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O Departamento de Ciência da Computação da Universidade de Cornell (Department of Computer Science of the Cornell University) traz um trabalho impressionante que propõe uma nova abordagem para a aquisição de modelos de volume para tecidos.
Baseado em dados de densidade a partir de raios-X de tomografias computadorizadas (computed tomography ou apenas "CT" sigla em inglês) e os dados de aparência a partir de fotografias sob iluminação não controlada.
Baseado em dados de densidade a partir de raios-X de tomografias computadorizadas (computed tomography ou apenas "CT" sigla em inglês) e os dados de aparência a partir de fotografias sob iluminação não controlada.
Para modelar um material, uma tomografia computadorizada é feita, resultando em uma densidade de volume escalar. Estes dados tridimensionais são processados para extrair informações de orientação das fibras de cada material e eliminar ruídos visuais.
A densidade resultante e os campos de orientação são utilizados em um processo de correspondência de aparência para definir as propriedades de distribuição do volume que, quando processado, produz imagens com textura estática que correspondem a fotografias.
Como os resultados mostram esta abordagem pode produzir modelos de aparência volumétrica com detalhes extremos, e em escalas maiores as texturas distintas e destaques de uma gama de tecidos muito diferentes como cetim e veludo emerge automaticamente - tudo baseado simplesmente em ter geometria precisa com mesoescala.
Tentando simplificar...
O processo é pegar o padrão de distribuição do formato da fibra de cada tecido a partir de tomografias computadorizadas para gerar um modelo de um pedaço do tecido que possa representar visualmente todo o restante do tecido. Se tiver algo que possa interferir visualmente no modelo eles tiram. A partir do modelo é feito a cópia do padrão identificado na tomografia para toda a área do tecido virtual.
Abaixo tem uma amostra do que o processo foi capaz de produzir (em alta definição - então clique na imagem para ampliá-la)
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Universidade de Cornell (site em inglês)
Encarte para a SIGGRAPH (PDF com qualidade alta - em inglês)
Encarte para a SIGGRAPH (PDF com qualidade baixa - em inglês)
Imagens suplementares (13MB)
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