SlideShare una empresa de Scribd logo
1 de 22
Descargar para leer sin conexión
Multiresolution Foliage
Rendering
C. Gasch, M. Chover, I. Remolar and C. Rebollo
Universitat Jaume I, Castellón
Contenido
 Introducción
 Objetivos
 Modelo multirresolucion
 Algoritmo de renderizado
 Resultados
 Conclusiones
 Trabajo futuro
Introducción
 La vegetación es una parte muy importante en un
ambiente exterior. Pero la gran cantidad de polígonos que
los componen es un problema.
 El modelado a nivel de detalle es una solución para
representar objetos con muchos polígonos. Pero la
mayoría de métodos no manejan adecuadamente el
follaje.
 Los métodos existentes pueden dividirse entre:
 Discretos
 Continuos
Objetivos
 Se quiere crear un modelo continuo multirresolución que:
 Permita representar el follaje
 Adecuar el número de polígonos según su importancia
en la escena.
 El método de simplificación a usar será el método basado
en puntos de vista (VDS).
 El modelo resultante debe desarrollarse para ser incluido
en los motores de juego de forma sencilla.
Modelo: Descripción general
Método de
simplificación
VDS
Estructura de
datos
Modelo
multirresolución
Modelo: VDS
 Utiliza una métrica basada en una medición teórica de
información llamada información mutua de puntos de
vista (VMI).
 En cada iteración, el método busca la hoja que produce el
menor error al eliminarla.
 Después de eliminar una hoja, se busca la hoja más
cercana y se escala en función del error y en el tamaño de
la hoja eliminada.
Modelo: VDS
Modelo: Estructura de datos
struct Leaf{
Vertex vertices [4];
int leafToSplit;
int leafToCollapse;
float scale;
}
vector<leaf> leaves;
 La estructura almacena todos los datos
necesarios para dibujar cada uno de los
niveles de detalle requeridos.
 El vector de hojas almacena la lista de
todas las hojas que forman el follaje.
 Todos los datos necesarios para
representar una hoja se almacenan en
struct Leaf:
 vertices
 leafToSplit
 leafToCollapse
 scale
Algoritmo de renderizado
 Para la extracción del nivel de detalle se utilizan dos
criterios:
 La distancia del elemento vegetal al punto de vista del
espectador (distanceToViewer).
 El tamaño del elemento en la escena final
(projectedArea).
LOD=distanceToViewer ∗ a + projectedArea ∗ b
Algoritmo de renderizado
Cuando el espectador se mueve, se compara este valor con
el obtenido en la anterior posición:
Mismo número de hojas: No es necesario realizar
ninguna acción.
Menos hojas para renderizar: Hay que eliminar hojas y
aumentar el tamaño de algunas de las que se quedan.
Mayor número de hojas: Hay que añadir hojas y
reducir el tamaño de algunas de las que se
redimensionaron.
Algoritmo de renderizado
Cada vez que se inicia el proceso, el
algoritmo debe evaluar la relevancia
del follaje en la escena y si se ha de
eliminar (leafSplit) o añadir
(leafCollapse) hojas.
Cada hoja, cuando se quita o se
agrega, solo modifica otra hoja
(leafToModify). El valor a modificar se
guarda en el valor scale.
Cuando se elimina una hoja, esta
intercambia su escala con la hoja que
modifica.
Cuando se añade una hoja, esta
recupera su valor de escala original.
Algoritmo de renderizado
Eliminar hoja:
Añadir hoja:
Resultados
 Se ha implementado en Unity.
 Se han utilizado tres especies:
 English oak: 20,146 hojas
 Carya illinoinensis: 8,059 hojas
 Betula popufolia: 12,140 hojas
 Para validar el modelo multirresolución se han realizado ensayos con
las tres especies vegetales por separado y con bosques formados por
estas especies.
Resultados: FPS
Resultados: Time
Resultados: Forest
Resultados visuales
Pulse en la imagen para acceder al video
Resultados visuales
Conclusiones
En este trabajo se ha presentado la estructura y el
algoritmo que permite extraer los datos de simplificación
obtenida por el método VMI.
El resultado es un modelo multirresolución continuo, que
actualiza la representación del elemento al alejar y acercar el
elemento al espectador.
Además, el modelo multirresolución ha sido diseñado para
ser implementado fácilmente en motores de juegos,
habiendose probado en Unity.
Conclusiones
El tiempo de extracción del nivel de detalle adecuado es
muy bajo siendo, como demuestran los resultados, menos de
1 milisegundo en modelos con más de 40.000 polígonos.
Los resultados obtenidos demuestran que el modelo
permite adaptar de forma continua el detalle del follaje en
una escena.
En cuanto a la visualización del bosque, también los
resultados apoyan que el costo de renderizado se reduce
significativamente mientras se mantiene la calidad visual.
Trabajo futuro
Implementación del algoritmo en la GPU, para poder
obtener un resultado mucho más adecuado a la tecnología
actual.
Se quiere aplicar animación a las hojas para simular los
efectos del viento sobre ellas. En esta futura línea de trabajo,
también se animarán troncos y ramas añadiendo algún
esqueleto a las especies vegetales.
Muchas gracias por su atención.
¿Alguna pregunta?

Más contenido relacionado

Similar a CoSECiVi 2020 - Multiresolution Foliage Rendering

(2012) [ingeuan] deteccion vehicular
(2012) [ingeuan] deteccion vehicular(2012) [ingeuan] deteccion vehicular
(2012) [ingeuan] deteccion vehicular
Oscar Avilés
 
Introduction to SDM with Maxent JohannesS Signer
Introduction to SDM with Maxent JohannesS SignerIntroduction to SDM with Maxent JohannesS Signer
Introduction to SDM with Maxent JohannesS Signer
jsigner
 
04.2 carga-2
04.2 carga-204.2 carga-2
04.2 carga-2
xavazquez
 
45583-Text de l'article-55348-1-10-20061109.pdf
45583-Text de l'article-55348-1-10-20061109.pdf45583-Text de l'article-55348-1-10-20061109.pdf
45583-Text de l'article-55348-1-10-20061109.pdf
AlveiroPortilla
 
Evidencias de practicas unidad 1
Evidencias de practicas unidad 1Evidencias de practicas unidad 1
Evidencias de practicas unidad 1
TAtiizz Villalobos
 

Similar a CoSECiVi 2020 - Multiresolution Foliage Rendering (20)

(2012) [ingeuan] deteccion vehicular
(2012) [ingeuan] deteccion vehicular(2012) [ingeuan] deteccion vehicular
(2012) [ingeuan] deteccion vehicular
 
Ramdom forest
Ramdom forestRamdom forest
Ramdom forest
 
SOLUCIONAR PROBLEMAS POR MEDIO DE AGORITMOS
SOLUCIONAR PROBLEMAS POR MEDIO DE AGORITMOSSOLUCIONAR PROBLEMAS POR MEDIO DE AGORITMOS
SOLUCIONAR PROBLEMAS POR MEDIO DE AGORITMOS
 
SOLUCIONAR PROBLEMAS POR MEDIO DE ALGORITMOS
SOLUCIONAR PROBLEMAS POR MEDIO DE ALGORITMOSSOLUCIONAR PROBLEMAS POR MEDIO DE ALGORITMOS
SOLUCIONAR PROBLEMAS POR MEDIO DE ALGORITMOS
 
Introduction to sdm with Maxent Johannes S
Introduction to sdm with Maxent Johannes SIntroduction to sdm with Maxent Johannes S
Introduction to sdm with Maxent Johannes S
 
Introduction to SDM with Maxent JohannesS Signer
Introduction to SDM with Maxent JohannesS SignerIntroduction to SDM with Maxent JohannesS Signer
Introduction to SDM with Maxent JohannesS Signer
 
Resumen cinsis 2017
Resumen cinsis 2017Resumen cinsis 2017
Resumen cinsis 2017
 
04.2 carga-2
04.2 carga-204.2 carga-2
04.2 carga-2
 
Preguntas correctas
Preguntas correctasPreguntas correctas
Preguntas correctas
 
Practicas susana todo unidad1
Practicas susana todo unidad1Practicas susana todo unidad1
Practicas susana todo unidad1
 
Cuestionario
CuestionarioCuestionario
Cuestionario
 
Eesi prac4
Eesi prac4Eesi prac4
Eesi prac4
 
45583-Text de l'article-55348-1-10-20061109.pdf
45583-Text de l'article-55348-1-10-20061109.pdf45583-Text de l'article-55348-1-10-20061109.pdf
45583-Text de l'article-55348-1-10-20061109.pdf
 
diseño_contro_PID_discreto conv.docx
diseño_contro_PID_discreto conv.docxdiseño_contro_PID_discreto conv.docx
diseño_contro_PID_discreto conv.docx
 
Graficacion investigacion2
Graficacion investigacion2Graficacion investigacion2
Graficacion investigacion2
 
Act 14_Analis de algoritmos.pdf
Act 14_Analis de algoritmos.pdfAct 14_Analis de algoritmos.pdf
Act 14_Analis de algoritmos.pdf
 
Exposicion Multi
Exposicion MultiExposicion Multi
Exposicion Multi
 
Evidencias de practicas unidad 1
Evidencias de practicas unidad 1Evidencias de practicas unidad 1
Evidencias de practicas unidad 1
 
Algoritmo
AlgoritmoAlgoritmo
Algoritmo
 
A. Payne & R. Issa - Manual de Grasshopper [Español]
A. Payne & R. Issa - Manual de Grasshopper [Español]A. Payne & R. Issa - Manual de Grasshopper [Español]
A. Payne & R. Issa - Manual de Grasshopper [Español]
 

Más de Sociedad Española para las Ciencias del Videojuego

CoSECiVi 2020 - GRETIVE Un Bot Evolutivo para HearthStone basado en Perfiles
CoSECiVi 2020 - GRETIVE Un Bot Evolutivo para HearthStone basado en PerfilesCoSECiVi 2020 - GRETIVE Un Bot Evolutivo para HearthStone basado en Perfiles
CoSECiVi 2020 - GRETIVE Un Bot Evolutivo para HearthStone basado en Perfiles
Sociedad Española para las Ciencias del Videojuego
 
CoSECiVi 2020 - Las consecuencias del glitch en el entorno virtual interactivo
CoSECiVi 2020 - Las consecuencias del glitch en el entorno virtual interactivoCoSECiVi 2020 - Las consecuencias del glitch en el entorno virtual interactivo
CoSECiVi 2020 - Las consecuencias del glitch en el entorno virtual interactivo
Sociedad Española para las Ciencias del Videojuego
 
CoSECiVi 2020 - Games studies in architectural education: An experimental gra...
CoSECiVi 2020 - Games studies in architectural education: An experimental gra...CoSECiVi 2020 - Games studies in architectural education: An experimental gra...
CoSECiVi 2020 - Games studies in architectural education: An experimental gra...
Sociedad Española para las Ciencias del Videojuego
 
CoSECiVi 2020 - Data mining of deck archetypes in Hearthstone
CoSECiVi 2020 - Data mining of deck archetypes in HearthstoneCoSECiVi 2020 - Data mining of deck archetypes in Hearthstone
CoSECiVi 2020 - Data mining of deck archetypes in Hearthstone
Sociedad Española para las Ciencias del Videojuego
 
CoSECiVi 2020 - Descubrimiento de modelos de comportamiento de perfiles de ju...
CoSECiVi 2020 - Descubrimiento de modelos de comportamiento de perfiles de ju...CoSECiVi 2020 - Descubrimiento de modelos de comportamiento de perfiles de ju...
CoSECiVi 2020 - Descubrimiento de modelos de comportamiento de perfiles de ju...
Sociedad Española para las Ciencias del Videojuego
 
CoSECiVi 2020 - Virtual Reality and Chess. A Video Game for Cognitive Trainin...
CoSECiVi 2020 - Virtual Reality and Chess. A Video Game for Cognitive Trainin...CoSECiVi 2020 - Virtual Reality and Chess. A Video Game for Cognitive Trainin...
CoSECiVi 2020 - Virtual Reality and Chess. A Video Game for Cognitive Trainin...
Sociedad Española para las Ciencias del Videojuego
 
CoSECiVi'16 - Walking in VR. Measuring Presence and Simulator Sickness in Fir...
CoSECiVi'16 - Walking in VR. Measuring Presence and Simulator Sickness in Fir...CoSECiVi'16 - Walking in VR. Measuring Presence and Simulator Sickness in Fir...
CoSECiVi'16 - Walking in VR. Measuring Presence and Simulator Sickness in Fir...
Sociedad Española para las Ciencias del Videojuego
 
CoSECiVi'16 - Sólo puede quedar uno: Evolución de Bots para RTS basada en sup...
CoSECiVi'16 - Sólo puede quedar uno: Evolución de Bots para RTS basada en sup...CoSECiVi'16 - Sólo puede quedar uno: Evolución de Bots para RTS basada en sup...
CoSECiVi'16 - Sólo puede quedar uno: Evolución de Bots para RTS basada en sup...
Sociedad Española para las Ciencias del Videojuego
 
CoSECiVi'16 - Educapiz: Una herramienta para educación infantil basada en ser...
CoSECiVi'16 - Educapiz: Una herramienta para educación infantil basada en ser...CoSECiVi'16 - Educapiz: Una herramienta para educación infantil basada en ser...
CoSECiVi'16 - Educapiz: Una herramienta para educación infantil basada en ser...
Sociedad Española para las Ciencias del Videojuego
 

Más de Sociedad Española para las Ciencias del Videojuego (20)

CoSECiVi 2020 - GRETIVE Un Bot Evolutivo para HearthStone basado en Perfiles
CoSECiVi 2020 - GRETIVE Un Bot Evolutivo para HearthStone basado en PerfilesCoSECiVi 2020 - GRETIVE Un Bot Evolutivo para HearthStone basado en Perfiles
CoSECiVi 2020 - GRETIVE Un Bot Evolutivo para HearthStone basado en Perfiles
 
CoSECiVi 2020 - Parametric Action Pre-Selection for MCTS in Real-Time Strateg...
CoSECiVi 2020 - Parametric Action Pre-Selection for MCTS in Real-Time Strateg...CoSECiVi 2020 - Parametric Action Pre-Selection for MCTS in Real-Time Strateg...
CoSECiVi 2020 - Parametric Action Pre-Selection for MCTS in Real-Time Strateg...
 
CoSECiVi 2020 - Las consecuencias del glitch en el entorno virtual interactivo
CoSECiVi 2020 - Las consecuencias del glitch en el entorno virtual interactivoCoSECiVi 2020 - Las consecuencias del glitch en el entorno virtual interactivo
CoSECiVi 2020 - Las consecuencias del glitch en el entorno virtual interactivo
 
CoSECiVi 2020 - Games studies in architectural education: An experimental gra...
CoSECiVi 2020 - Games studies in architectural education: An experimental gra...CoSECiVi 2020 - Games studies in architectural education: An experimental gra...
CoSECiVi 2020 - Games studies in architectural education: An experimental gra...
 
CoSECiVi 2020 - Development of a User-Friendly Application for Creating Tacti...
CoSECiVi 2020 - Development of a User-Friendly Application for Creating Tacti...CoSECiVi 2020 - Development of a User-Friendly Application for Creating Tacti...
CoSECiVi 2020 - Development of a User-Friendly Application for Creating Tacti...
 
CoSECiVi 2020 - Entornos parcialmente no euclidianos en realidad virtual
CoSECiVi 2020 - Entornos parcialmente no euclidianos en realidad virtualCoSECiVi 2020 - Entornos parcialmente no euclidianos en realidad virtual
CoSECiVi 2020 - Entornos parcialmente no euclidianos en realidad virtual
 
CoSECiVi 2020 - An Exploration on Automating Player Personality Identificatio...
CoSECiVi 2020 - An Exploration on Automating Player Personality Identificatio...CoSECiVi 2020 - An Exploration on Automating Player Personality Identificatio...
CoSECiVi 2020 - An Exploration on Automating Player Personality Identificatio...
 
CoSECiVi 2020 - Data mining of deck archetypes in Hearthstone
CoSECiVi 2020 - Data mining of deck archetypes in HearthstoneCoSECiVi 2020 - Data mining of deck archetypes in Hearthstone
CoSECiVi 2020 - Data mining of deck archetypes in Hearthstone
 
CoSECiVi 2020 - Descubrimiento de modelos de comportamiento de perfiles de ju...
CoSECiVi 2020 - Descubrimiento de modelos de comportamiento de perfiles de ju...CoSECiVi 2020 - Descubrimiento de modelos de comportamiento de perfiles de ju...
CoSECiVi 2020 - Descubrimiento de modelos de comportamiento de perfiles de ju...
 
CoSECiVi 2020 - Virtual Reality and Chess. A Video Game for Cognitive Trainin...
CoSECiVi 2020 - Virtual Reality and Chess. A Video Game for Cognitive Trainin...CoSECiVi 2020 - Virtual Reality and Chess. A Video Game for Cognitive Trainin...
CoSECiVi 2020 - Virtual Reality and Chess. A Video Game for Cognitive Trainin...
 
CoSECiVi'16 - Hacia la generación automática de mecánicas de juego: un edito...
CoSECiVi'16 - 	Hacia la generación automática de mecánicas de juego: un edito...CoSECiVi'16 - 	Hacia la generación automática de mecánicas de juego: un edito...
CoSECiVi'16 - Hacia la generación automática de mecánicas de juego: un edito...
 
CoSECiVi'16 - Computación Efímera: identificando retos para la investigación e...
CoSECiVi'16 - Computación Efímera: identificando retos para la investigación e...CoSECiVi'16 - Computación Efímera: identificando retos para la investigación e...
CoSECiVi'16 - Computación Efímera: identificando retos para la investigación e...
 
CoSECiVi'16 - Walking in VR. Measuring Presence and Simulator Sickness in Fir...
CoSECiVi'16 - Walking in VR. Measuring Presence and Simulator Sickness in Fir...CoSECiVi'16 - Walking in VR. Measuring Presence and Simulator Sickness in Fir...
CoSECiVi'16 - Walking in VR. Measuring Presence and Simulator Sickness in Fir...
 
CoSECiVi'16 - Extensión de los grafos de dependencia para incrementar la reju...
CoSECiVi'16 - Extensión de los grafos de dependencia para incrementar la reju...CoSECiVi'16 - Extensión de los grafos de dependencia para incrementar la reju...
CoSECiVi'16 - Extensión de los grafos de dependencia para incrementar la reju...
 
CoSECiVi'16 - Sólo puede quedar uno: Evolución de Bots para RTS basada en sup...
CoSECiVi'16 - Sólo puede quedar uno: Evolución de Bots para RTS basada en sup...CoSECiVi'16 - Sólo puede quedar uno: Evolución de Bots para RTS basada en sup...
CoSECiVi'16 - Sólo puede quedar uno: Evolución de Bots para RTS basada en sup...
 
CoSECiVi'16 - Living-UGR: Una aventura gráfica geolocalizada para difundir el...
CoSECiVi'16 - Living-UGR: Una aventura gráfica geolocalizada para difundir el...CoSECiVi'16 - Living-UGR: Una aventura gráfica geolocalizada para difundir el...
CoSECiVi'16 - Living-UGR: Una aventura gráfica geolocalizada para difundir el...
 
CoSECiVi'16 - Desarrollo de una plataforma basada en Unity3D para la aplicaci...
CoSECiVi'16 - Desarrollo de una plataforma basada en Unity3D para la aplicaci...CoSECiVi'16 - Desarrollo de una plataforma basada en Unity3D para la aplicaci...
CoSECiVi'16 - Desarrollo de una plataforma basada en Unity3D para la aplicaci...
 
CoSECiVi'16 - Educapiz: Una herramienta para educación infantil basada en ser...
CoSECiVi'16 - Educapiz: Una herramienta para educación infantil basada en ser...CoSECiVi'16 - Educapiz: Una herramienta para educación infantil basada en ser...
CoSECiVi'16 - Educapiz: Una herramienta para educación infantil basada en ser...
 
CoSECiVi'15 - Predicting the winner in two player StarCraft games
CoSECiVi'15 - Predicting the winner in two player StarCraft gamesCoSECiVi'15 - Predicting the winner in two player StarCraft games
CoSECiVi'15 - Predicting the winner in two player StarCraft games
 
CoSECiVi'15 - Automatic gameplay testing for message passing architectures
CoSECiVi'15 - Automatic gameplay testing for message passing architecturesCoSECiVi'15 - Automatic gameplay testing for message passing architectures
CoSECiVi'15 - Automatic gameplay testing for message passing architectures
 

Último

Husserl, Edmund. - Lecciones de fenomenología de la conciencia interna [ocr] ...
Husserl, Edmund. - Lecciones de fenomenología de la conciencia interna [ocr] ...Husserl, Edmund. - Lecciones de fenomenología de la conciencia interna [ocr] ...
Husserl, Edmund. - Lecciones de fenomenología de la conciencia interna [ocr] ...
frank0071
 
Contreras & Cueto. - Historia del Perú contemporáneo [ocr] [2007].pdf
Contreras & Cueto. - Historia del Perú contemporáneo [ocr] [2007].pdfContreras & Cueto. - Historia del Perú contemporáneo [ocr] [2007].pdf
Contreras & Cueto. - Historia del Perú contemporáneo [ocr] [2007].pdf
frank0071
 
3. FISIOLOGÍA DEL EMBARAZO, anatomia de organos reproductores y mecanismos.
3. FISIOLOGÍA DEL EMBARAZO, anatomia de organos reproductores y mecanismos.3. FISIOLOGÍA DEL EMBARAZO, anatomia de organos reproductores y mecanismos.
3. FISIOLOGÍA DEL EMBARAZO, anatomia de organos reproductores y mecanismos.
antoniojaramillo24
 
Ovulos y Supositorio facultad de ciencias.pptx
Ovulos y Supositorio facultad de ciencias.pptxOvulos y Supositorio facultad de ciencias.pptx
Ovulos y Supositorio facultad de ciencias.pptx
manujimenez8
 

Último (20)

Moda colonial de 1810 donde podemos ver las distintas prendas
Moda colonial de 1810 donde podemos ver las distintas prendasModa colonial de 1810 donde podemos ver las distintas prendas
Moda colonial de 1810 donde podemos ver las distintas prendas
 
Husserl, Edmund. - Lecciones de fenomenología de la conciencia interna [ocr] ...
Husserl, Edmund. - Lecciones de fenomenología de la conciencia interna [ocr] ...Husserl, Edmund. - Lecciones de fenomenología de la conciencia interna [ocr] ...
Husserl, Edmund. - Lecciones de fenomenología de la conciencia interna [ocr] ...
 
Listado florístico de la Sierra de Santa Rosa, Guanajuato, México
Listado florístico de la Sierra de Santa Rosa, Guanajuato, MéxicoListado florístico de la Sierra de Santa Rosa, Guanajuato, México
Listado florístico de la Sierra de Santa Rosa, Guanajuato, México
 
Musculos Paraproteticos, protesis, musculos
Musculos Paraproteticos, protesis, musculosMusculos Paraproteticos, protesis, musculos
Musculos Paraproteticos, protesis, musculos
 
2023 TRASTORNOS HIPERTENSIVOS DEL EMBARAZO.pdf
2023 TRASTORNOS HIPERTENSIVOS DEL EMBARAZO.pdf2023 TRASTORNOS HIPERTENSIVOS DEL EMBARAZO.pdf
2023 TRASTORNOS HIPERTENSIVOS DEL EMBARAZO.pdf
 
Presentación Anemias y su clasificación clínico patológica
Presentación Anemias y su clasificación clínico patológicaPresentación Anemias y su clasificación clínico patológica
Presentación Anemias y su clasificación clínico patológica
 
Hormonas y sus formulas quimicas - grupo 6.pdf
Hormonas y sus formulas quimicas - grupo 6.pdfHormonas y sus formulas quimicas - grupo 6.pdf
Hormonas y sus formulas quimicas - grupo 6.pdf
 
Anatomía y fisiología del rumen pdf.pdf0000000
Anatomía y fisiología del rumen pdf.pdf0000000Anatomía y fisiología del rumen pdf.pdf0000000
Anatomía y fisiología del rumen pdf.pdf0000000
 
FICHA MATEMÁTICA comparamos numeros.pdf
FICHA MATEMÁTICA  comparamos numeros.pdfFICHA MATEMÁTICA  comparamos numeros.pdf
FICHA MATEMÁTICA comparamos numeros.pdf
 
DENGUE terminado.pptxUna erupción difusa puede tener causas que no se deben a...
DENGUE terminado.pptxUna erupción difusa puede tener causas que no se deben a...DENGUE terminado.pptxUna erupción difusa puede tener causas que no se deben a...
DENGUE terminado.pptxUna erupción difusa puede tener causas que no se deben a...
 
ATENCIÓN DEL TRABAJO DE PARTO, GINECOLOGIA Y OBSTETRICIA
ATENCIÓN DEL TRABAJO DE PARTO, GINECOLOGIA Y OBSTETRICIAATENCIÓN DEL TRABAJO DE PARTO, GINECOLOGIA Y OBSTETRICIA
ATENCIÓN DEL TRABAJO DE PARTO, GINECOLOGIA Y OBSTETRICIA
 
Contreras & Cueto. - Historia del Perú contemporáneo [ocr] [2007].pdf
Contreras & Cueto. - Historia del Perú contemporáneo [ocr] [2007].pdfContreras & Cueto. - Historia del Perú contemporáneo [ocr] [2007].pdf
Contreras & Cueto. - Historia del Perú contemporáneo [ocr] [2007].pdf
 
LA ELECTROQUIMICA.pptx..................
LA ELECTROQUIMICA.pptx..................LA ELECTROQUIMICA.pptx..................
LA ELECTROQUIMICA.pptx..................
 
3. FISIOLOGÍA DEL EMBARAZO, anatomia de organos reproductores y mecanismos.
3. FISIOLOGÍA DEL EMBARAZO, anatomia de organos reproductores y mecanismos.3. FISIOLOGÍA DEL EMBARAZO, anatomia de organos reproductores y mecanismos.
3. FISIOLOGÍA DEL EMBARAZO, anatomia de organos reproductores y mecanismos.
 
Nuñez S., X. M. - El frente del Este. Historia y memoria de la guerra german...
Nuñez S., X.  M. - El frente del Este. Historia y memoria de la guerra german...Nuñez S., X.  M. - El frente del Este. Historia y memoria de la guerra german...
Nuñez S., X. M. - El frente del Este. Historia y memoria de la guerra german...
 
EL ORIGEN DEL UNIVERSO DE TODO EL UNIVERSO .pdf
EL ORIGEN DEL UNIVERSO DE TODO EL UNIVERSO .pdfEL ORIGEN DEL UNIVERSO DE TODO EL UNIVERSO .pdf
EL ORIGEN DEL UNIVERSO DE TODO EL UNIVERSO .pdf
 
Derechos humanos: Historia de los derechos humanos
Derechos humanos: Historia de los derechos humanosDerechos humanos: Historia de los derechos humanos
Derechos humanos: Historia de los derechos humanos
 
Anatomía y fisiología del rumen 000000000
Anatomía y fisiología del rumen 000000000Anatomía y fisiología del rumen 000000000
Anatomía y fisiología del rumen 000000000
 
Mecanización Agrícola: Introducción, Antecedentes
Mecanización Agrícola: Introducción, AntecedentesMecanización Agrícola: Introducción, Antecedentes
Mecanización Agrícola: Introducción, Antecedentes
 
Ovulos y Supositorio facultad de ciencias.pptx
Ovulos y Supositorio facultad de ciencias.pptxOvulos y Supositorio facultad de ciencias.pptx
Ovulos y Supositorio facultad de ciencias.pptx
 

CoSECiVi 2020 - Multiresolution Foliage Rendering

  • 1. Multiresolution Foliage Rendering C. Gasch, M. Chover, I. Remolar and C. Rebollo Universitat Jaume I, Castellón
  • 2. Contenido  Introducción  Objetivos  Modelo multirresolucion  Algoritmo de renderizado  Resultados  Conclusiones  Trabajo futuro
  • 3. Introducción  La vegetación es una parte muy importante en un ambiente exterior. Pero la gran cantidad de polígonos que los componen es un problema.  El modelado a nivel de detalle es una solución para representar objetos con muchos polígonos. Pero la mayoría de métodos no manejan adecuadamente el follaje.  Los métodos existentes pueden dividirse entre:  Discretos  Continuos
  • 4. Objetivos  Se quiere crear un modelo continuo multirresolución que:  Permita representar el follaje  Adecuar el número de polígonos según su importancia en la escena.  El método de simplificación a usar será el método basado en puntos de vista (VDS).  El modelo resultante debe desarrollarse para ser incluido en los motores de juego de forma sencilla.
  • 5. Modelo: Descripción general Método de simplificación VDS Estructura de datos Modelo multirresolución
  • 6. Modelo: VDS  Utiliza una métrica basada en una medición teórica de información llamada información mutua de puntos de vista (VMI).  En cada iteración, el método busca la hoja que produce el menor error al eliminarla.  Después de eliminar una hoja, se busca la hoja más cercana y se escala en función del error y en el tamaño de la hoja eliminada.
  • 8. Modelo: Estructura de datos struct Leaf{ Vertex vertices [4]; int leafToSplit; int leafToCollapse; float scale; } vector<leaf> leaves;  La estructura almacena todos los datos necesarios para dibujar cada uno de los niveles de detalle requeridos.  El vector de hojas almacena la lista de todas las hojas que forman el follaje.  Todos los datos necesarios para representar una hoja se almacenan en struct Leaf:  vertices  leafToSplit  leafToCollapse  scale
  • 9. Algoritmo de renderizado  Para la extracción del nivel de detalle se utilizan dos criterios:  La distancia del elemento vegetal al punto de vista del espectador (distanceToViewer).  El tamaño del elemento en la escena final (projectedArea). LOD=distanceToViewer ∗ a + projectedArea ∗ b
  • 10. Algoritmo de renderizado Cuando el espectador se mueve, se compara este valor con el obtenido en la anterior posición: Mismo número de hojas: No es necesario realizar ninguna acción. Menos hojas para renderizar: Hay que eliminar hojas y aumentar el tamaño de algunas de las que se quedan. Mayor número de hojas: Hay que añadir hojas y reducir el tamaño de algunas de las que se redimensionaron.
  • 11. Algoritmo de renderizado Cada vez que se inicia el proceso, el algoritmo debe evaluar la relevancia del follaje en la escena y si se ha de eliminar (leafSplit) o añadir (leafCollapse) hojas. Cada hoja, cuando se quita o se agrega, solo modifica otra hoja (leafToModify). El valor a modificar se guarda en el valor scale. Cuando se elimina una hoja, esta intercambia su escala con la hoja que modifica. Cuando se añade una hoja, esta recupera su valor de escala original.
  • 12. Algoritmo de renderizado Eliminar hoja: Añadir hoja:
  • 13. Resultados  Se ha implementado en Unity.  Se han utilizado tres especies:  English oak: 20,146 hojas  Carya illinoinensis: 8,059 hojas  Betula popufolia: 12,140 hojas  Para validar el modelo multirresolución se han realizado ensayos con las tres especies vegetales por separado y con bosques formados por estas especies.
  • 17. Resultados visuales Pulse en la imagen para acceder al video
  • 19. Conclusiones En este trabajo se ha presentado la estructura y el algoritmo que permite extraer los datos de simplificación obtenida por el método VMI. El resultado es un modelo multirresolución continuo, que actualiza la representación del elemento al alejar y acercar el elemento al espectador. Además, el modelo multirresolución ha sido diseñado para ser implementado fácilmente en motores de juegos, habiendose probado en Unity.
  • 20. Conclusiones El tiempo de extracción del nivel de detalle adecuado es muy bajo siendo, como demuestran los resultados, menos de 1 milisegundo en modelos con más de 40.000 polígonos. Los resultados obtenidos demuestran que el modelo permite adaptar de forma continua el detalle del follaje en una escena. En cuanto a la visualización del bosque, también los resultados apoyan que el costo de renderizado se reduce significativamente mientras se mantiene la calidad visual.
  • 21. Trabajo futuro Implementación del algoritmo en la GPU, para poder obtener un resultado mucho más adecuado a la tecnología actual. Se quiere aplicar animación a las hojas para simular los efectos del viento sobre ellas. En esta futura línea de trabajo, también se animarán troncos y ramas añadiendo algún esqueleto a las especies vegetales.
  • 22. Muchas gracias por su atención. ¿Alguna pregunta?