Dissertação

Cone Tracing of Human Hair Fibers EVALUATED

A síntese de imagens de cenas de cabelo apresenta vários desafios. Devido à reduzida espessura das fibras de cabelo, é necessário um grande número de amostras de modo a produzir imagens sem artefactos. Um outro problema é o elevado número de testes de intersecção gerados por estruturas de aceleração hierárquicas de volumes envolventes que apenas utilizam caixas alinhadas aos eixos, não conseguindo desta maneira uma boa envolvência das primitivas de cabelo. Esta tese tem por objetivo melhorar o desempenho do processo de síntese de imagens através do uso de duas abordagens: uma abordagem baseada em cone tracing e uma outra abordagem que consiste numa estrutura de aceleração híbrida que envolve as primitivas de cabelo com caixas orientadas e alinhadas aos eixos. Com a abordagem baseada em cones é possível a produção de imagens sem artefactos com apenas uma taxa de amostragem de 2x2. É também possível a produção de imagens idênticas às produzidas por um ray tracer estocástico com uma taxa de amostragem de 16x16, utilizando no entanto taxas muito mais baixas e conseguindo ganhos de desempenho de até 4 vezes. Com a estrutura de aceleração híbrida é possível alcançar uma redução média do número de testes de intersecção com primitivas de cabelo de 53%, mantendo um aumento do consumo de memória de apenas 11%.
Renderização de cabelo, cone tracing, hierarquia híbrida de volumes envolventes, ray tracer estocástico, diminuição dos testes de intersecção, ganhos de desempenho

Maio 30, 2016, 13:0

Publicação

Obra sujeita a Direitos de Autor

Orientação

ORIENTADOR

João António Madeiras Pereira

Departamento de Engenharia Informática (DEI)

Professor Associado

ORIENTADOR

Vasco Alexandre da Silva Costa

INESC-ID

Doutor