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Proyecto de Tesis
Algoritmos Eficientes de Iluminación Global para Medios Participativos Complejos
Juan Roberto Jiménez Pérez
Tutor: Dr. Daniela TostDirector: Dr. Xavier Pueyo
Universitat Politècnica de Catalunya
Departament de Llenguatges i Sistemes Informàtics
Programa de doctorat de Software
•Introducción.•Medios participativos. Fundamentos.•Métodos de resolución.•Problemas abiertos.•Problemática a resolver.•Resultados preliminares.•Tareas y calendario previstos.
Indice
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.
Introducción
Iluminación local
Introducción
Iluminación global
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, …
Introducción
Simular medios participativos es complejo:
• Fenómeno de la dispersión. • Y a la tercera dimensión que se
necesita para representarlos.
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.
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.
Índice
• Introducción.•Medios participativos. Fundamentos.•Métodos de resolución.•Problemas abiertos.•Problemática a resolver.•Resultados preliminares.•Tareas y calendario previstos.
Medios Participativos. Fundamentos.
Haz incidente tras serabsorbido o dispersado
transforma en calorLa energia incidente se
Parte del medio participativo
Haces dispersados
Haz incidente
Medios Participativos. Fundamentos.
Para representar las propiedades ópticas de los medios participativos se utilizan:
• El coeficiente de absorción • El coeficiente de dispersión • Y la función de fase
)(xka
)(xks
),( iop
Medios Participativos. Fundamentos.
En la literatura solemos encontrar los siguientes coeficientes para representar la absorción y la dispersión:
albedo de Coef. t
s
kk
extinción de Coef. sat kkk
Medios Participativos. Fundamentos.
Función de fase de Rayleigh
Funciones Mie: Hazy Mie
Murky Mie
Medios Participativos. Fundamentos.
Originales Aprox.(Schlick)
Medios Participativos. Fundamentos.
La ecuación de transporte determina la variación de la radiancia en un segmento dx del medio participativo:
)ω(x)L(x,k)ω(x)J(x,kdx
)ωdL(x,otot
o
Medios Participativos. Fundamentos.
Pérdidas
Absorción
Dispersión
Ganancias
Emisión
Dispersión entrante
)ω(x)L(x,k ot
)ω(x)J(x,k ot
Medios Participativos. Fundamentos.
El término fuente de la ecuación de transporte:
i
i
dpxLx
dpxLx
xJxJ
ioom
ioori
oeo
),(),(4
)(
),(),(4
)(
),(),(
Índice
• Introducción.•Medios participativos. Fundamentos.•Métodos de resolución.•Problemas abiertos.•Problemática a resolver.•Resultados preliminares.•Tareas y calendario previstos.
Métodos de Resolución
Los primeros métodos tenían en cuenta dispersión simple:
Blinn82Resuelve 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.
Max86Visualiza nubes de geometría compleja iluminadas por el sol.
Métodos de Resolución
Los métodos de dispersión múltiple se pueden dividir en dos grandes grupos:
•Métodos deterministas
•Métodos estocásticos
Métodos de Resolución. Deterministas
Métodosdeterministas
IsótroposMétodo zonal Rushmeier87
Radiosidad jerárquica
Sillion95
Anisótropos
Ordenadas discretas
Languenou94Max94
Radiosidad jerárquica
Pérez00
Armónicos esféricos
Bhate92
Ecuación de difusión
Stam95
Filtros 3D Nishita96
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.
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
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.
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.
Métodos de Resolución. Estocásticos
Métodos estocásticos
Light tracing Blasi93
Bidirectional Lafortune96
Photon map Jensen98
Metropolis Pauly00
Mapas de conductancia
Pérez03
Métodos de Resolución. Estocásticos
Los métodos de Monte Carlo lanzan rayos desde las fuentes de luz y/o desde el punto de vista.
Métodos de Resolución. Estocásticos
Light tracing Path tracing
Bidirectional Path tracing
Metropolis
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.
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).
Índice
• Introducción.•Medios participativos. Fundamentos.•Métodos de resolución.•Problemas abiertos.•Problemática a resolver.•Resultados preliminares.•Tareas y calendario previstos.
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.
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, ...
Índice
• Introducción.•Medios participativos. Fundamentos.•Métodos de resolución.•Problemas abiertos.•Problemática a resolver. •Resultados preliminares.•Tareas y calendario previstos.
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.
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.
Problemática a resolver
Uso de hardware gráfico
Texturas 3DVisualización del
medio participativo
Lookup tablesTratar la anisotropía
del medio
ConvolutionUtilizar técnicas de
estimación de la densidad
Índice
• Introducción.•Medios participativos. Fundamentos.•Métodos de resolución.•Problemas abiertos.•Problemática a resolver.•Resultados preliminares.•Tareas y calendario previstos.
Resultados Preliminares
Primera propuesta dividida en tres fases:
•Trazado de partículas.•Reconstrucción. •Visualización.
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.
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.
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.
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.
Resultados Preliminares. Fase de Reconstrucción
Cálculo de la textura: Haciendo uso de la técnica de estimación de la densidad basada en los vecinos cercanos
Resultados Preliminares. Fase de Reconstrucción
Cálculo de la textura:
hi aumenta hasta alcanzar una cantidad dada de energía en la región
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.
Resultados Preliminares. Fase de Visualización
Rotación de la textura. Los slices son siempre perpendiculares al punto de vista.
texturaCubo
envolvente
slices
Partículas Superf. Error
1.000.0003138425
5
Resultados Preliminares
Clase Mesa
TiemposP: 43.27sR: 2.64sV: 0.08s
P: 31.74sR: 2.39sV: 0.01s
Resultados Preliminares
Resultados Preliminares
Medio participativo anisótropo. Función de fase de Schlick (k=-0.2, k=-0.7).
2.6s 2.19s 2.52s 2.18s
Índice
• Introducción.•Medios participativos. Fundamentos.•Métodos de resolución.•Problemas abiertos.•Problemática a resolver.•Resultados preliminares.•Tareas y calendario previstos.
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).
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.
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.
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
Índice
• Introducción.•Medios participativos. Fundamentos.•Métodos de resolución.•Problemas abiertos.•Problemática a resolver.•Resultados preliminares.•Tareas y calendario previstos.