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Computação Gráfica: Possibilidades e Desafios Paulo Cezar Pinto Carvalho IMPA.

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1 Computação Gráfica: Possibilidades e Desafios Paulo Cezar Pinto Carvalho IMPA

2 Computação Gráfica Dados (descrição da cena, luzes e câmera) Imagens

3 Computação Gráfica Dados (descrição da cena, luzes e câmera) Imagens Síntese de Imagens Visão Computacional

4 Computação Gráfica é Computação ou Matemática? Nas áreas clássicas de computação (linguagens, banco de dados, etc): –Matemática Discreta –Lógica –Álgebra –...

5 A situação é bem diferente na Computação Gráfica –Análise –Topologia –Geometria Diferencial, Geometria Projetiva –Álgebra, Geometria Algébrica, etc –Probabilidade –Otimização Boa formação matemática clássica é essencial. Computação Gráfica é Computação ou Matemática?

6 Matemática Matemática Aplicada Uma vez resolvido um problema de Matemática, ele está esgotado como tema original de pesquisa. Em Matemática Aplicada, um problema pode ser resolvido várias vezes, dependendo das condições tecnológicas. Isto se reflete na história da Computação Gráfica.

7 Computação Gráfica: um histórico Anos –Ivan Sutherland (Sketchpad, 1963) –Tecnologia de display: terminais gráficos vetoriais, capaz de armazenar primitivas (raster inviável, devido a custo de memória e capacidade de processamento) –Wire-frame, aplicações de CAD –Problemas fundamentais: visibilidade, recorte, técnicas de modelagem geométrica (2D e 3D)

8 Computação Gráfica: um histórico

9 Anos 80 –Viabilização da tecnologia raster (economia de mercado, microcomputadores) –Adaptação das técnicas wire-frame para raster –Z-buffer: inviável quando introduzido (1975), mas a tecnologia do futuro. –Visualização realista, animação, iluminação global (radiosidade) –Interfaces gráficas Computação Gráfica: um histórico

10 Anos 90 –Consolidação do raster –Visualização volumétrica –Maior integração com imagens (modelagem e visualização baseada em imagens) –Aquisição de movimentos –Realismo em movimento (efeitos especiais) Computação Gráfica: um histórico

11 Na atualidade –Programação em placa gráfica (indústria de jogos) –Modelos de iluminação mais realistas (não Lambertianos) –Aquisição de dados fotométricos mais precisos (HDR) –Aquisição de geometria em tempo real. –Modelos baseados em pontos –Superfícies de subdivisão Computação Gráfica: um histórico

12 Ciclo de vida dos problemas Os problemas essenciais são recolocados a cada mudança de tecnologia: –Modelagem –Visibilidade –Imageamento –Animação

13 Exemplo de problema recorrente Operações booleanas AAG Requicha and HB Voelcker, Boolean operations in solid modelling: boundary evaluation and merging algorithms, Proc. of the IEEE, 73(1), 1985 Henning Biermann, Daniel Kristjansson, Denis Zorin Approximate Boolean Operations on Free-form Solids, SIGGRAPH 2001

14 Possibilidades e desafios em Computação Gráfica Área atraente para quem tem formação matemática e desejo de trabalhar com aplicações. Uso direto das áreas clássicas e modernas da Matemática (Análise, Álgebra, Topologia, Geometria, Otimização, Probabilidade,...). Oportunidade de abrir áreas, identificando problemas essenciais para tecnologias emergentes.

15 Possibilidades e desafios em Computação Gráfica Possibilidades de interação com o grupo do IMPA (tem sido mais comum com alunos da PUC, UFRJ, IME). Cursos oferecidos em todos os períodos –Verão: Conceitos Básicos em Computação Gráfica (Temas em Computação Visual) –Março-Junho: Sistemas Gráficos, (Processamento Geométrico) –Agosto-Novembro: Processamento de Imagens, Algoritmos –Em todos os períodos: Seminário de Computação Gráfica Possibilidade de participar de projetos, em conjunto com professores da instituição de origem.


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