Unstructured Lumigraph Rendering

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1 Unstructured Lumigraph Rendering
C.Buehler M.Bosse L.McMillan S.Gortler M.Cohen Rendu par «Lumigraph » non-structuré Présenté par: Ana PAUL Guillaume GENER

2 Unstructured Lumigraph Rendering
Introduction sur le rendu basé images Algorithmes précédents Light Field & Lumigraph View Dependent Texture Mapping Objectifs Algorithme Résultats

3 Rendu basé images Reconstruire des images à partir de photos, vidéos, images de synthèse. Peu ou pas d’informations sur la géométrie de la scène. Rendu moins coûteux. Exemple d’application: Quick Time VR

4 Light Field Rendering Le Light Slab Echantillonage Avantages
Rendu indépendant de la complexité de la scène. Complexité linéaire: simple rééchantillonnage Inconvénients Taille du lightfield Prise de vues sur un plan

5 The Lumigraph Similaire au light Field.
Prises de vues échantillonnées irrégulièrement. Prise de vues sur une hémisphère.

6 Exemples

7 View Dependent Texture Mapping
Principe : 1. Calcul de la visibilité: Pour chaque polygone, liste les images dans lesquelles il est vu. 2. Combler les trous: Trouver une « texture » pour les polygones qui ne sont jamais vus. 3. Construction de View Maps: Pour chaque polygone, déterminer l’image la meilleure pour chaque angle de vue d’une hémisphère.

8 View Dependent Texture Mapping
Avantages : Beaucoup moins d’images nécessaires. Rendu réaliste. Inconvénients: Il faut connaître la géométrie de la scène. Il faut connaître les informations de chacune des prises de vue. debevec_VDTM.mov

9 Objectifs Utilisation de proxies géométriques Uniformité épipolaire
Sensibilité de résolution Entrées déstructurées Uniformité de rayon équivalent Continuité Angle de déviation minimal Temps réel

10 Utilisation de proxies géométriques
information géométrique = proxy Un seul point considéré Suppression de toute caméra ne le «voyant» pas

11 Consistance épipolaire
Reconstruction triviale du rayon désiré Pas besoin d’information géométrique

12 Sensibilité de résolution
Distance de la caméra par rapport au point => flou

13 Entrées déstructurées
Positions aléatoires des caméras Rééchantillonnement des image par le processus de rebinning

14 Uniformité de rayon équivalent
Deux rayons désirés confondus => une seule caméra prise en compte

15 Continuité Couleur similaire pour deux points consécutifs
Poids plus important selon la distance par rapport au point

16 Angle de déviation minimal
Poids plus important selon la proximité angulaire du rayon désiré

17 Algorithme Entrée : Prise en compte des caractéristiques de la caméra
Collection d’images Position de la caméra Prise en compte des caractéristiques de la caméra Résolution Champ de vision Visibilité

18 Caméra blending field Poids associé à chaque caméra
Calculé selon les différentes contraintes

19 Les différents champs Deux angles : - angDiff - angThresh

20 Poids pour le blending :
Après normalisation :

21 Résolution Soit Ce qui nous permet d’avoir comme combinaison des poids : Et d’obtenir finalement

22 Exemple Sans prendre en compte la résolution
En appliquant l’algorithme

23 Champ de vue et visibilité
Nouvelle contrainte de poids : Après normalisation :

24 Rendu temps réel Par sélection de point
Chaque sommet de la triangulation = une caméra

25 Différentes étapes Chaque triangle = une seule région planaire => permet le plaquage de texture en hardware Un sommet pour chaque centre de caméra => consistance épipolaire Ajout d’une grille régulière de sommets dans le plan désiré Triangulation du plan

26 N rendus -> 1 pixel Rendu effectif:
N caméras et N textures associées à un point Rendu indépendant sur chacune => N Images Superposées à l’aide de transparence

27 Résultats

28 Références Efficient View-Dependent Image-Based Rendering with Projective Texture-Mapping Paul Debevec, Yizhou Yu, and George Borshukov Light Field Rendering Marc Levoy and Pat Hanrahan The Lumigraph Steven J. Gortler Radek Grzeszczuk Richard Szeliski Michael F. Cohen