jueves, 4 de diciembre de 2014

Animación por computadora



La animación es la simulación de un movimiento, creada por una serie de imágenes o cuadros. La animación por computadora se puede definir como un formato de presentación de información digital en movimiento a través de una secuencia de imágenes o cuadros creadas o generadas por la computadora, se utiliza principalmente en videojuegos y películas.

Es necesario conocer la diferencia entre un vídeo  y una animación pues el vídeo toma el movimiento continuo y lo descompone en cuadros, la animación parte varias imágenes estáticas y las une para crear una ilusión de movimiento continuo.





Características de la Animación 3D

La animación por computadora permite crear escenas “realmente” tridimensionales, en una escena animada por computadora es posible cambiar el ángulo de la cámara y ver otra parte de la escena. Se pueden reutilizar partes de la animación por separado. Incluso, una animación puede verse muy diferente simplemente cambiando el ángulo de la cámara o cambiando el tiempo del movimiento, de esta manera se la animación se vería mas dinámica.

Animación se refiere al proceso de generación de imágenes donde cada imagen es una alteración de la anterior.

La presentación de estas imágenes a una velocidad suficiente produce la sensación de movimiento.

Una animación se ve más realista si variamos el peso y el tamaño de los objetos. Para cambiar el peso es necesario cambiar el tiempo que tarda en moverse. Mientras más pesado su masa es mayor y es necesario aplicar mayor fuerza para moverlo.

Es necesario pensar en la forma como se moverán los objetos. Cada movimiento se realiza por una razón. Es necesario conocer las formas en que actúan los cuerpos. En la animación en tres dimensiones debe considerarse la forma en que se detiene los cuerpos. Al animar a un personaje es conveniente que si se va a detener, alguna parte de su cuerpo se siga moviendo ligeramente, como la cabeza o un brazo.

Hay tres fases que componen una acción: La anticipación de la acción, la acción en sí y la reacción a la acción.


Técnicas de animación

La animación en acetatos (cel animation), la animación basada en cuadros (flipbook animation) y la animación en sprite.

Animación Basada en Cuadros

Para hacer una secuencia, se van filmando las imágenes cuadro por cuadro y luego estos se unen para formar la animación. Es posible formar bibliotecas de movimientos de cada parte del cuerpo de la animación para de esta forma combinarlas y hacer animaciones diferentes.



Animación Basada en Sprites
Se refiere a animaciones de objetos sobre fondos estáticos, es decir, lo que cambia son los personajes.

Key Framming
Se refiere a establecer posiciones en puntos específicos de tiempo en una animación y la parte intermedia la obtiene la computadora por medio de interpolación matemática.


Rotoscopiado

Se obtienen la posición y el ángulo de los puntos clave de imágenes reales y se trata de hacer converger los modelos en computadora con ellos.




Motion Control
Consiste en obtener posiciones clave de manera automática a partir de un actor real por medio de dispositivos que se conectan a su cuerpo.


Conclusión

En conclusión podemos dar a entender que la animación es la simulación de un movimiento, creada por la muestra de una serie de imágenes o cuadros. Un ejemplo sencillo de esto son las caricaturas, que pertenecen a la animación tradicional.  Este tipo del procesamiento de imágenes tiene grandes aplicaciones en las industrias cinematográficas por el arte de la animación por computadora, por mencionar un ejemplo.


Bibliografía.

http://graficaciondlph.blogspot.mx/2011/11/areas-relacionadas-la-graficacion.html
http://www.slideshare.net/raal/animacin-por-computadora

Visión por computadora



La visión es un medio para un fin – conocer el mundo observándolo – la visión artificial tiene como medio para adquirir el conocimiento un instrumento de cómputo. El tema de visión artificial es extenso: los asuntos tales como la restauración de imágenes, mejoramiento de imagen, inspección visual automatizada, visión robótica, escenas tridimensionales, y percepción y cognición visual todas forman parte del término “Visión artificial”.

Los primeros experimentos de cómputo para desarrollar sistemas artificiales para la visión de máquinas comenzaron con amplia variedad en grados de complejidad, han sido usados en muchas áreas diversas tales como ofimática, medicina, detección remota por satélite, y en el mundo industrializado y militar. Los usos han sido muchos y variados.

A la visión artificial le compete estudiar la estructura física tridimensional del mundo para el análisis automático de imágenes.

Las imágenes son imágenes digitales: son representaciones discretas (es decir, ellas tienen valores distintos en los puntos regularmente muestreados) y son representaciones cuantificadas (es decir, cada valor es un valor del número entero).

La visión artificial incluye muchas técnicas que son útiles para si mismas. Más significativamente, sin embargo, la visión artificial se refiere al procesamiento de imágenes, estas imágenes son solamente la materia prima de una ciencia mucho más amplia, la misma que se esfuerza en última instancia para emular las capacidades perceptivas del hombre, y para verter una luz sobre la manera por la cual él logra su interacción adaptativa y robusta con su ambiente.





La visión por computadora es un campo de la Inteligencia Artificial enfocado a que las computadoras puedan extraer información a partir de imágenes, ofreciendo soluciones a problemas del mundo real.

Las computadoras pueden ver mediante  los componentes de un sistema de visión que pueden ser :  Cámaras, lentes y sensores.


Conclusión.

Para concluir se puede decir que La visión es un medio para un fin – conocer el mundo observándolo – la visión artificial tiene como medio para adquirir el conocimiento un instrumento de cómputo.

La visión por computadora básicamente se entiende como las aplicaciones del procesamiento de imágenes, donde es posible determinar de una imagen o un video (serie de fotogramas a alta velocidad) reconocer patrones y elaborar informes de él. Todo esto para diversos campos, por mencionar

Biografía

http://informatica.blogs.uoc.edu/2012/04/19/la-vision-por-computador-una-disciplina-en-auge/
http://www.slideshare.net/andrew9006/visin-por-computador

Procesamiento de imágenes

En el procesamiento digital de imágenes se distinguen dos niveles principales de manera general:


  • Procesamiento de imágenes a bajo nivel
  • Muy poco uso de conocimiento respecto al contenido de las imágenes.
  • Comúnmente se reconoce una secuencia de cuatro para el procesamiento a bajo nivel: adquisición de la imagen, pre-procesamiento, segmentación de la imagen, descripción y clasificación de objetos.
  • Entendimiento de imágenes a alto nivel
  • Existe la capacidad de realizar toma de decisiones respecto al contenido de las imágenes.

El procesamiento de imágenes está dado por un conjunto de operaciones llevadas a cabo sobre las imágenes a fin de realizar mediciones cuantitativas para poder describirlas.

Una característica es un atributo usado para hacer decisiones respecto a objetos en la imagen. Algunos atributos son naturales y se definen mediante la apariencia visual de la imagen, los artificiales, son el resultado de operaciones realizadas a la imagen.

Una imagen f(x,y) está dada por sus coordenadas espaciales y su brillo, y es representada matemáticamente en una matriz.

Las herramientas para la adquisición de imágenes transforman la imagen visual de un objeto físico y sus características intrínsecas en un conjunto de datos digitalizados, usados para procesarla.

El procesamiento digital de imágenes tiene diversas aplicaciones y problemas:

  • Representación
  • Transformación
  • Modelado
  • Restauración
  • Reconstrucción
  • Análisis
  • Comprensión de datos


Se define como ruido cualquier entidad en las imágenes, datos o resultados intermedios que no son interesantes para la computación que se pretende llevar a cabo.
Las técnicas de filtraje son transformaciones de la imagen píxel a píxel, que dependen de los niveles de gris de los píxeles vecinos en la imagen original. El proceso de filtraje se realiza utilizando matrices denominadas máscaras, que son aplicadas sobre la imagen. Los filtros sirven para suavizar o realzar detalles de la imagen, o minimizar efectos de ruido.

Filtro gaussiano. Este filtro implementa máscaras que intentan imitar la forma de una gaussiana: G(x,y) = e - (x + y)² / 2σ², donde x, y son las coordenadas de la imagen y sigma una desviación estándar de la probabilidad de distribución asociada.

Filtro mediana (rango de vecindades). El objetivo del filtro mediana es reducir el empañamiento de los bordes. Este filtro reemplaza el píxel actualmente analizado en la imagen por la mediana del brillo con respecto a los vecinos más cercanos.

Filtro de suavizado direccional (preservación de bordes). La eliminación de ruido mediante suavizado distorsiona la información con respecto a los bordes. Que se calcula en varias direcciones según la ecuación:
I’ (x,y) = 1/Nθ(k,l)∈EθΣΣ I(x-k, y-l).

Filtro de suavizado conservador. Esta técnica de reducción del nivel de ruido emplea un algoritmo de filtración simple y rápida que sacrifica su poder de eliminación de ruido a cambio de preservar el detalle espacial de la frecuencia en una imagen, removiendo píxeles aislados con un valor muy alto o muy bajo.

Realce de contraste. Tiene como objetivo mejorar la calidad de las imágenes bajo ciertos criterios subjetivos del ojo humano. El contraste entre dos objetos se puede definir como la razón entre sus niveles de gris medios. La manipulación de contraste consiste en una transferencia radiométrica en cada píxel.

Filtro paso bajo es empleado para remover ruido de alta frecuencia espacial en una imagen digital. La reducción del ruido mediante el filtro de paso bajo se lleva a cabo mediante una cancelación de las variaciones más rápidas entre píxel y píxel.

Filtro paso alto opera mediante el análisis de los valores de cada píxel y cambiando estos de acuerdo a los valores de los píxeles vecinos. El filtro paso alto realza detalles de la imagen.

Filtro SUSAN (Smallest Univalue Segment Assimilating Nucleus). Preserva la estructura de la imagen alisando únicamente sobre los píxeles que se encuentran dentro de la región del píxel analizado (píxel central). Este filtro integra los mejores aspectos de los métodos de reducción de ruidos existentes incluyendo la preservación de bordes. 
En el análisis de objetos dentro de las imágenes resulta esencial distinguir entre el objeto de interés y el resto de la imagen. Una de las técnicas más conocidas es la segmentación mediante la detección de bordes. 

La detección de bordes es la aplicación de un algoritmo con esté propósito que dará como resultado un contorno. Su objetivo es obtener imágenes cuya salida muestre píxeles de mayor intensidad en los valores que detecten transiciones cercanas.

Alguno de los algoritmos de detección de bordes más comunes son:

Técnicas basadas en el gradiente: Operador de Roberts, Operador de Sobel, Operador de Prewitt, Operador Isotrópico.

Operadores basados en cruces por cero: Operador de Marr-Hildreth, Detector de Canny.

Los operadores basados en el gradiente son píxeles con un alto gradiente. Un rápido índice de cambio de intensidad dada por el ángulo del vector gradiente puede observarse en los píxeles de los bordes.

Un píxel de borde se describe por: Intensidad del borde (magnitud del gradiente) y dirección del borde (ánglo del gradiente).

Operador de Roberts. Utiliza las direcciones diagonales para calcular el vector gradiente mediante máscaras.

Operador de Sobel. Calcula la magnitud del gradiente mediante: M√ sx² + sy²

Operador de Prewitt. Expande la definición del gradiente en una máscara de 3x3 para se más inmune al ruido, utiliza la misma ecuación que Sobel, pero con constante c = 1.

Operador Isotrópico. Intenta llegar a un equilibrio entre operador Prewitt y Sobel. Prewitt proporciona detección para bordes verticales y horizontales, y Sobel detección de bordes diagonales.

Conclusión
A lo largo de las investigaciones sobre la materia puede comprender que la  Graficación siempre sería un tema de la cual siempre se esta actualizando y mejorando las herramientas para diseñar imágenes y modelar.

El procesamiento de las imágenes es un tema del cual uno puede decir que es una tarea sencilla, cuando la realidad es otra.El procesamiento de imágenes está dado por un conjunto de operaciones llevadas a cabo sobre las imágenes a fin de realizar mediciones cuantitativas para poder describirlas.

Bibliografía
http://www.oac.uncor.edu/documentos/programas/CAlderon.pdf

miércoles, 3 de diciembre de 2014

Técnicas de sombreado

Sombreado.

Es una región de oscuridad donde la luz es obstaculizada. Una sombra ocupa todo el espacio detrás de un objeto opaco con una fuente de luz frente a él. La sección eficaz de una sombra es una silueta bidimensional una proyección invertida del objeto que aspira la luz.

Existen grados intermedios de sombra y luz entre las superficies completamente iluminadas y la completa oscuridad: la penumbra.

Intensidad constante.

En ciertas condiciones, un objeto con superficies planas puede sombrearse en forma realista utilizando intensidades de superficie constantes. en el caso donde una superficie se expone solamente a la luz ambiente y no se aplican diseños, texturas o sombras de superficie, el sombreado constante genera un a representación exacta de la superficie. 


Una superficie curva que se representa como un conjunto de superficies planas puede sombrearse con intensidades de superficie constante, si los planos se subdividen la superficie se hace lo suficientemente pequeños.



La siguiente figura muestra un objeto modelado con sombreado constante.




Con este método, la intensidad se calcula en un punto interior de cada plano y toda la superficie se sombrea con la intensidad calculada.

Cuando la orientación entre planos adyacentes cambia en forma abrupta, la diferencia en intensidades de superficie puede producir unos efectos ásperos o irreales. Podemos alisar las discontinuidades de intensidad sobre cada superficie de acuerdo con algún esquema de interpolación.

Sombreado de Gouraud.

Este esquema de interpolación de intensidad, creado por Gouraud, elimina discontinuidades en intensidades entre planos adyacentes de la representación de una superficie variando en forma lineal la intensidad sobre cada plano de manera que lo valores de la intensidad concuerden en las fronteras del plano. en este método los valores de la intensidad a lo largo de cada línea de rastreo que atraviesan una superficie se interpolan a partir de las intensidades en los puntos de intersección de con la superficie.



La siguiente figura demuestra este esquema de interpolación.




Este proceso se repite con cada línea que pasa por el polígono. en este método de interpolación primero deben aproximarse las normales a la superficie en cada vértice de un polígono. esto se logra promediando las normales a la superficie para cada polígono que contiene el punto de vértice, como se muestra en la siguiente figura. Estos vectores normales de los vértices se utilizan entonces en el modelo de sombreado para generar los valores de intensidad de los vértices.






Un ejemplo de un objeto de sombreado con el método de Gouraud.




El sombreado de phong primero interpola los vectores normales en los puntos límite de una línea de rastreo. puede hacerse mejoras a los modelos de sombreado de gouraud determinando la normal aproximada a la superficie en cada punto a lo largo de una línea de rastreo y calculando después la intensidad mediante el uso del vector normal aproximado en ese punto. 





Conclusión

En conclusión una sombra ocupa todo el espacio detrás de un objeto opaco con una fuente de luz frente a él. La sección eficaz de una sombra es una silueta bidimensional una proyección invertida del objeto que aspira la luz.  Para las técnicas de sombreado, es posible computar vectores normales (vectores perpendiculares a otro vector), un conjunto de fuentes de luz y un observador, los modelos de luz e iluminación pueden aplicarse a cada punto de una superficie.

Bibliografía

http://sabia.tic.udc.es/gc/teoria/sombreado2/phong.htm
http://www.buenastareas.com/ensayos/Computacion-Grafica-Tecnicas-De-Sombreado-e/1156313.html
http://sabia.tic.udc.es/gc/teoria/sombreado2/phong.htm

Modelos basicos de iluminación

Entendemos por modelo de iluminación el cálculo de la intensidad de cada punto de la escena.  En el cálculo de la intensidad de un punto intervienen: 

El tipo e intensidad de la fuente de luz 
El material del objeto 
La orientación del objeto con respecto a la luz 

Proceso de iluminación.

Si un rayo de luz entra al ojo directamente de la fuente, se verá el color de la fuente. Si un rayo de luz pega en una superficie que es visible al observador, el color visto se basará en la interacción entre la fuente y el material de la superficie: se verá el color de la luz reflejado de la superficie a los ojos. 



En término de gráfica por computadora, se reemplaza el observador por el plano de proyección, como se ve en la siguiente figura:


El recorte del plano de proyección y su mapeo a la pantalla significa un número particular de pixeles de despliegue. 




El color de la fuente de luz y las superficies determina el color de uno o mas pixeles en el frame buffer.

Se debe considerar solo aquellos rayos que dejan las fuentes y llegan al ojo del observador, el COP, después de pasar por el rectángulo de recorte.
Cuando la luz da en una superficie, parte se absorbe, y parte se refleja.

Interacciones entre luz y materiales.

Superficies especulares
Superficies Difusas
Superficies difusas perfectas
Superficies translucidas


Fuentes de luz.

La luz puede dejar una superficie mediante dos procesos fundamentales: 

Emisión propia 

Reflexión 

Normalmente se piensa en una fuente de luz como un objeto que emite luz solo mediante fuentes de energía internas, sin embargo, una fuente de luz, como un foco, puede reflejar alguna luz incidente a esta del ambiente. 
Si se considera una fuente como en la siguiente figura, se le puede ver como un objeto con una superficie.




Modelo de iluminación phong.

Es un modelo empírico simplificado para iluminar puntos de una escena 
Los resultados son muy buenos en la mayoría de las escenas 
En este modelo, los objetos no emiten luz, sólo reflejan la luz que les llega de las fuentes de luz o reflejada de otros objetos 
El modelo usa cuatro vectores para calcular el color para un punto arbitrario p sobre la superficie.  Si la superficie es curva, los cuatro vectores pueden cambiar según se mueve de punto a punto.

1. El vector n es la normal en p. 
2. El vector v tiene dirección de p al observador o COP. 
3. El vector l tiene dirección de una línea de p a un punto arbitrario sobre la superficie para una fuente de luz distribuida, o una fuente de luz de punto. 
4. El vector r tiene la dirección de un rayo perfectamente reflejado de l. La dirección de r está determinada por n y l.



El modelo Phong apoya los tres tipos de interacciones material-luz: ambiente, difusa y especular. Si se tiene un conjunto de fuentes puntos, con componentes independientes para cada uno de los tres colores primarios para cada uno de los tres tipos de interacciones material- luz; entonces, se puede describir la matriz de iluminación para una fuente de luz i para cada punto p sobre una superficie, 

La primera fila contiene las intensidades ambiente para rojo, verde y azul para la fuente i.
La segunda fila contiene los términos difusos.
La tercera fila contiene los términos especulares. (Aún no se ha aplicado ninguna atenuación por la distancia.)

Si se emplea solo reflexión ambiente y difusa, las imágenes serán sombreadas y aparecerán tridimensionales, pero todas las superficies se verán sin vida. Lo que hace falta son la reflexión de secciones más brillantes en los objetos. Esto ocasiona un color diferente del color del ambiente reflejado y luz difusa. Una esfera roja, bajo luz blanca, tendrá un resplandecer blanco que es la reflexión de parte de la luz de la fuente en la dirección del observador. 

Mientras que una superficie difusa es rugosa, una superficie especular es suave. Mientras más lisa se la superficie, más se parece a un espejo, como se ve en la siguiente figura.


Según la superficie se hace mas lisa, la luz reflejada se concentra en un rango mas pequeño de ángulos, centrado alrededor del ángulo de un reflector perfecto: un espejo o una superficie especular perfecta. Modelar superficies especulares realísticas puede ser complejo, ya que el patrón por el cual se esparce no es simétrico, dependiendo de el largo de onda de la luz incidente y cambia con el ángulo de reflexión

Phong propuso un modelo aproximado que puede computarse con solo un pequeño incremento en el trabajo para superficies difusas. El modelo agrega un término para reflexión especular. Se considera la superficie como rugosa para el término difuso u lisa para el término especular. La cantidad de luz que el observador ve depende del ángulo ø entre r, la dirección de un reflector perfecto, y v, la dirección del observador. El modelo de Phong usa la ecuación: 

Is= ks Ls cosα φ         0 ≤ ks ≤ 1

El modelo de Phong se ha hecho en espacio de objetos. El sombreado, sin embargo, no se hace hasta que los objetos hayan pasado por las transformaciones modelo-vista y proyección. Estas transformaciones pueden afectar los términos de coseno en el modelo.




 Conclusión

Para concluir se puede decir que los modelos básicos de iluminación en donde una escena de animación se ilumina mediante unas propiedades globales (Luz ambiente) así como por diferentes puntos de luz (Luz puntual) que emulan otros tantos tipos de “lámparas”, para detallar las características de los objetos de la forma más real posible. Los cálculos matemáticos que se realizan con estos parámetros, aplicados a la geometría que define la escena. Iluminación.

Bibliografía.

http://www.dibujemos.com/artistica/articles/tecnicas-para-el-sombreado
http://dac.escet.urjc.es/docencia/IG/08-IluminacionSombreado4.pdf
http://www.fing.edu.uy/inco/cursos/compgraf/Clases/2012/14Iluminacion%20y%20Sombreado.pdf