :

1. Obtenir la profondeur du fragment virtuel : Dans le vertex shader, vous calculez la position du vertex dans l'espace de découpe (clip-space). La composante Z de cette position, après la division par la perspective, représente la profondeur de votre objet virtuel. Passez cette valeur au fragment shader.
2. Obtenir la profondeur du monde réel : Dans le fragment shader, vous devez trouver quel pixel de la carte de profondeur correspond au fragment virtuel actuel. Vous pouvez utiliser la `normDepthFromViewMatrix` fournie par l'API pour transformer la position de votre fragment dans l'espace de vue en coordonnées de texture de la carte de profondeur.
3. Échantillonner et traiter la profondeur réelle : Utilisez ces coordonnées de texture pour échantillonner votre carte de profondeur (idéalement, pré-filtrée et suréchantillonnée). N'oubliez pas de convertir la valeur brute en mètres en utilisant `rawValueToMeters`.
4. Comparer et rejeter : Comparez la profondeur de votre fragment virtuel avec la profondeur du monde réel. Si l'objet virtuel est plus éloigné (a une valeur de profondeur plus grande) que l'objet du monde réel à ce pixel, alors il est masqué. En GLSL, vous utilisez le mot-clé `discard` pour arrêter complètement le rendu de ce pixel.

Sans contrôle qualité : Les bords de l'occlusion seront pixellisés (en raison de la faible résolution spatiale) et scintilleront ou grésilleront (en raison du bruit temporel). Cela ressemblera à un masque bruité grossièrement appliqué à votre objet virtuel.

Avec contrôle qualité : En appliquant les techniques du chapitre 4 — en exécutant un filtre temporel pour stabiliser les données et en utilisant une méthode de suréchantillonnage sensible aux bords — la frontière d'occlusion devient lisse et stable. L'objet virtuel semblera faire partie de la scène réelle de manière solide et crédible.

Chapitre 6 : Performance, performance, performance

Le traitement des données de profondeur à chaque image peut être coûteux en calcul. Une mauvaise implémentation peut facilement faire chuter la fréquence d'images de votre application en dessous du seuil confortable pour la RA, entraînant une expérience nauséeuse. Voici quelques bonnes pratiques non négociables.

Restez sur le GPU

Ne lisez jamais les données de la texture de profondeur vers le CPU dans votre boucle de rendu principale (par exemple, en utilisant `readPixels`). Cette opération est incroyablement lente et bloquera le pipeline de rendu, détruisant votre fréquence d'images. Toute la logique de filtrage, de suréchantillonnage et de comparaison doit être exécutée dans des shaders sur le GPU.

Optimisez vos shaders

• Utilisez la précision appropriée : Utilisez `mediump` au lieu de `highp` pour les flottants et les vecteurs lorsque c'est possible. Cela peut fournir un gain de performance significatif sur les GPU mobiles.
• Minimisez les lectures de texture : Chaque échantillon de texture a un coût. Lors de l'implémentation de filtres, essayez de réutiliser les échantillons lorsque c'est possible. Par exemple, un flou de boîte 3x3 peut être séparé en deux passes (une horizontale, une verticale) qui nécessitent globalement moins de lectures de texture.
• Les branchements sont coûteux : Les instructions `if/else` complexes dans un shader peuvent causer des problèmes de performance. Parfois, il est plus rapide de calculer les deux résultats et d'utiliser une fonction mathématique comme `mix()` ou `step()` pour sélectionner le résultat.

Utilisez judicieusement la négociation de fonctionnalités WebXR

Lorsque vous demandez la fonctionnalité `depth-sensing`, vous pouvez fournir un descripteur avec des préférences :

{ requiredFeatures: ['depth-sensing'], depthSensing: { usagePreference: ['cpu-optimized', 'gpu-optimized'], dataFormatPreference: ['luminance-alpha', 'float32'] } }

• usagePreference : `gpu-optimized` est ce que vous voulez pour le rendu en temps réel, car cela indique au système que vous utiliserez principalement les données de profondeur sur le GPU. `cpu-optimized` pourrait être utilisé pour des tâches comme la reconstruction asynchrone de maillages.
• dataFormatPreference : Demander `float32` vous donnera la plus haute précision mais peut avoir un coût de performance. `luminance-alpha` stocke la valeur de profondeur de 16 bits sur deux canaux de 8 bits, ce qui nécessite une petite logique de décalage de bits dans votre shader pour la reconstruire mais peut être plus performant sur certains matériels. Vérifiez toujours quel format vous avez réellement reçu, car le système fournit ce qu'il a de disponible.

Implémentez une qualité adaptative

Une approche unique de la qualité n'est pas optimale. Un appareil haut de gamme peut gérer un filtre bilatéral complexe à plusieurs passes, tandis qu'un appareil bas de gamme pourrait avoir des difficultés. Implémentez un système de qualité adaptative :

• Au démarrage, évaluez les performances de l'appareil ou vérifiez son modèle.
• En fonction des performances, sélectionnez un shader différent ou un ensemble différent de techniques de filtrage.
• Haute qualité : MME temporelle + Filtre bilatéral + Suréchantillonnage sensible aux bords.
• Qualité moyenne : MME temporelle + simple moyenne des voisins 3x3.
• Basse qualité : Pas de filtrage, juste une interpolation bilinéaire de base.

Cela garantit que votre application fonctionne de manière fluide sur la plus large gamme possible d'appareils, offrant la meilleure expérience possible à chaque utilisateur.

Conclusion : Des données à l'expérience

L'API de profondeur WebXR est une passerelle vers un nouveau niveau d'immersion, mais ce n'est pas une solution prête à l'emploi pour une RA parfaite. Les données brutes qu'elle fournit ne sont qu'un point de départ. La véritable maîtrise réside dans la compréhension des imperfections des données — ses limites de résolution, son bruit, ses faiblesses environnementales — et dans l'application d'un pipeline de contrôle qualité réfléchi et soucieux des performances.

En implémentant un filtrage temporel et spatial, en gérant intelligemment les trous et les différences de résolution, et en visualisant constamment vos données, vous pouvez transformer un signal bruité et saccadé en une base stable pour votre vision créative. La différence entre une démo de RA discordante et une expérience vraiment crédible et immersive réside souvent dans cette gestion minutieuse des informations de profondeur.

Le domaine de la détection de profondeur en temps réel est en constante évolution. Les avancées futures pourraient apporter une reconstruction de profondeur améliorée par l'IA, une compréhension sémantique (savoir qu'un pixel appartient à un 'sol' plutôt qu'à une 'personne'), et des capteurs à plus haute résolution sur davantage d'appareils. Mais les principes fondamentaux du contrôle qualité — du lissage, du filtrage et de la validation des données — resteront des compétences essentielles pour tout développeur sérieux désireux de repousser les limites de ce qui est possible en réalité augmentée sur le web ouvert.