Perceptual guidance in mesh processing and rendering using mesh saliency

• Ano de defesa: 2007
• Autor(a) principal: Munaretti, Rodrigo Barni
• Orientador(a): Comba, Joao Luiz Dihl
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: eng
• Palavras-chave em Português: Computação gráfica; Visualizacao volumetrica; Reproducao : Computacao grafica; 3D
• Palavras-chave em Inglês: Mesh saliency; Deformable meshes; Mesh segmentation; View-dependent rendering
• Link de acesso: http://hdl.handle.net/10183/12673

Considerações de informação perceptual têm ganhado espaço rapidamente em pesquisas referentes a representação, análise e exibição de malhas. Estudos com usuários, eye tracking e outras técnicas são capazes de fornecer informações cada vez mais úteis para sistemas voltados a usuário, que formam a maioria das aplicações em computação gráfica. Neste trabalho nós expandimos sobre o conceito de Saliência de Malhas — uma medida automática de importância visual para malhas de triângulos baseada em modelos de atenção humana em baixo nível — melhorando, extendendo e realizando integração com diferentes aplicações. Nós extendemos o conceito de Saliência de Malhas para englobar objetos deformáveis, mostrando como um mapa de saliência em nível de vértice pode ser construído capturando corretamente regiões de alta importância perceptual através de um conjunto de poses ou deformações. Nós definimos saliência multi-pose como um agregado multi-escala de valores de curvatura sobre uma vizinhança localmente estável, em conjunto com deformações desta vizinhança em múltiplas poses. Nós substituímos distância Euclideana por geodésica, assim fornecendo melhores estimativas de vizinhança local. Resultados mostram que saliência multi-pose gera resultados visualmente mais interessantes em simplificações quando comparado à saliência em uma única pose. Nós também aplicamos saliência de malhas ao problema de segmentação e rendering dependente de ponto de vista, introduzindo uma técnica para segmentação que particiona um objeto em um conjunto de clusters, cada um englobando um grupo de características localmente interessantes. Saliência de malhas é incorporada em um framework para clustering propagativo, guiando seleção de pontos de partida para clusters e custos de propagação de faces, levando a uma convergência de clusters ao redor de características perceptualmente importantes. Nós comparamos nossa técnica com diferentes métodos automáticos para segmentação, mostrando que ela fornece segmentação melhor ou comparável sem necessidade de intervenção do usuário. Uma vez que o algoritmo de segmentação proposto é especialmente aplicável a rendering multi-resolução, nós ilustramos uma aplicação do mesmo através de um sistema de rendering baseado em ponto de vista guiado por saliência, alcançando melhorias consideráveis em framerate com muito pouca perda de qualidade visual.