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Visualização de Imagens HDR Leonardo de Oliveira Martins Rio de Janeiro, 27/03/2007 Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro.

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1 Visualização de Imagens HDR Leonardo de Oliveira Martins Rio de Janeiro, 27/03/2007 Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro – PUC-RJ Disciplina: Fundamentos de Computação Gráfica Prof. Marcelo Gattass

2 Introdução Os dispositivos de visualização atuais não conseguem exibir imagens que armazenam informações de intensidade luminosa (HDRI – High Dynamic Range Images) Problema: Como renderizar essas imagens de maneira a produzir a mesma resposta perceptual, utilizando dispositivos padrões de visualização?

3 Introdução Solução: Uso de algoritmos de tone-mapping, que realizam o mapeamento de valores HDR em LDR (Low Dynamic Range)

4 Introdução Este trabalho implementa o modelo de aparência de imagem iCAM descrito em (JOHNSON and FAIRCHILD, 2003) iCAM foi desenvolvido para ser computacionalmente mais simples do que os modelos multi-escala, com capacidades similares

5 O modelo iCAM

6 1 - Transformação dos valores iniciais para o espaço XYZ (independente do dispositivo)

7 O modelo iCAM 2 – Adaptação cromática (D65)

8 O modelo iCAM 2 – Adaptação cromática (D65) 2.1 – Transformação dos valores XYZ em através da equação

9 O modelo iCAM 2 – Adaptação cromática (D65) 2.2 – Combinação da imagem resultante com um filtro gaussiano da mesma e um fator de adaptação D

10 O modelo iCAM 3 – Adaptação cromática (D65) Filtro utilizado Usado para embaçar a imagem

11 O modelo iCAM 4 – Contraste local / Efeito surround Cálculo de um mapeamento que irá controlar o fator de surround e luminância,onde L a é o valor da imagem absoluta Y filtrada Geralmente, a curva é dividida por uma constante normalizadora,

12 O modelo iCAM 6 – Cálculo da resposta dos cones LMS 7 – Compressão das coordenadas LMS

13 O modelo iCAM 8 - Aplicação das matrizes de transformações inversas, de maneira a retornar ao sistema inicial 9 – Aplicação de uma função de clip, que pode ser aplicada a partir de um percentil

14 O modelo iCAM

15 10 – Mapeamento dos valores no intervalo [0, 1] 11 - Compressão dos valores e mapeamento para o intervalo [0, 255]

16 O modelo iCAM Dessa maneira, os seguintes parâmetros são incorporados ao modelo Fator de adaptação D (varia de 0.1 a 0.4) Largura do filtro sigma (geralmente x/4 ou x/2) Fator de normalização da curva n (geralmente 1.7) Valor do clip (95%-99%)

17 Implementação Com base na descrição fornecida em (JOHNSON and FAIRCHILD, 2003), foi desenvolvida uma aplicação capaz de visualizar imagens HDR, e salvá-las em formato BMP, se desejado

18 Implementação Linguagem C++ Biblioteca FLTK (www.fltk.org) para interface com usuáriowww.fltk.org Biblioteca CImg (cimg.sourceforge.net) para manipulação de imagens Ambiente de Desenvolvimento Dev-C++ (www.bloodshed.net/devcpp.html )

19 Implementação As imagens foram convertidas para TIF de ponto flutuante, através do programa HDR Shop (http://gl.ict.usc.edu/HDRShop)http://gl.ict.usc.edu/HDRShop As propriedades da imagem são armazenadas em um arquivo texto e lidas pelo programa Trabalho Futuro Ler diretamente imagens no formato.HDR

20 Implementação

21 Exemplos

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23

24 Referências G.M. Johnson e M.D. Fairchild, Rendering HDR images, IS&T/SID 11th Color Imaging Conference, Scottsdale, (2003) – disponível em C11_sm.pdf C11_sm.pdf Imagens HDR para download: Página do autor: debevec.org:


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