Fundamentos de CG Prof Marcelo Gattass 2007-s01

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1 Fundamentos de CG Prof Marcelo Gattass 2007-s01
Trabalho 1 – HDRI Generator César Palomo 14/11/2018 HDRIGenerator César Palomo <mail: cpalomo at inf.puc-rio.br>

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Introdução Cenas mundo real: detalhes em partes muito claras e muito escuras: High Dynamic Range Filmes fotográficos e CCDs de câmeras digitais convencionais: limitadas a Low Dynamic Range 14/11/2018 HDRIGenerator César Palomo <mail: cpalomo at inf.puc-rio.br>

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Introdução (cont.) Tempo de exposição: permite controle sobre onde haverá perda de detalhe: nas partes claras, escuras ou ambas 4 imagens com diferentes tempos de exposição: 1/1000 seg, 1/250 seg, 1/60 seg, 1/8 seg 14/11/2018 HDRIGenerator César Palomo <mail: cpalomo at inf.puc-rio.br>

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Problema Como obter detalhes de uma cena tanto nas partes mais claras quanto nas escuras, tendo posse de uma câmera digital convencional, que gera imagens de Low Dynamic Range (LDR)? 14/11/2018 HDRIGenerator César Palomo <mail: cpalomo at inf.puc-rio.br>

5 Proposta: HDRI Generator
A partir de LDRIs da mesma cena com diferentes tempos de exposição, estimar radiância real da cena Implementação do algoritmo descrito no artigo: Robertson et al Dynamic range improvement through multiple exposures 14/11/2018 HDRIGenerator César Palomo <mail: cpalomo at inf.puc-rio.br>

6 Função de resposta da câmera
Y = f( X . t ) Y: medida observada na foto f: função de resposta da câmera X: radiância da cena real t: tempo de exposição da foto 14/11/2018 HDRIGenerator César Palomo <mail: cpalomo at inf.puc-rio.br>

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Cálculo da radiância Utiliza o método de Gauss-Seidel, interpretando o ruído Nij como uma variável aleatória gaussiana independente, de média zero e variância β2ij. Ao invés de usar variância, introduz conceito de peso: 14/11/2018 HDRIGenerator César Palomo <mail: cpalomo at inf.puc-rio.br>

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Pesos Aplica pesos aos valores observados Y: assume que sensibilidade do sensor da câmera é menor próximo aos extremos 0 e 255, e maior próximo de 128 Esboço da função peso usada no algoritmo 14/11/2018 HDRIGenerator César Palomo <mail: cpalomo at inf.puc-rio.br>

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Gauss-Seidel Como não se conhece f nem X, estes dois valores são estimados iterativamente, até que a taxa de decrescimento de uma função objetivo esteja abaixo de um valor estabelecido O(I,X) =  w (Iy – t.X) O: Função objetivo Iy: inversa da função de resposta no valor Y 14/11/2018 HDRIGenerator César Palomo <mail: cpalomo at inf.puc-rio.br>

10 HDRIGenerator – modo de uso
Informar uma sequência de fotos capturadas com dispositivos comuns (câmeras digitais ou de filme fotográfico), em ordem decrescente de tempo de exposição Gerar HDRI a partir das imagens informadas É possível, a partir da HDRI, simular o tempo de exposição de uma fotografia, usando-se o slider acima da imagem HDR É possível salvar a imagem simulada em formato BMP É possível salvar o mapa de radiância gerado pelo programa, no formato RADIANCE – proposto por Debevec e suportado pelo HDR Shop ( 14/11/2018 HDRIGenerator César Palomo <mail: cpalomo at inf.puc-rio.br>

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Resultados Performance: cerca de 10 segundos para estimar f (função de resposta da câmera) e X (mapa de radiância) a partir de 12 imagens de entrada, com 9 iterações - rápida convergência através do método Gauss-Seidel Para análise do resultado, usou-se f( X . t ) com diferentes t e o resultado é visualizado na janela do programa ao lado direito 14/11/2018 HDRIGenerator César Palomo <mail: cpalomo at inf.puc-rio.br>

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Resultados (cont.) Imagens de entrada Imagens geradas 14/11/2018 HDRIGenerator César Palomo <mail: cpalomo at inf.puc-rio.br>

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Referências Robertson et al Dynamic Range Improvement Through Multiple Exposures Debevec and Malik Recovering High Dynamic Range Radiance Maps From Photographs 14/11/2018 HDRIGenerator César Palomo <mail: cpalomo at inf.puc-rio.br>

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Dúvidas? ? 14/11/2018 HDRIGenerator César Palomo <mail: cpalomo at inf.puc-rio.br>