Низкая цена
Всего 249a за скачивание одной диссертации
Скидки
75 диссертаций за 4900a по акции. Подробнее
О проекте

Электронная библиотека диссертаций — нашли диссертацию, посмотрели оглавление или любые страницы за 3 рубля за страницу, пополнили баланс и скачали диссертацию.

Я впервые на сайте

Отзывы о нас

Исследование и разработка алгоритмов, методов и программных средств для задач синтеза реалистичных изображений : диссертация ... кандидата физико-математических наук : 05.13.11

Год: 2005

Номер работы: 84384

Автор:

Стоимость работы: 249 e

Без учета скидки. Вы получаете файл формата pdf

Оглавление и несколько страниц
Бесплатно

Вы получаете первые страницы диссертации в формате txt

Читать онлайн
постранично
Платно

Просмотр 1 страницы = 3 руб



Оглавление диссертации:

Методы синтеза реалистичных изображений, основанные на физически аккуратном моделировании распространения света, применяются во многих областях человеческой деятельности. Созданные алгоритмы и программные средства отопления представляют и интерес для использования автомобильной в и архитектуре, систем авиационной градостроительстве, промышленности и др. Предварительные расчеты освещения являются одним из обязательных этапов при проектировании и строительстве зданий. С помощью таких расчетов о

Одной из главных проблем моделирования освещенности и генерации реалистичных изображений является значительный объем вычислений и, как результат, большое время работы алгоритма. При расчете интенсивности точки экрана обратной трассировкой лучей необходимо протрассировать несколько лучей: луч от точки наблюдения к сцене, лучи от точки пересечения с объектом на источники света, порождающие лучи, порождающие порождающих лучей и так далее. При размере изображения 1280 на 1024 точек количество луч

. Метод, использующий октарное (восьмеричное) дерево подобластей [6, 9], выглядел предпочтительным на начальном этапе исследования методов ускорения посредством пространственного разбиения сцены, так как он учитывает возможную неравномерность расположения объектов в ней. Недостатком этого метода является необходимость передвигаться вверх и вниз по октарному дереву для достижения подобласти (т.е. необходимость пройти от начального узла вниз через все нетерминальные узлы, а при переходе к следу

Исторически задача создания компактной модели хранения октарного дерева [33, 34] в памяти компьютера возникла в ходе работы над двумя проектами - создание системы синтеза реалистичных изображений Ray3D на машинах класса IBM PC (в то время это были Intel 286 и 386) и экспериментов с распараллеливанием алгоритма трассировки лучей на транспьютерах. Система синтеза реалистичных изображений RaySD была полностью разработана автором [35]. Создание системы трассировки лучей на IBM PC. Перенос системы

Представление терминального узла дерева. Терминальный узел октарного дерева соответствует такой подобласти всего пространства трехмерной сцены, которая далее не делится (см. ниже). Для данной подобласти хранится список объектов, пересеченных ее границами или содержащихся внутри ее. Список объектов представлен в виде их номеров, расположенных друг за другом. Необходимо также знать число объектов в списке. Терминальный узел на языке Си можно описать следующим образом: typedef struct { short num

Эффективное вычисление функции перехода к порожденному узлу. Задача эффективного вычисления функции перехода к порожденному узлу разбивается на две: подсчет числа установленных битов в байте и быстрый пробег по всем байтам от начала массива. Первая задача была решена с помощью дополнительного массива из 256 чисел. Каждое значение массива равно количеству единиц, встретившихся в двоичном представлении своего индекса. Таким образом, подсчет числа установленных битов в байте выполняется за одну

Реализация октарного дерева. Система реалистической визуализации RaySD, основанная на методе трассировки лучей, была первоначально реализована на языке программирования Си, на рабочей станции Беста-88. Затем она была перенесена на компьютеры IBM PC AT (1286) и транспьютер IMS Т800-20 на плате PARSYTEC. Эти вычислительные комплексы имеют следующие размеры ОЗУ: PC Беста-88 IBM PC AT под MS-DOS

3.30 VME-плата PARSYTEC При первоначальной 16 Мб 640 Кб 1 Мб для одного транспьютера реализации

. С развитием вычислительной техники, увеличением объемов оперативной памяти и быстродействия процессоров изображаемые сцены стали измеряться в десятках и сотнях тысяч объектов. Эффективное ускорение трассировки лучей посредством разбиения пространства возможно только, если терминальные узлы дерева содержат сравнительно небольшое число объектов. Но при таком большом общем количестве объектов (сотни тысяч) это условие требует значительной глубины разбиения пространства. Что в свою очередь вед

Для сцен с большим количеством объектов более эффективной оказалась схема равномерного разбиения сцены на подобласти, предложенная первоначально Fujimoto и др. [19]. Пример равномерного разбиения показан на рис. 10. При трассировке такого пространственного разбиения (т.е. при переходе от одной подобласти к следующей) вертикального движения по структуре вообще нет. Следующая подобласть при трассировке луча определяется легко, используя приращения луча по каждой координате, получаемые в резул

Естественным развитием метода равномерного разбиения пространства для неравномерных сцен является равномерное разбиение с дальнейшим равномерным делением подпространств. Сначала создание такой структуры полностью совпадает с равномерным разбиением. Но для подобластей, содержащих большое количество объектов, процесс равномерного деления повторяется еще раз. Пример равномерного разбиения с равномерным делением подобластей показан на рис, 11. ^ •" - I 1 -.•я • к. " ^ lb. ._ .

Хотя идея метода была сформулирована достаточно давно, реализовать ее в программном комплексе синтеза фотореалистичных изображений и получить данные для сравнения с простым равномерным разбиением достаточно больщих сцен автору удалось только в 1999 году. Сравнения проводились на персональном компьютере (Pentium 200 MHz, 64 Mb RAM) для практических сцен (предоставленных строительными корпорациями Matsushita и Sekisui, Япония), различных по степени равномерности и количеству объектов. Были испо

Исторически, когда автор начал заниматься синтезом реалистичных изображений, все доступные графические контроллеры (включая графическую рабочую станцию) не поддерживали палитру более чем 256 цветов. Количество же различных цветов, получаемых в результате физического моделирования света и синтеза изображения, существенно превышало возможности графических контроллеров. Поэтому была сформулирована и решена задача вычисления палитры монитора для конкретного изображения. Все цвета изображения долж

Ощущение цвета возникает в результате физико-химических процессов, вызванных воздействием электромагнитных волн в диапазоне от 380 до 700 нм. Для нас существенно, что максимум чувствительности глаза приходится на три участка спектра с длиной волны около 630 (красный), 530 (зелёный) и около 400 нм (синий цвет). Это соответствует трем видам цветовых рецепторов глаза. Дальнейшая обработка в зрительных нейронах и головном мозге человека обеспечивает восприятие всего диапазона цветов. В общеприня

Даны Р точек цветового пространства, которые нужно изобразить на экране. Всего имеется М различных цветов, причём в большинстве случаев М » Р. Количество одновременно изображаемых цветов п гораздо меньше как М, так и Р, т.е. верны соотношения М » Р и Р » п. Необходимо выбрать п точек из М таким образом, чтобы они "правдоподобно" приближали Р заданных цветов. Пример соотношения п, Р и М. При синтезе изображения методом трассировки лучей возможна ситуация, когда каждая точка экрана бу

Щея метода [32, 36] состоит в следующем. Цветовой куб разбивается на подпространства плоскостями, перпендикулярными осям координат, таким образом, чтобы плотность разбиения была выше там, где более плотно расположены точки. Каждой итоговой клетке разбиения присваивается один цвет. Это позволяет иметь большее число изображаемых цветов для основных (доминирующих в этой картинке) цветовых областей, представленных большим количеством точек. Более детальное изображение основных областей позволит &

Алгоритм создавался для достаточно слабых компьютеров (IBM PC Intel 286-486) с ограниченными ресурсами. При его реализации возникла проблема размещения координат всех точек в оперативной памяти, так как с ними производится большой объем вычислений. Оценка требуемой для сохранения рисунка памяти. Во время работы алгоритма динамического подбора палитры точка рассматривается как элемент цветового пространства с координатами (г, g, b). Экранные координаты точки (х,

у) понадобятся при выводе

Данный алгоритм, созданный для системы трассировки лучей Ray3D[35], был реализован на языке программирования Си на отечественной рабочей станции "Беста-88". Позднее эта система была перенесена на IBM PC совместимые компьютеры и получила широкое распространение, в качестве одного из модулей биологического программного комплекса GeneBee. Рисунки 17-19 иллюстрируют результат работы алгоритма динамического подбора палитры. Рисунок 17 получен при помощи простого равномерного разбиения цв

2.2. Эффективный оператор сжатия динамического диапазона яркостей Естественным развитием изучения цветового восприятия человека и разработки методов преобразования физических величин яркости в цветовые координаты дисплея являются в наши дни алгоритмы сжатия физических величин с большим диапазоном значений. Будем считать диапазон большим, если отношение яркостей самого светлого и самого темного участков изображения будет порядка десятка тысяч и более. Изображения с большим динамическим диапазо

Для создания эффективного оператора за основу был взят глобальный оператор, называемый улучшенным оператором Тумблина-Рушмеера [39], и дополнительная формула, предложенная Рейнхардом и др. [65, 66]. Оператор сжатия, первоначально предложенный Тумблином и Рушмеером [39], использует модель сохранения яркости, основанную на математической модели человеческого зрения Стивенса [1]. Целью этой модели является обеспечение постоянного отношения яркости изображения, воспринимаемого с экрана монитора,

В предыдущем разделе было показано, что предложенный оператор сжатия зависит от двух параметров - адаптационной яркости изображения Lwa и уровня белого -^w/»7e. Выборка по редкой сетке используется для оценки обоих этих параметров. Оценка производится в два этапа. Первый этап оценки параметров. Первоначально адаптационная яркость изображения оценивается, используя уравнение (2), и уровень белого выбирается так, чтобы ~ 1 % точек из выборки имело яркость, превосходящую эту величину. Один проце

Разработанный метод был реализован в нескольких программных системах компании INTEGRA Inc. [89] и показал хорошие результаты для широкого набора изображений с большим динамическим диапазоном яркостей, созданных в этих системах. Были проведены эксперименты с различными результаты изображениями без реальных сцен, имеющих большой Результаты динамический диапазон. Во всех случаях метод дал удовлетворительные дополнительной настройки параметров. некоторых из этих экспериментов приведены ниже. На р

Визуализация пространственных данных используется в основном в задачах научной визуализации. Научная визуализация - это создание графических образов, в максимально информативной форме воспроизводящих значимые аспекты исследуемого процесса или явления. При этом большой объем результатов моделирования представляется в компактной и легко воспринимаемой форме. Преставление в виде графических образов позволяет исследователю увидеть изучаемую систему или процесс изнутри, что было бы невозможно без

Примеры, представленные в этой главе, иллюстрируют возможности разработанной системы контекстной визуализации. Распределения скалярных и векторных величин, показанные на рисунках, вычислены при помощи системы моделирования процессов теплообмена и движения воздушных потоков Flow, созданной по заказу фирмы Integra [89]. Изображения получены средствами разработанной системы физически аккуратного моделирования освещенности и построения фотореалистичных изображений Inspirer [41, 80], которая включ

3.2.1. Формы визуального представления пространственных данных Система Visualizer поддерживает визуализацию скалярных полей, а также трехи четырехмерных векторных полей, заданных на равномерной или неравномерной сетке в трехмерном пространстве. Пространственные данные могут быть представлены различными способами. При выборе способов представления представить учитывалась на одном главная цель контекстной о визуализации: изображении информацию пространственных данных, сохраняя при этом общий в

Система поддерживает одновременное отображение произвольных наборов данных, полученных в результате моделирования или измерения каких-либо пространственных характеристик. Исходными данными для визуализации служат файлы с массивами числовых данных, представленных в текстовом виде. Входные массивы могут содержать произвольное множество компонентов данных для каждой точки пространства. Система позволяет загружать одновременно несколько входных массивов, которые, вообще говоря, могли быть получен

Для каждого презентационного набора данных пользователь задает один из допустимых способов представления, описанных выше (п,

3.2.1). Пара (презентационный набор данных, способ представления) называется элементом презентации. Можно задать несколько элементов презентации, которые будут отображены одновременно в окружении контекстной сцены, представляющей среду. Система Visualizer предоставляет развитый графический интерфейс для определения элементов презентаций, включая задание презентаци

Для более наглядного изучения данных система позволяет определять и воспроизводить анимационные последовательности, показывающие изменение исследуемого распределения данных в пространстве или времени. При пространственной анимации плоскость с изображением элемента анимации движется вдоль заданной пользователем траектории; при этом также могут выполняться вращения плоскости вокруг координатных осей. В простейшем случае плоскость (например, с изображением скалярного поля тоновой заливкой или из

Visualizer был разработан и реализован как дополнительный модуль программного комплекса построения фотореалистичных изображений Inspirer [41, 80], предназначенного для работы с приложениями в области архитектуры и светотехники. Эта система содержит средства физически аккуратного моделирования глобальной освещенности сцены с использованием метода Монте-Карло или метода излучательности и позволяет получать качественные высокореалистичные изображения сцен. Это является важной предпосылкой для по

Схема реализации контекстной визуализации пространственных данных изображена на рис. 29. Элемент презентации: набор данных+форма L V V PGG ъ подготовка Изображение Рис. 29. Схема реализации контекстной визуализации пространственных данных. Как уже упоминалось, система контекстной визуализации работает с произвольными пространственными данными. Поэтому презентационных наборов данных реализована как отдельный компонент 80 адаптер пространственных данных (VDA - Volumetric Data Adap

3.4. Дополнительные возможности системы контекстной визуализации Архитектурные решения, принятые при реализации системы Visualizer, обеспечивают широкие возможности для наращивания ее функциональности. Очевидный способ развития средств визуализации - добавление новых форм представления данных, например, в виде движущихся частиц, траекторий маркеров или текстур. Для этого достаточно реализовать соответствующие PGG. Также изображение дополнительной так называемых возможностью сенсорных является

Как уже отмечалось выше, программная система Visualizer представляет собой инструмент для визуализации пространственных данных (распределения температуры, скорости движения воздуха и т.п.) в контексте среды обитания человека - в жилом помещении, салоне автомобиля или самолета, городском микрорайоне. Важным свойством системы является то, что визуализация дополнительной презентационной геометрии практически не влияет на скорость изображения сцены. Такого результата удалось достичь благодаря эф

в настоящее время широкое распространение получила практика представления продуктов, изделий, технологий на сайтах Интернет. Как правило, на таких сайтах размещают не только текст, но и обширные галереи изображений и/или мультимедийных данных, что позволяет показать свойства, которые трудно передать в вербальной форме (стиль, эстетичность, эргономичность и т.п.). Например, на сайте [91] представлены изображения различных моделей автомобилей Jaguar. Посетитель сайта может вращать изображения,

Приложение машинной графики для интерактивного моделирования освещенности предоставляет вычислительной чтобы выполняется приложение'. нагрузки в глобальной распределенной работы и среде, в включающей компьютер пользователя и компьютер на сайте, который Эффективность между приложения значительной мере зависит от решений, связанных с распределением компьютерами работы с организацией числом взаимодействия между выполняющимися на них компонентами. Для того обеспечить возможность максимальным поль

Рассмотрим функциональность программного комплекса, предоставляющего физически аккуратное моделирование освещенности, на примере сценария типичного сеанса работы. Диаграмма, показывающая общую схему работы пользователя, показана на рис. 32. Загрузка сцены Редактирование параметрической сцены Расчет глобальной освещенности t Исследование распределения освещенности Работа с библиотекой объектов и источников света. Генерация изображений и панорам Рис. 32. Схема работы пользователя. А. За

к началу работы над проектом в отделе машинной графики ИПМ уже имелся значительный задел разработанного ранее программного обеспечения, реализующего рассмотренные в предыдущей главе функции и использовавшегося в составе ряда приложений машинной графики [72, 79]. В рамках проекта разработки программного комплекса LKemel необходимо было выделить фрагменты этого программного обеспечения, оформив их в виде СОМ-компонента, на основе которого независимые разработчики могли бы создавать интерактивны

Расчет глобальной освещенности и создание высокореалистичных изображений требуют значительных вычислительных затрат. В то же время слишком большое время ожидания, скорее всего, приведет к низкой посещаемости Интернет-сайта. Поэтому эффективная реализация ресурсоемких операций в контексте Интернет-приложений приобретает критическое значение. К началу работы над проектом метод детерминистической трассировки лучей для генерации изображений был уже достаточно хорошо оптимизирован. В его реализаци

Главной причиной необходимости большого объема вычислений при расчете глобальной освещенности является стохастический шум, присущий всем Монте-Карло алгоритмам. Поскольку освещенность в основном является гладкой функцией, для которой шум хорошо заметен, то получение качественных изображений невозможно без избавления от него. Стандартное решение проблемы при использовании алгоритмов Монте-Карло с псевдослучайной числовой последовательностью - увеличение времени вычислении до тех пор, пока дост

Кроме алгоритмических методов для максимального ускорения синтеза изображений и расчета глобальной освещенности были также реализованы параллельные вычисления. Применяется как горизонтальный параллелизм, основанный на использовании кластеров из нескольких компьютеров, объединенных в сеть, так и вертикальный параллелизм многопотоковых (multithread) вычислений, эффективно использующих несколько процессоров в одном компьютере. Идея параллельной реализации алгоритма обратной трассировки, применяе

Конечные пользователи, работающие с приложениями на базе программного комплекса LKemel через Интернет, естественно, не должны иметь возможность изменять и сохранять библиотеки сцен и объектов. Они также не могут управлять распределенной конфигурацией кластера, используемого для вычислений на сайте, предоставляющем Интернетприложение. Предполагается, что такие действия составляют прерогативу специалиста, ответственного за подготовку презентационных сцен, и администратора сайта, который должен

Хотя за основу разработки программного комплекса моделирования освещенности в Интернет-приложениях было взято уже существующее программное обеспечение, работа над проектом потребовала значительных усилий, связанных с разработкой кода. интерфейса Специфика и соответствующей конечных реорганизацией программного доступа пользователей через Интернет, где особенно важно малое время отклика, потребовала реализации алгоритмов ускорения и усовершенствования средств параллелизма в программах расчета

Современное развитие науки и производства все чаще требует интерактивных скоростей от различных, в том числе и графических, приложений, В связи с этим была поставлена и решена задача построения физически аккуратных изображений в реальном времени на базе широко распространенных в мире персональных компьютеров [78]. Система интерактивного синтеза реалистичных изображений нужна, в частности, в автомобильной индустрии, где важно исследовать визуальное восприятие лакокрасочных покрытий под естеств

. При создании системы синтеза реалистичных изображений в реальном времени [78] рассматривалось два основных подхода: традиционный вывод полигонального представления геометрии и современный интерактивный метод трассировки лучей [61, 62, 109]. Хотя метод трассировки лучей является физически аккуратным, все же он не обеспечивает реальную интерактивную скорость на общедоступных персональных компьютерах. Впечатляющие результаты, достигнутые в проекте Real Time Ray Tracing [109], (скорость визуали

. Архитектура приложения для генерации реалистичных изображений в реальном времени показана на рис. 39. Эта архитектура была реализована в программном комплексе Fly [78]. Библиотеки объектов, источников света, материалов, и др. Препроцессированное описание сцены (RT) Моделирование освещенности (BRTJMCRT) VRML, ТВТ, DXF, 3ds, etc. Препроцессированное описание сцены (OGL) Интерактивный модуль визуализации RT изображение OpenGL Рис. 39. Архитектура системы генерации реалистичных изображ

. Освещение сцены солнечным светом является специальным режимом генерации изображения, используемым в архитектурном проектировании и градостроительстве. Примеры изображений с естественным освещением, полученных в реальном времени, показаны на рис. 40. (а) Рис. 40(a). Изображения дома, полученные в реальном времени. Условия естественного освещения: географическое положение - Токио (Япония), дата- 21 июня, локальное время - 6 часов утра для рисунка (а), 12 часов и 17 часов дня для левого и пр

Реализованный программный комплекс Fly обеспечивает визуализацию сложных материанов, заданных через двунаправленную функцию отражения (ДФО). Функция отражения может быть задана в наиболее общем, табличном виде. Визуализация в реальном времени таких функций является сложной задачей, потому что доступ к большим таблицам и интерполяция значений функции на направления, не представленные в таблице, требуют существенных вычислительных затрат. Кроме того, вычисление значений функции только для верши

5.5, Зеркальные отражения и эффекты вторичной освещенности Методы визуализации, предоставляемые OpenGL, позволяют приблизительно изобразить отражения источников света. Для отражений геометрии сцены в зеркальных поверхностях в реальном времени были разработаны специальные алгоритмы. Более подробно они описаны в докладе [78]. Пример сцены, содержащей многочисленные зеркальные отражения, полученные в реальном времени, показан на рис. 43. Рис. 43. Пример зеркальных отражений в реальном времени

Программный комплекс Fly был реализован в отделе машинной графики Института прикладной математики им. М.В. Келдыша РАН при непосредственном участии автора. Дополнительно в комплексе были реализованы возможности интерактивной навигации, предоставлены возможности интерактивного изменения геометрии сцены, назначения материалов и спецификации освещения сцены. Тесты показали, что программный комплекс способен строить вполне реалистичные изображения с естественным освещением, визуализацией двунапра