Modelado y renderizado basado en imágenes

En gráficos de computadora y visión artificial , 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 intentar interpretarlas como pistas tridimensionales. El modelado y la renderización basados ​​en imágenes permiten el uso de múltiples imágenes bidimensionales para generar directamente imágenes bidimensionales novedosas, saltándose la etapa de modelado manual.

Modelado de luz

En lugar de considerar únicamente el modelo físico de un sólido, los métodos IBMR suelen centrarse más en el modelado de la luz. El concepto fundamental detrás de IBMR es la función de iluminación plenóptica , que es una parametrización del campo de luz . La función plenóptica describe los rayos de luz contenidos en un volumen dado. Puede representarse con siete dimensiones: un rayo se define por su posición , su orientación , su longitud de onda y su tiempo : . Los métodos IBMR intentan aproximarse a la función plenóptica para representar 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). ${\displaystyle (x,y,z)}$ ${\displaystyle (\theta ,\phi )}$ ${\displaystyle (\lambda )}$ ${\displaystyle (t)}$ ${\displaystyle P(x,y,z,\theta ,\phi ,\lambda ,t)}$

Métodos y algoritmos IBMR

• La transformación de la vista genera una transición entre imágenes.
• Las imágenes panorámicas generan panoramas utilizando mosaicos de imágenes fijas individuales.
• Lumigraph se basa en un muestreo denso de una escena.
• El tallado espacial genera un modelo 3D basado en una comprobación de consistencia fotográfica

Véase también

• Ver síntesis
• Reconstrucción 3D
• Estructura a partir del movimiento

Referencias

Enlaces externos

• Quan, Long. Modelado basado en imágenes . Springer Science & Business Media, 2010. [1]
• Ce Zhu; Shuai Li (2016). "Síntesis de vistas basada en imágenes de profundidad: nuevos conocimientos y perspectivas sobre la generación y el llenado de agujeros". IEEE Transactions on Broadcasting . 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 televisión 3D 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 de televisión en 3D sin artefactos . En la 22.ª 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 3DTV con funcionalidad virtual de movimiento horizontal, vertical y zoom. Actas de la Octava Conferencia India sobre Visión por Computadora, Gráficos y Procesamiento de Imágenes, ACM Nueva York, NY, EE. UU. doi :10.1145/2425333.2425374.