Proposta de metodologia para avaliação de métodos de iluminação global em síntese de imagens

• Ano de defesa: 2015
• Autor(a) principal: Meneghel, Giovani Balen
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
• Palavras-chave em Português: Computação gráfica; Computer graphics; Global illumination; Iluminação global; Image synthesis; Perceptual quality; Qualidade perceptual; Síntese de imagem
• Link de acesso: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3142/tde-08072016-153418/

Produzir imagens de alta qualidade por computador, no menor tempo possível, que sejam convincentes ao público alvo, utilizando-se de maneira ótima todos os recursos computacionais à disposição, é uma tarefa que envolve uma cadeia de processos específicos, sendo um grande desafio ainda nos dias de hoje. O presente trabalho apresenta um estudo sobre toda esta cadeia de processos, com foco na avaliação de métodos de Iluminação Global empregados na Síntese de Imagens fotorrealistas para as áreas de Animação e Efeitos Visuais. Com o objetivo de auxiliar o usuário na tarefa de produzir imagens fotorrealistas de alta qualidade, foram realizados experimentos envolvendo diversas cenas de teste e seis métodos de Iluminação Global do Estado da Arte: Path Tracing, Light Tracing, Bidirectional Path Tracing, Metropolis Light Transport, Progressive Photon Mapping e Vertex Connection and Merging. O sintetizador escolhido para execução do experimento foi o Mitsuba Renderer. Para avaliação da qualidade dos resultados, duas métricas perceptuais foram adotadas: o Índice de Similaridade Estrutural SSIM e o Previsor de Diferenças Visuais HDR-VDP-2. A partir da avaliação dos resultados, foi construído um Guia de Recomendações para o usuário, indicando, com base nas características de uma cena arbitrária, o método de Iluminação Global mais adequado para realizar a síntese das imagens. Por fim, foram apontados caminhos de pesquisa para trabalhos futuros, sugerindo o emprego de classificadores, métodos de redução de parâmetros e Inteligência Artificial a fim de automatizar o processo de produção de imagens fotorrealistas e de alta qualidade.