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1 Image Based Rendering Daniele Marini. 2 Image based rendering ricavare informazioni per il rendering dalle immagini acquisite –profondita –colore –BRDF.

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Presentazione sul tema: "1 Image Based Rendering Daniele Marini. 2 Image based rendering ricavare informazioni per il rendering dalle immagini acquisite –profondita –colore –BRDF."— Transcript della presentazione:

1 1 Image Based Rendering Daniele Marini

2 2 Image based rendering ricavare informazioni per il rendering dalle immagini acquisite –profondita –colore –BRDF –luminanza

3 3 Ricavare la geometria Ricostruzione della profondità da immagini multiple problema della inversione della proiezione prospettica

4 4 la costruzione legittima L.B. Alberti

5 5

6 6 Come ricavare la forma? Shape from shading Shape from motion

7 7 Shape from stereo

8 8 b= 65 mm distanza interpupillare

9 9 Ricerca dei punti corrispondenti

10 10 Metodi basati su immagini Ricostruzione a quinte Mapping di panoramiche su forme regolari (cilindri, calotte sferiche)

11 11 Ricostruzione a quinte Ricavando z per diversi piani di profondità permette di organizzare la scena come quinte teatrali Ogni immagine viene mappata come texture su una superficie a profondità z Si può esplorare la scena con sistemi di visualizzazione 3D

12 12 Panoramiche: QuickTimeVR Costruzione dello stitch –Stima dellobiettivo –Correzione prospettica –Collimazione fotogrammi Mapping dello stitch Costruzione sequenza video Dislay con interpolazione

13 13

14 14 Un esempio

15 15 Stima obiettivo

16 16 Collimazione immagini

17 17

18 18 Mapping dello stitch

19 19 Tiling: fotogrammi chiave e traiettorie di navigazione

20 20 Tiling e compressione

21 21 Il risultato

22 22 Struttura ipertestuale Si possono inserire hot spots per collegare scenari diversi La struttura del meta-filmato:

23 23 Oggetti Si possono creare modelli virtuali di oggetti Riprese multiple di un oggetto, organizzate in un array 2D Il mapping idealmente è su una struttura sferica

24 24

25 25 Scene e link Panorami e oggetti si possono organizzare in scene Il passaggio a scene, panorami e oggetti diversi avviene con hot spots Sono disponibili links URL

26 26 Costruzione dello stitch Determinare lo scarto tra due immagini: –Basato su caratteristiche delle immagini –Correlazione di fase

27 27 Correlazione di fase La correlazione di fase è basata sulla valutazione della fase del Cross Power Spectrum (CPS) delle due immagini. Se una delle due immagini è una replica sfasata dellaltra, cioè se: f 2 (x,y) = f 1 (x+x 0,y+y 0 ) la fase del Cross Power Spectrum delle due immagini f 1 e f 2 è data dallequazione:

28 28 Correlazione di fase (cont.) F è la trasformata di Fourier dellimmagine f e F * è la sua coniugata complessa. La trasformata di Fourier inversa dellequazione è solitamente un impulso di coordinate (x 0,y 0 ) la cui posizione indica lo scostamento cercato.

29 29 Correlazione di fase (cont.)

30 30 Ricostruzione con luce coerente Esame del profilo della forma delineato con un fascio laser

31 31 La faccia nascosta della luna Ricostruzione da proiezioni multiple (TAC, NMR)

32 32 Proiezioni multiple

33 33 Trasformata di Radon x,y coordinate del punto trasformato per rotazione R viene rilevato più volte al variare dellangolo linversione dellequazione produce f(x,y)

34 34 HDRI e Image-Based lighting Uso di immagini ad alta dinamica di un ambiente per illuminare oggetti virtuali.

35 35 HDRI Bisogna acquisire unimmagine ad alta dinamica di un ambiente. Varie soluzioni: Mirrored BallFisheye lens Panoramic cameraStitching

36 36 Mirrored ball

37 37 Fisheye lens

38 38 Image-Based Lighting (1\4) Limmagine ad alta dinamica fornisce i valori di luminanza reali di tutti i 360° della scena. Utilizzandola come environment riesco a renderizzare oggetti virtuali che sembrano inseriti nella scena reale

39 39 Image-Based Lighting (2\4)

40 40 Image-Based Lighting (3\4)

41 41 Image-Based Lighting (4\4)


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