В компьютерной графике и компьютерного зрения , моделирования и рендеринга изображений на основе ( IBMR ) методы основаны на множестве двумерных изображений сцены , чтобы генерировать трехмерную модель , а затем вынести некоторые новые взгляды этой сцены.
Традиционный подход компьютерной графики был использован для создания геометрической модели в 3D и попытки перепроецировать ее на двухмерное изображение. Компьютерное зрение, наоборот, в основном сосредоточено на обнаружении, группировке и извлечении признаков (краев, лиц и т. Д. ), Присутствующих в данном изображении, а затем на попытке интерпретировать их как трехмерные подсказки. Моделирование и рендеринг на основе изображений позволяет использовать несколько двумерных изображений для создания непосредственно новых двумерных изображений, минуя этап ручного моделирования.
Световое моделирование
Вместо того, чтобы рассматривать только физическую модель твердого тела, методы IBMR обычно больше фокусируются на моделировании света. Фундаментальная концепция IBMR - это функция пленоптического освещения, которая представляет собой параметризацию светового поля . Пленоптическая функция описывает световые лучи, содержащиеся в данном объеме. Его можно представить в семи измерениях: луч определяется его положением., его ориентация , его длина волны и его время : . Методы IBMR пытаются аппроксимировать пленоптическую функцию для рендеринга нового набора двухмерных изображений из другого. Учитывая высокую размерность этой функции, практические методы накладывают ограничения на параметры, чтобы уменьшить это число (обычно до 2–4).
Методы и алгоритмы IBMR
- Просмотр морфинг генерирует переход между изображениями
- Панорамная визуализация позволяет визуализировать панорамы с использованием мозаики отдельных неподвижных изображений.
- Lumigraph полагается на плотную выборку сцены
- Space Carving создает 3D-модель на основе проверки согласованности фотографий.
Смотрите также
Рекомендации
Внешние ссылки
- Цюань, Лонг. Моделирование на основе изображений . Springer Science & Business Media, 2010. [1]
- Се Чжу; Шуай Ли (2016). «Синтез представлений на основе изображений глубины: новые идеи и перспективы создания и заполнения отверстий». IEEE Transactions on Broadcasting . 62 (1): 82–93. DOI : 10.1109 / TBC.2015.2475697 . S2CID 19100077 .
- Манси Шарма; Сантану Чаудхури; Бреджеш Лалл; Венкатеш (2014). «Гибкая архитектура для многовидового 3DTV на основе неоткалиброванных камер». Журнал визуальной коммуникации и изображения . 25 (4): 599–621. DOI : 10.1016 / j.jvcir.2013.07.012 .
- Манси Шарма; Сантану Чаудхури; Бреджеш Лалл (2014). Kinect-Variety Fusion: новый гибридный подход к созданию контента 3DTV без артефактов . На 22-й Международной конференции по распознаванию образов (ICPR), Стокгольм, 2014 г. doi : 10.1109 / ICPR.2014.395 .
- Манси Шарма; Сантану Чаудхури; Бреджеш Лалл (2012). Генерация вида 3DTV с виртуальным панорамированием / наклон / масштабирование функциональности . Материалы восьмой индийской конференции по компьютерному зрению, графике и обработке изображений, ACM New York, NY, США. DOI : 10.1145 / 2425333.2425374 .