En gráficos por computadora y visión por computadora , los métodos de modelado y renderizado basados en imágenes ( IBMR ) se basan en un conjunto de imágenes bidimensionales de una escena para generar un modelo tridimensional y luego renderizar algunas vistas novedosas de esta escena.
El enfoque tradicional de los gráficos por computadora se ha utilizado para crear un modelo geométrico en 3D e intentar reproyectarlo en una imagen bidimensional. La visión por computadora, por el contrario, se centra principalmente en detectar, agrupar y extraer características (bordes, caras, etc. ) presentes en una imagen determinada y luego tratar de interpretarlas como pistas tridimensionales. El modelado y la renderización basados en imágenes permiten el uso de múltiples imágenes bidimensionales para generar imágenes bidimensionales directamente novedosas, saltándose la etapa de modelado manual.
Modelado de luz
En lugar de considerar solo el modelo físico de un sólido, los métodos de IBMR generalmente se enfocan más en el modelado de luz. El concepto fundamental detrás de IBMR es la función de iluminación plenóptica, que es una parametrización del campo de luz . La función plóptica describe los rayos de luz contenidos en un volumen dado. Se puede representar con siete dimensiones: un rayo se define por su posición, su orientación , su longitud de onda y es hora : . Los métodos de IBMR intentan aproximarse a la función plenóptica para generar un nuevo conjunto de imágenes bidimensionales a partir de otro. Dada la alta dimensionalidad de esta función, los métodos prácticos imponen restricciones a los parámetros para reducir este número (normalmente de 2 a 4).
Métodos y algoritmos de IBMR
- Ver morphing genera una transición entre imágenes
- Las imágenes panorámicas renderizan panorámicas utilizando mosaicos de imágenes de imágenes fijas individuales
- Lumigraph se basa en una muestra densa de una escena
- La talla espacial genera un modelo 3D basado en una verificación de coherencia fotográfica
Ver también
Referencias
enlaces externos
- Quan, Long. Modelado basado en imágenes . Springer Science & Business Media, 2010. [1]
- Ce Zhu; Shuai Li (2016). "Síntesis de vista basada en imágenes de profundidad: nuevos conocimientos y perspectivas sobre la generación y llenado de agujeros". Transacciones IEEE sobre radiodifusión . 62 (1): 82–93. doi : 10.1109 / TBC.2015.2475697 . S2CID 19100077 .
- Mansi Sharma; Santanu Chaudhury; Brejesh Lall; MS Venkatesh (2014). "Una arquitectura flexible para 3DTV multivista basada en cámaras no calibradas". Revista de Comunicación Visual y Representación de Imágenes . 25 (4): 599–621. doi : 10.1016 / j.jvcir.2013.07.012 .
- Mansi Sharma; Santanu Chaudhury; Brejesh Lall (2014). Kinect-Variety Fusion: un nuevo enfoque híbrido para la generación de contenido 3DTV sin artefactos . En la 22ª Conferencia Internacional sobre Reconocimiento de Patrones (ICPR), Estocolmo, 2014. doi : 10.1109 / ICPR.2014.395 .
- Mansi Sharma; Santanu Chaudhury; Brejesh Lall (2012). Generación de vistas de 3DTV con funcionalidad virtual de panorámica / inclinación / zoom . Actas de la Octava Conferencia India sobre Visión por Computador, Gráficos y Procesamiento de Imágenes, ACM Nueva York, NY, EE. UU. doi : 10.1145 / 2425333.2425374 .