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Publicada porFrasquito Aparicio Modificado hace 10 años
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Proyecto de Tesis Algoritmos Eficientes de Iluminación Global para Medios Participativos Complejos Juan Roberto Jiménez Pérez Tutor: Dr. Daniela Tost Director: Dr. Xavier Pueyo Universitat Politècnica de Catalunya Departament de Llenguatges i Sistemes Informàtics Programa de doctorat de Software
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Introducción. Medios participativos. Fundamentos. Métodos de resolución. Problemas abiertos. Problemática a resolver. Resultados preliminares. Tareas y calendario previstos. Indice
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Introducción La síntesis de imágenes realistas es un campo de la informática gráfica. Objetivo: simular las propiedades ópticas y físicas de la luz, para obtener imágenes realistas de una escena virtual, de tal modo, que un observador no pueda distinguir entre la imagen real y la virtual.
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Introducción Iluminación local
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Introducción Iluminación global
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Introducción Numerosas aplicaciones no necesitan tener en cuenta la participación del medio. Suponen que entre los objetos el medio es el vacío. El término medio participativo se utiliza para representar fenómenos como humos, nubes, suciedad ambiental, niebla, humedad, …
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Introducción Simular medios participativos es complejo: Fenómeno de la dispersión. Y a la tercera dimensión que se necesita para representarlos.
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Introducción Aplicaciones con medios participativos: Simulación y diseño de salidas de emergencia y faros de vehículos. Juegos y realidad virtual. Visión bajo agua. Entrenamiento de conductores, bomberos, pilotos, etc.
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Introducción Objetivo principal de la tesis: Obtener algoritmos eficientes (cercanos a la interactividad) para escenas iluminadas globalmente que contengan medios participativos complejos, anisótropos y no homogéneos.
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Índice Introducción. Medios participativos. Fundamentos. Métodos de resolución. Problemas abiertos. Problemática a resolver. Resultados preliminares. Tareas y calendario previstos.
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Medios Participativos. Fundamentos.
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Para representar las propiedades ópticas de los medios participativos se utilizan: El coeficiente de absorción El coeficiente de dispersión Y la función de fase
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Medios Participativos. Fundamentos. En la literatura solemos encontrar los siguientes coeficientes para representar la absorción y la dispersión:
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Medios Participativos. Fundamentos. Función de fase de Rayleigh Funciones Mie: Hazy Mie Murky Mie
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Medios Participativos. Fundamentos. OriginalesAprox.(Schlick)
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Medios Participativos. Fundamentos. La ecuación de transporte determina la variación de la radiancia en un segmento dx del medio participativo:
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Medios Participativos. Fundamentos. Pérdidas Absorción Dispersión Ganancias Emisión Dispersión entrante
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Medios Participativos. Fundamentos. El término fuente de la ecuación de transporte:
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Métodos de Resolución Los primeros métodos tenían en cuenta dispersión simple: Blinn82 Resuelve de manera analítica la ecuación de transporte para visualizar los anillos de Saturno. Kajiya84 Utiliza ray tracing, para extender la propuesta anterior, permitiendo situar el observador y las fuentes de luz en cualquier sitio. Max86 Visualiza nubes de geometría compleja iluminadas por el sol.
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Métodos de Resolución Los métodos de dispersión múltiple se pueden dividir en dos grandes grupos: Métodos deterministas Métodos estocásticos
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Métodos de Resolución. Deterministas Métodos deterministas Isótropos Método zonalRushmeier87 Radiosidad jerárquica Sillion95 Anisótropos Ordenadas discretas Languenou94 Max94 Radiosidad jerárquica Pérez00 Armónicos esféricos Bhate92 Ecuación de difusión Stam95 Filtros 3DNishita96
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Métodos de Resolución. Deterministas El primer método determinista es el método zonal de Rushmeier87. Extiende el algoritmo de radiosidad incluyendo factores de forma entre voxeles y entre parches y voxeles. Consigue dispersión múltiple para medios isótropos.
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Métodos de Resolución. Deterministas Extensión de la radiosidad clásica para incluir medios anisótropos. Ordenadas discretas Armónicos esféricos Ecuación de difusión Discretiza el espacio de direccines Guarda varios coeficientes Basada en el polinomio de Taylor
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Métodos de Resolución. Deterministas Uno de los problemas de los métodos basados en el cálculo de factores de forma es el espacio de memoria que necesitan. El número de factores de forma a calcular determina el tamaño de la matriz que debe finalmente resolverse.
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Métodos de Resolución. Deterministas Reducción de costes: Sillion95 extiende la radiosidad jerárquica y presenta el algoritmo de clustering. Pérez00 extiende la propuesta de Sillion para poder aplicar la radiosidad jerárquica a medios anisótropos.
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Métodos de Resolución. Estocásticos Métodos estocásticos Light tracingBlasi93 BidirectionalLafortune96 Photon mapJensen98 MetropolisPauly00 Mapas de conductancia Pérez03
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Métodos de Resolución. Estocásticos Los métodos de Monte Carlo lanzan rayos desde las fuentes de luz y/o desde el punto de vista.
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Métodos de Resolución. Estocásticos Light tracingPath tracing Bidirectional Path tracing Metropolis
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Métodos de Resolución. Estocásticos Los métodos de Monte Carlo puros: No necesitan tanta memoria como los basado en factores de forma. El principal problema de los métodos Monte Carlo puros es: el ruido. Para disminuir la influencia del ruido el tiempo de ejecución necesitado es elevado.
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Métodos de Resolución. Estocásticos Para solucionar el problema del ruido se presentan varias alternativas: Aplicación de técnicas de estimación de la densidad (Jensen98) Uso de mapas de conductancias (Pérez03).
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Problemas Abiertos Los avances se pueden dirigir, fundamentalmente, en dos sentidos: Mayor calidad de las imágenes, teniendo en cuenta nuevas características físicas o una mayor aproximación a la realidad. Aumento de la eficiencia de los algoritmos que generan las imágenes.
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Problemas Abiertos Interactividad. Inclusión de la teoría ondulatoria en la consecución de las imágenes. Aprovechar las aportaciones de otras áreas como la teoría de la información. Uso de otras técnicas de estimación de la densidad. Avance concreto en aplicaciones como: realidad virtual, medicina,...
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Problemática a resolver El problema en el que se va a centrar la tesis doctoral es en el de la interactividad. Visualización interactiva de escenas que incluyan medios participativos generales: isótropos, anisótropos y no homogéneos.
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Problemática a resolver Para medios participativos isótropos ya se han conseguido resultados interactivos. Una vez calculada una solución, esta es válida para todos los puntos de vista. Incorporar anisotropía, implica recalcular la imagen para cada punto de vista.
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Problemática a resolver Uso de hardware gráfico Texturas 3D Visualización del medio participativo Lookup tables Tratar la anisotropía del medio Convolution Utilizar técnicas de estimación de la densidad
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Resultados Preliminares Primera propuesta dividida en tres fases: Trazado de partículas. Reconstrucción. Visualización.
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Resultados Preliminares. Trazado de Partículas Fase basada en el particle tracing (Stüerzlinger97). Se lanzan partículas desde las fuentes de iluminación hacia la escena. Cada partícula rebota en la escena hasta quedar sin energía.
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Resultados Preliminares. Trazado de Partículas Al final cada objeto guarda un conjunto de partículas. De cada interacción se guarda: Emisor. Punto de intersección. Angulo de entrada. Energía que transporta.
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Resultados Preliminares. Fase de Reconstrucción Objetivo: construir una textura por cada objeto de la escena. 2D para las superficies y 3D para los medios participativos.
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Resultados Preliminares. Fase de Reconstrucción Basándonos en la propuesta de Myszkowski97 para superficies, para cada objeto: Construir histograma como técnica previa de estimación de la densidad. Pasar del histograma a la textura. Construir n texturas y elegir aquella para la que el error sea menor.
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Resultados Preliminares. Fase de Reconstrucción Cálculo de la textura: Haciendo uso de la técnica de estimación de la densidad basada en los vecinos cercanos
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Resultados Preliminares. Fase de Reconstrucción Cálculo de la textura: h i aumenta hasta alcanzar una cantidad dada de energía en la región
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Resultados Preliminares. Fase de Visualización El algoritmo visualiza las texturas de cada uno de los objetos. La textura 3D de los medios participativos se dividen, de manera uniforme, en slices perpendiculares a la dirección de vista. Adaptación a medios participativos del artículo de Gelder96 para visualización de volúmenes.
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Resultados Preliminares. Fase de Visualización Rotación de la textura. Los slices son siempre perpendiculares al punto de vista. textura Cubo envolvente slices
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PartículasSuperf.Error 1.000.000 3138 425 5 Resultados Preliminares
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ClaseMesa Tiempos P: 43.27s R: 2.64s V: 0.08s P: 31.74s R: 2.39s V: 0.01s Resultados Preliminares
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Medio participativo anisótropo. Función de fase de Schlick (k=-0.2, k=-0.7). 2.6s 2.19s2.52s 2.18s
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Índice Introducción. Medios participativos. Fundamentos. Métodos de resolución. Problemas abiertos. Problemática a resolver. Resultados preliminares. Tareas y calendario previstos.
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Tareas y Calendario Problema: para medios anisótropos, cuando cambia el punto de vista, el algoritmo actual tarda segundos. Tarea: extender los resultados preliminares para conseguir mayor eficiencia con medios anisótropos aplicando al hardware parte de la fase de reconstrucción (convolution, lookup tables).
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Tareas y Calendario Tarea: comparar los resultados anteriores con otra aproximación basada en una técnica de factores de forma. Objetivo: principalmente comparar la calidad de las imágenes. Los tiempos de visualización deberán ser similares.
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Tareas y Calendario Una extensión natural de este trabajo es aplicar los resultados obtenidos a animación de medios participativos. Esta animación la podemos entender desde dos puntos de vista: Movimiento por la escena del medio. Evolución de sus propiedades ópticas.
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Tareas y Calendario Utilizar la extensión de OpenGL lookup tables, para simular la anisotropía del medio. 4 meses Adaptar técnicas de estimación de la densidad al hardware gráfico. 6 meses Comparar la técnica anterior con la basada en cálculo de factores de forma. 7 meses Animación de medios participativos. 8 meses
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