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Disertación de Maestría
DOI
https://doi.org/10.11606/D.45.2017.tde-20230727-113210
Documento
Autor
Nombre completo
Diana Estefania Naranjo Pomalaya
Dirección Electrónica
Instituto/Escuela/Facultad
Área de Conocimiento
Fecha de Defensa
Publicación
São Paulo, 2017
Director
 
Título en inglés
Directional multipolehght transport model for rendering translucent materials
Resumen en inglés
Translucent materials, such as milk or marble, are characterized by their soft and smooth appear- ance, as well as their bleed through effect when illuminated from behind. Diffusion based models are currently the best approximation of the real physical process that takes place underneath the surface of this kind of material. This process, dubbed subsurface scattering, is the one one respon- sible for the blurring effect that generates that soft appearance. The success of these models is due to the similarity between energy and light propagation. Since diffusion theory solves the problem of energy propagation, its use returns a good approximation of subsurface scattering. Aiming to produce a better approximation for translucent materials we developed an extension of a diffusion based subsurface scattering model called directional multipole. In our model we extend the directional dipole to achieve a better solution for thin slabs, i.e. shallow depths. The directional dipole is a model that uses a diffusion theory solution for a ray in an infinite medium, which comes closer to the representation of light rays since they have a magnitude and a direction. This is what differentiates it from the other diffusion based models, which are based on a solution for a point in an infinite medium. This model, however, fails to represent thin slabs because it assumes light steps are infinitely smaller than the depth of the object. Our model solves this problem by merging the directional dipole model with the multipole model, which was the first and only model that addresses this issue. By doing this, we created a model that achieves a closer approximation to the real for thin slabs than those of the multipole.
 
Título en portugués
Modelo de transporte de luz multipolar direcional para renderização de materiais translúcidos
Palabras clave en portugués
Algoritmos Para Imagens
Ciência Da Computação
Resumen en portugués
Materiais translúcidos, como leite ou mármore, são caracterizados por sua aparência lisa e suave, além do efeito de visão através do volume quando iluminado por trás. Modelos baseados em difusão são atualmente a melhor aproximação do processo físico real que ocorre sob a superfície deste tipo de material. Esse processo, chamado de espalhamento de subsuperfície, é responsável pelo efeito de desfoque que gera essa aparência suave. O sucesso desses modelos é devido à semelhança entre energia e propagação de luz. Como a teoria da difusão resolve o problema da propagação de energia, seu uso retorna uma boa aproximação do espalhamento subsuperficial. Com o objetivo de produzir uma melhor aproximação para materiais translúcidos, desenvolvemos uma extensão de um modelo de espalhamento de subsuperfície baseado em difusão chamado multipolar direcional. Em nosso modelo estendemos o dipolo direcional para obter uma solução melhor para franjas finas, isto é, profundidades rasas. O dipolo direcional é um modelo que utiliza uma solução de teoria de difusão para um raio em um meio infinito, que se aproxima da representação dos raios de luz, uma vez que eles têm uma magnitude e uma direção. Isto é o que o diferencia dos outros modelos baseados em difusão, que são baseados em uma solução para um ponto em um meio infinito. Este modelo, no entanto, falha em representar as placas finas porque assume que os passos de luz são infinitamente menores que a profundidade do objeto. Nosso modelo resolve esse problema mesclando o modelo de dipolo direcional com o modelo multipolar, que foi o primeiro modelo a resolver esse problema. Ao fazer isso, criamos um modelo que realiza uma renderização realista de chapas finas de material translúcido.
 
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Fecha de Publicación
2023-07-27
 
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