| Summary: | Made available in DSpace on 2014-06-12T16:00:52Z (GMT). No. of bitstreams: 2
arquivo7071_1.pdf: 1074316 bytes, checksum: ae42371c0825a3d3028fce648dba00e3 (MD5)
license.txt: 1748 bytes, checksum: 8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33 (MD5)
Previous issue date: 2011 === Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico === Integrar harmoniosamente a forma e a aparência de objetos sintetizados ainda é um dos maiores
desafios da Computação Gráfica. Para alguns objetos específicos, como animais com padrões
na pelagem, informações de forma e aparência estão intimamente ligadas por uma relação de
dependência, logo, o tratamento separado destes dois aspectos dificulta o processo como um
todo e limita os resultados visuais. Uma abordagem para resolver esse problema efetua o
processamento de ambas as etapas - criação da forma e aparência - em conjunto, gerando assim
texturas denominadas inteligentes, visto que estas devem se adaptar à superfície do objeto de
acordo com os critérios geométricos do mesmo.
O Modelo Mosaico de Clones - MClone - apresentou uma abordagem para a síntese inteligente
de texturas que representam padrões de pelagem em alguns mamíferos tais como os
grandes felinos e a girafa. Esta dissertação estende o modelo MClone para a simulação biologicamente
plausível de padrões de pelagem contrastantes, em sua maioria que se manifestam nas
cores branco e preto, sendo este padrão distribuído de forma aleatória - como se vê facilmente
em algumas espécies de cavalos, vacas, gatos, dentre outros - ou estruturada, como o padrão
listrado de zebras. As principais contribuições são a adição de um modelo de crista neural e de
campos vetoriais definidos na superfície do objeto para controle das simulações.
Os resultados visuais obtidos para vários mamíferos com padrões contrastantes como vacas,
cavalos, e zebras, confirmam as vantagens de uma abordagem integradora como a do modelo
MClone para geração procedural de texturas de uma ampla coleção de objetos do Reino Animal
|
|---|
