Rendering ad alta gamma dinamica: Sbloccare lo spettro visivo: tecniche avanzate nella visione artificiale
Di Fouad Sabry
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Info su questo ebook
Che cos'è il rendering ad alta gamma dinamica
Il rendering ad alta gamma dinamica, noto anche come illuminazione ad alta gamma dinamica, è il rendering di scene di grafica computerizzata utilizzando l'illuminazione calcoli eseguiti in gamma dinamica elevata (HDR). Ciò consente la conservazione dei dettagli che potrebbero andare persi a causa dei rapporti di contrasto limitati. I videogiochi, i film generati dal computer e gli effetti speciali ne traggono vantaggio poiché creano scene più realistiche rispetto a modelli di illuminazione più semplicistici.
Come trarrai vantaggio
(I) Approfondimenti e convalide sui seguenti argomenti:
Capitolo 1: Rendering ad alta gamma dinamica
Capitolo 2: Rendering (computer grafica)
Capitolo 3: Illuminazione globale
Capitolo 4: Acquisizione HDR con esposizione multipla
Capitolo 5: Mappatura dei toni
Capitolo 6: Illuminazione per pixel
Capitolo 7: Bloom (effetto shader)
Capitolo 8: Illuminazione basata su immagini
Capitolo 9: Gamma dinamica elevata
Capitolo 10: Wolfgang Heidrich
(II) Rispondere alle principali domande del pubblico sul rendering ad alta gamma dinamica.
(III) Esempi reali dell'utilizzo del rendering ad alta gamma dinamica in molti campi.
A chi è rivolto questo libro
Professionisti, studenti universitari e laureati, appassionati, hobbisti e coloro che desiderano andare oltre le conoscenze o le informazioni di base per qualsiasi tipo di livello elevato Rendering della gamma dinamica.
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Equalizzazione dell'istogramma: Miglioramento del contrasto dell'immagine per una migliore percezione visiva Valutazione: 0 su 5 stelle0 valutazioniVisione computerizzata: Esplorare le profondità della visione artificiale Valutazione: 0 su 5 stelle0 valutazioniRiduzione del rumore: Miglioramento della chiarezza, tecniche avanzate per la riduzione del rumore nella visione artificiale Valutazione: 0 su 5 stelle0 valutazioniTrasformata del radon: Svelare modelli nascosti nei dati visivi Valutazione: 0 su 5 stelle0 valutazioniMappatura dei toni: Mappatura dei toni: prospettive illuminanti nella visione artificiale Valutazione: 0 su 5 stelle0 valutazioniDiffusione anisotropa: Miglioramento dell'analisi delle immagini attraverso la diffusione anisotropa Valutazione: 0 su 5 stelle0 valutazioniRetinex: Svelare i segreti della visione computazionale con Retinex Valutazione: 0 su 5 stelle0 valutazioniTrasformazione di Hough: Svelare la magia della trasformazione di Hough nella visione artificiale Valutazione: 0 su 5 stelle0 valutazioniSistema di gestione del colore: Ottimizzazione della percezione visiva negli ambienti digitali Valutazione: 0 su 5 stelle0 valutazioniVisione artificiale subacquea: Esplorando le profondità della visione artificiale sotto le onde Valutazione: 0 su 5 stelle0 valutazioniCorrezione gamma: Migliorare la chiarezza visiva nella visione artificiale: la tecnica di correzione gamma Valutazione: 0 su 5 stelle0 valutazioniModello di aspetto del colore: Comprendere la percezione e la rappresentazione nella visione artificiale Valutazione: 0 su 5 stelle0 valutazioniOmografia: Omografia: trasformazioni nella visione artificiale Valutazione: 0 su 5 stelle0 valutazioniVisione stereoscopica del computer: Esplorare la percezione della profondità nella visione artificiale Valutazione: 0 su 5 stelle0 valutazioniScala dello spazio: Esplorare le dimensioni nella visione artificiale Valutazione: 0 su 5 stelle0 valutazioniGruppo congiunto di esperti fotografici: Sfruttare la potenza dei dati visivi con lo standard JPEG Valutazione: 0 su 5 stelle0 valutazioniFunzione di corrispondenza dei colori: Comprendere la sensibilità spettrale nella visione artificiale Valutazione: 0 su 5 stelle0 valutazioniRidipintura: Colmare le lacune nella visione artificiale Valutazione: 0 su 5 stelle0 valutazioniIstogramma dell'immagine: Svelare intuizioni visive, esplorare le profondità degli istogrammi delle immagini nella visione artificiale Valutazione: 0 su 5 stelle0 valutazioniConsenso del campione casuale: Stima robusta nella visione artificiale Valutazione: 0 su 5 stelle0 valutazioniRilevatore di bordi astuto: Svelare l'arte della percezione visiva Valutazione: 0 su 5 stelle0 valutazioniModello a colori: Comprendere lo spettro della visione artificiale: esplorare i modelli di colore Valutazione: 0 su 5 stelle0 valutazioniSpazio colore: Esplorare lo spettro della visione artificiale Valutazione: 0 su 5 stelle0 valutazioniStima della posa del corpo articolato: Sbloccare il movimento umano nella visione artificiale Valutazione: 0 su 5 stelle0 valutazioniMappatura dei colori: Esplorare la percezione visiva e l'analisi nella visione artificiale Valutazione: 0 su 5 stelle0 valutazioniRilevamento delle macchie: Scoprire modelli nei dati visivi Valutazione: 0 su 5 stelle0 valutazioniCompressione delle immagini: Tecniche efficienti per l'ottimizzazione dei dati visivi Valutazione: 0 su 5 stelle0 valutazioniProfilo colore: Esplorare la percezione visiva e l'analisi nella visione artificiale Valutazione: 0 su 5 stelle0 valutazioniTrasformazione affine: Sbloccare le prospettive visive: esplorare la trasformazione affine nella visione artificiale Valutazione: 0 su 5 stelle0 valutazioniTrasformazione di feature invarianti di scala: Svelare il potere della trasformazione delle caratteristiche invarianti su scala nella visione artificiale Valutazione: 0 su 5 stelle0 valutazioni
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Anteprima del libro
Rendering ad alta gamma dinamica - Fouad Sabry
Capitolo 1: Rendering ad alta gamma dinamica
Utilizzando i calcoli dell'illuminazione ad alta gamma dinamica, il rendering ad alta gamma dinamica (HDRR o rendering HDR) crea immagini fotorealistiche in computer grafica (HDR). In questo modo, è possibile mantenere i dettagli che altrimenti potrebbero andare persi a causa del basso contrasto. Di conseguenza, è possibile creare scenari più realistici nei videogiochi, nei film CGI e nelle animazioni con effetti speciali.
Sviluppatori di unità di elaborazione grafica Nvidia fornisce una sinossi in tre punti della giustificazione dell'HDR: le cose possono essere scure quanto devono essere o chiare quanto devono essere per vedere i dettagli e viceversa.
Nel 1985, Greg Ward è stato il pioniere dell'uso dell'imaging HDRI (High-Dynamic-Range) nella computer grafica con il rilascio del suo programma gratuito e open-source di rendering e simulazione dell'illuminazione Radiance. Per oltre un decennio, i progressi dell'HDRI si sono bloccati a causa dei vincoli nella velocità di elaborazione, nell'archiviazione dei dati e nelle tecniche di acquisizione. La tecnologia per implementare praticamente l'HDRI è emersa solo di recente. Questi due studi hanno gettato le basi per la realizzazione di sonde luminose HDR (High Dynamic Range) di un luogo e quindi l'utilizzo di tali sonde per illuminare una scena generata.
Da allora, le immagini ad alta gamma dinamica (HDRI) e l'illuminazione ad alta gamma dinamica (HDRL) hanno trovato un ampio utilizzo nelle scene 3D in cui l'incorporazione di un elemento 3D in un ambiente reale richiede l'uso di dati della sonda di luce per creare effetti di luce plausibili.
La ricerca di Spencer è stata la base per uno shader di post-elaborazione HDRI utilizzato nel videogioco del 1997 Riven: The Sequel to Myst. Quando Epic Games ha dimostrato l'Unreal Engine 3 e Valve ha annunciato Half-Life 2: Lost Coast nel 2005 all'E3, insieme a motori open source come OGRE 3D e giochi open-source come Nexuiz, la frase ha acquisito ancora una volta un uso diffuso.
Il rendering HDR ha il vantaggio di mantenere i dettagli più fini nelle scene ad alto contrasto. Senza HDR (High Dynamic Range), le immagini con troppo bianco o nero vengono regolate automaticamente. La tecnologia li converte in un valore in virgola mobile di 0,0 per il completamente nero e 1,0 per il completamente bianco.
L'uso di ulteriori segnali percettivi per aumentare la luminosità apparente è un altro aspetto del rendering HDR. Anche i fenomeni ottici come i riflessi e le rifrazioni, così come i materiali trasparenti come il vetro, sono influenzati dal trattamento di conservazione della luce del rendering HDR. Le luci molto forti (come il sole) sono limitate a un valore di luminanza di 1,0 nel rendering LDR. In questo caso, il risultato deve essere minore o uguale a 1,0 quando questa luce viene riflessa. Nel rendering HDR, tuttavia, le sorgenti luminose estremamente forti possono avere una luminosità maggiore di 1,0 per rappresentare i loro valori reali. Ciò consente di riflettere sugli oggetti sorgenti luminose realisticamente luminose.
Il rapporto di contrasto dinamico medio che l'occhio umano è in grado di rilevare è di circa 1.000.000:1. Ci vuole tempo perché l'iride si adatti e perché il corpo subisca i modesti cambiamenti chimici necessari per l'adattamento (ad esempio, il ritardo nel vedere quando si passa da un'illuminazione intensa a un'oscurità totale). L'occhio ha un intervallo statico più ristretto, dell'ordine di 10.000:1. Questo, tuttavia, è ancora al di fuori del normale raggio d'azione della maggior parte dei dispositivi di visualizzazione.
Sebbene molti marchi vantino cifre impressionanti, gli schermi al plasma, gli schermi LCD e gli schermi CRT possono produrre solo una piccola frazione del rapporto di contrasto che si trova nel mondo reale e, anche in questo caso, solo in condizioni perfette. In condizioni di visualizzazione tipiche, il contrasto simultaneo del contenuto effettivo è molto più basso.
L'attenuazione automatica dell'illuminazione per le impostazioni di scarsa illuminazione è un modo per migliorare la gamma dinamica dei monitor LCD. Digital Fine Contrast è il nome di LG per questa tecnologia; La gamma dinamica dei display OLED è superiore a quella degli LCD; Da questo punto di vista, sono paragonabili al plasma, ma consumano meno elettricità. Lo spazio colore HDTV è definito dalla Rec. 709, mentre lo spazio colore UHDTV è definito dalla Rec. 2020, che è più ampia ma ancora non completa.
La fioritura è causata dalla dispersione della luce nel cristallino umano ed è vista dal cervello umano come un'area di maggiore luminosità. Una forte fonte di luce sullo sfondo, ad esempio, può proiettare un'ombra sugli elementi frontali. Puoi usarlo per indurre gli altri a pensare che il punto luminoso sia più luminoso di quanto non sia in realtà.
Il flare è causato dalla diffrazione della luce nel cristallino umano e si manifesta come raggi
di luce provenienti da luci molto vicine. A causa dell'angolo di visione limitato, è più evidente sulle luci puntiformi.
I sistemi di rendering HDR, al fine di rappresentare accuratamente ciò che l'occhio umano vedrebbe nello scenario prodotto, devono mappare l'intera gamma dinamica del sistema visivo umano sulle capacità del dispositivo. Per rappresentare la polvere