Detalhes bibliográficos
| Ano de defesa: |
2012 |
| Autor(a) principal: |
Melo, Diego Lemos de Almeida |
| Orientador(a): |
Teichrieb, Veronica |
| Banca de defesa: |
Não Informado pela instituição |
| Tipo de documento: |
Dissertação
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| Tipo de acesso: |
Acesso aberto |
| Idioma: |
por |
| Instituição de defesa: |
Universidade Federal de Pernambuco
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| Programa de Pós-Graduação: |
Não Informado pela instituição
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| Departamento: |
Não Informado pela instituição
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| País: |
Não Informado pela instituição
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| Palavras-chave em Português: |
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| Link de acesso: |
https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/10464
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Resumo: |
A Realidade Aumentada é um campo de pesquisa que trata do estudo de técnicas para integrar informações virtuais com o mundo real. Algumas aplicações de Realidade Aumentada requerem fotorrealismo, onde os elementos virtuais são tão coerentemente inseridos na cena real que o usuário não consegue distinguir o virtual do real. Para a síntese de cenas 3D existem diversas técnicas, entre elas o ray tracing. Ele é um algoritmo baseado em conceitos básicos da Física Ótica, cuja principal característica é a alta qualidade visual a um custo computacional elevado, o que condicionava a sua utilização a aplicações offline. Contudo, com o avanço do poder computacional das GPUs este algoritmo passou a ser viável para ser utilizado em aplicações de tempo real, devido principalmente ao fato de ser um algoritmo com a característica de poder ser massivamente paralelizado. Levando isto em consideração, esta dissertação propõe um pipeline para renderização fotorrealística em tempo real utilizando a técnica ray tracing em aplicações de Realidade Aumentada. O ray tracer utilizado foi o Real Time Ray Tracer, ou RT2, de Santos et al., que serviu de base para a construção de um pipeline com suporte a sombreamento, síntese de diversos tipos de materiais, oclusão, reflexão, refração e alguns efeitos de câmera. Para que fosse possível obter um sistema que funciona a taxas interativas, todo o pipeline de renderização foi implementado em GPU, utilizando a linguagem CUDA, da NVIDIA. Outra contribuição importante deste trabalho é a integração deste pipeline com o dispositivo Kinect, da Microsoft, possibilitando a obtenção de informações reais da cena, em tempo real, eliminando assim a necessidade de se conhecer previamente os objetos pertencentes à cena real. |
