INTERACTIVE IMAGE-BASED RENDERING FOR VIRTUAL VIEW SYNTHESIS FROM DEPTH IMAGES
PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DO RIO DE JANEIRO === COORDENAÇÃO DE APERFEIÇOAMENTO DO PESSOAL DE ENSINO SUPERIOR === CONSELHO NACIONAL DE DESENVOLVIMENTO CIENTÍFICO E TECNOLÓGICO === PROGRAMA DE EXCELENCIA ACADEMICA === Modelagem e renderização baseadas em imagem tem sido uma área de pesquisa mui...
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PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DO RIO DE JANEIRO
2009
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ndltd-IBICT-oai-MAXWELL.puc-rio.br-314762019-03-01T15:43:28Z INTERACTIVE IMAGE-BASED RENDERING FOR VIRTUAL VIEW SYNTHESIS FROM DEPTH IMAGES RENDERIZAÇÃO INTERATIVA BASEADA EM IMAGENS PARA SÍNTESE DE VISTAS VIRTUAIS A PARTIR DE IMAGENS COM PROFUNDIDADE CESAR MORAIS PALOMO MARCELO GATTASS MARCELO GATTASS ALBERTO BARBOSA RAPOSO PAULO CEZAR PINTO CARVALHO PAULO CEZAR PINTO CARVALHO PAULO CEZAR PINTO CARVALHO PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DO RIO DE JANEIRO COORDENAÇÃO DE APERFEIÇOAMENTO DO PESSOAL DE ENSINO SUPERIOR CONSELHO NACIONAL DE DESENVOLVIMENTO CIENTÍFICO E TECNOLÓGICO PROGRAMA DE EXCELENCIA ACADEMICA Modelagem e renderização baseadas em imagem tem sido uma área de pesquisa muito ativa nas últimas décadas, tendo recebido grande atenção como uma alternativa às técnicas tradicionais de síntese de imagens baseadas primariamente em geometria. Nesta área, algoritmos de visão computacional são usados para processar e interpretar fotos ou vídeos do mundo real a fim de construir um modelo representativo de uma cena, ao passo que técnicas de computação gráfica são usadas para tomar proveito desta representação e criar cenas foto-realistas. O propósito deste trabalho é investigar técnicas de renderização capazes de gerar vistas virtuais de alta qualidade de uma cena, em tempo real. Para garantir a performance interativa do algoritmo, além de aplicar otimizações a métodos de renderização existentes, fazemos uso intenso da GPU para o processamento de geometria e das imagens para gerar as imagens finais. Apesar do foco deste trabalho ser a renderização, sem reconstruir o mapa de profundidade a partir das fotos, ele implicitamente contorna possíveis problemas na estimativa da profundidade para que as cenas virtuais geradas apresentem um nível aceitável de realismo. Testes com dados públicos são apresentados para validar o método proposto e para ilustrar deficiências dos métodos de renderização baseados em imagem em geral. Image-based modeling and rendering has been a very active research topic as a powerful alternative to traditional geometry-based techniques for image synthesis. In this area, computer vision algorithms are used to process and interpret real-world photos or videos in order to build a model of a scene, while computer graphics techniques use this model to create photorealistic images based on the captured photographs or videos. The purpose of this work is to investigate rendering techniques capable of delivering visually accurate virtual views of a scene in real-time. Even though this work is mainly focused on the rendering task, without the reconstruction of the depth map, it implicitly overcomes common errors in depth estimation, yielding virtual views with an acceptable level of realism. Tests with publicly available datasets are also presented to validate our framework and to illustrate some limitations in the IBR general approach. 2009-07-06 info:eu-repo/semantics/publishedVersion info:eu-repo/semantics/masterThesis http://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/Busca_etds.php?strSecao=resultado&nrSeq=31476@1 http://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/Busca_etds.php?strSecao=resultado&nrSeq=31476@2 eng info:eu-repo/semantics/openAccess PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DO RIO DE JANEIRO PPG EM INFORMÁTICA PUC-Rio BR reponame:Repositório Institucional da PUC_RIO instname:Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro instacron:PUC_RIO |
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PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DO RIO DE JANEIRO === COORDENAÇÃO DE APERFEIÇOAMENTO DO PESSOAL DE ENSINO SUPERIOR === CONSELHO NACIONAL DE DESENVOLVIMENTO CIENTÍFICO E TECNOLÓGICO === PROGRAMA DE EXCELENCIA ACADEMICA === Modelagem e renderização baseadas em imagem tem sido uma área de pesquisa muito ativa nas últimas décadas, tendo recebido grande atenção como uma alternativa às técnicas tradicionais de síntese de imagens baseadas primariamente em geometria. Nesta área, algoritmos de visão computacional são usados para processar e interpretar fotos ou vídeos do mundo real a fim de construir um modelo representativo de uma cena, ao passo que técnicas de computação gráfica são usadas para tomar proveito desta representação e criar cenas foto-realistas. O propósito deste trabalho é investigar técnicas de renderização capazes de gerar vistas virtuais de alta qualidade de uma cena, em tempo real. Para garantir a performance interativa do algoritmo, além de aplicar otimizações a métodos de renderização existentes, fazemos uso intenso da GPU para o processamento de geometria e das imagens para gerar as imagens finais. Apesar do foco deste trabalho ser a renderização, sem reconstruir o mapa de profundidade a partir das fotos, ele implicitamente contorna possíveis problemas na estimativa da profundidade para que as cenas virtuais geradas apresentem um nível aceitável de realismo. Testes com dados públicos são apresentados para validar o método proposto e para ilustrar deficiências dos métodos de renderização baseados em imagem em geral. === Image-based modeling and rendering has been a very active research topic as a powerful alternative to traditional geometry-based techniques for image synthesis. In this area, computer vision algorithms are used to process and interpret real-world photos or videos in order to build a model of a scene, while computer graphics techniques use this model to create photorealistic images based on the captured photographs or videos. The purpose of this work is to investigate rendering techniques capable of delivering visually accurate virtual views of a scene in real-time. Even though this work is mainly focused on the rendering task, without the reconstruction of the depth map, it implicitly overcomes common errors in depth estimation, yielding virtual views with an acceptable level of realism. Tests with publicly available datasets are also presented to validate our framework and to illustrate some limitations in the IBR general approach. |
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