Использование «Мегатекстуры» для моделирования ландшафтных изображений

Секция «Информатика и автоматизированные системы»

Обнаружение рук и сегментация соответствующих им регионов на изображении является первоначальным шагом в системах распознавания движения. Сегментация имеет решающее значение, потому что она выделяет существенную информацию из фонового изображения прежде, чем перейти к последующим этапам слежения и распознавания. В качестве визуальных особенностей могут быть, например, цвет кожи, форма, анатомические модели рук и т. д.

Слежение, или межкадровое соответствие сегментированных областей рук или особенностей, является вторым шагом в процессе перехода к распознаванию наблюдаемых движений рук. Оно обеспечивает межкадровую связь обнаруженных рук/пальцев, что в достаточной мере помогает определить их траекторию движения во времени. Эти траектории сообщают нам необходимую информацию о движении и могут быть использованы либо в сыром виде (в некоторых приложениях траектория движения руки является непосредственным руководством к рисованию линии), либо после дополнительной обработки (распознавание некоторых видов жестов рук).

Распознавание отвечает за группировку пространственно-временной информации, полученной на двух предыдущих этапах, и соотнесение сгруппированной

информации к определенным классам жестов. Общая цель распознавания жестов рук заключается в интерпретации выявленных особенностей, смысловой нагрузки текущего расположения рук, позы или сообщаемого жеста [2]. Помимо распознавания положений рук из изображений, распознавание жестов представляет дополнительную сложность, которая включает синтаксический анализ или сегментацию непрерывного сигнала на составляющие элементы.

Рассмотренная структура может быть применена для разработки и создания интеллектуальных интерактивных систем распознавания жестов различного назначения.

Библиографические ссылки

1. Форсайт Д. А., Понс Ж. Компьютерное зрение: современный подход. М. : Вильямс, 2004.

2. Zabulis X., Baltzakis H., Argyros A. A., Vision-based Hand Gesture Recognition for Human Computer Interaction / Chapter 34, in «The Universal Access Handbook», Lawrence Erlbaum Associates, Inc. (LEA), 2009. Р. 34.1-34.30.

© Якимов Л. С., Фаворская М. Н., 2010

УДК 004.932

Д. С. Яковлев Научный руководитель - М. Н. Фаворская Сибирский государственный аэрокосмический университет имени академика М. Ф. Решетнева, Красноярск

ИСПОЛЬЗОВАНИЕ «МЕГАТЕКСТУРЫ» ДЛЯ МОДЕЛИРОВАНИЯ ЛАНДШАФТНЫХ ИЗОБРАЖЕНИЙ

Рассмотрены проблемы текстурирования ландшафтных изображений, в частности, изображений лесных массивов. Приведена сравнительная характеристика технологии тайлсетов и перспективной технологии «мегатекстуры».

Наложение текстур на изображения является важной задачей, поскольку с одной стороны правильно подобранные текстуры могут не только улучшить внешний вид объектов, но и облегчить восприятие какой-либо информации, содержащейся в сцене, с другой стороны неправильное наложение текстур может свести на нет все старания создателей 3Б-модели какого-либо объекта.

При текстурировании ландшафтного изображения, например поверхности леса, которая имеет очень неоднородную структуру, цвет, фактуру и т. д. часто используется технология, когда участок сетки покрывается частями изображения (тайлами и тайлсетами). При этом исходное изображение или его часть разбивается на прямоугольные фрагменты - тайлы, наборы тайлов называются тайлсетами [4]. Для создания полупрозрачных текстур используется алгоритм альфа-смешивание (alpha-blending), при котором можно регулировать уровень прозрачности изменением значения альфа-канала текстуры, получая тем самым требуемый эффект, новое изображе-

ние текстуры или комбинируя имеющиеся в наличие экземпляры. Также для увеличения быстродействия часто используется прием, при котором на экран выводится лишь малая часть ландшафта вокруг виртуальной камеры, что повышает производительность, но снижает дальность отрисовки и снижает общую реалистичность сцены. Достоинствами приведенных подходов являются относительная простота текстурирования и малое количество текстур, соответственно малый объем данных. К недостаткам же следует отнести:

- ограниченное количество текстур (тайлов), что приводит к сложностям в получении нужного рисунка, следовательно, возможные комбинации всегда ограничены;

- множество повторяющегося рисунка на ландшафте;

- ограничение в геометрии (например, может использоваться только регулярная сетка) или наоборот, необходимо разбиение геометрии для формирования тайлсетов с разными тайлами [1].

Актуальные проблемы авиации и космонавтики. Информационные технологии

Довольно нетривиальным и оригинальным развитием текстурирования для преодоления вышеназванных проблем стала так называемая «мегатек-стура» (англ. MegaTexture) - это графическая технология, разработанная Дж. Кармаком, техническим директором «Id Software». Суть ее состоит в следующем: весь ландшафт покрывается одной большой текстурой вместо множества мелких текстур, что облегчает рендеринг открытых пространств [2]. «Мегатекстура» обладает следующими особенностями и характеристиками:

- «Мегатекстура» сохранена на жестком диске и подгружается при необходимости в оперативную память, позволяя создавать большое количество деталей и разновидностей ландшафта и при этом сравнительно мало использует ресурсы оперативной памяти.

- Ближайшие к камере пиксели заменяются текстурой высокого качества, содержащей только небольшой участок «мегатекстуры».

- Последующие пиксели заменяются текстурой меньшего качества с небольшим разрешением.

- Самые дальние пиксели являются основной текстурой в уменьшенном разрешении [2].

Учитывая эти особенности можно выделить достоинства и недостатки рассмотренной технологии текстурирования. К достоинствам «мегатекстуры» следует отнести следующие факты:

- не требуется использование тайлинга и тайл-сетов;

- нет необходимости делать альфа-смешивание разных текстур для формирования конечного рисунка в реальном времени;

- художник может просто рисовать любую часть ландшафта, не учитывая особенности геометрии;

- визуально реализм создаваемого ландшафта может быть значительно увеличен4

- геометрия ландшафта может быть представлено как регулярной сеткой, так и сеткой состоящей из треугольников различного размера;

- отсутствует необходимость разбивать сцену на геометрические фрагменты для целей текстури-рования.

В качестве недостатков данной технологии можно отметить следующее:

- объем текстуры для всего ландшафта очень велик и занимает много места на жестком диске;

- для подготовки текстуры могут потребоваться специальные инструменты и мощные компьютеры [1].

Также недостатком, по крайней мере, на сегодняшнем этапе развития данной технологии, является тот факт, что в силу своей новизны и закрытости коммерческих проектов существует малое количество конкретных методологических материалов, что в какой-то мере усложняет развитие технологии и разработку реальных приложений, в основу которых положена технология «мегатекстуры».

В настоящее время технология «мегатекстуры» достаточно перспективна в области игровой индустрии, где часто требуется создавать ландшафтные модельные сцены [3]. Требования к современным проектам индустрии таковы что, эти ландшафты должны быть максимально реалистичными, и можно с уверенностью сказать, что качество компьютерной графики в данной сфере будет непрерывно повышаться, также нельзя забывать про программные средства генерации ландшафтов, где рассмотренная технология также может иметь место. Следует отметить, что вопросы улучшения, оптимизации, модернизации и развития данной технологии требуют изучения и совершенствования. Таким образом, рассмотренная техника текстурирования уже в ближайшем будущем может стать основной при создании различных ландшафтов большой площади.

Библиографические ссылки

1. Головин Е. Использование мегатекстур (megatexture, clipmaps). URL: http://www.gamedev .ru/code/articles/Megatexture.

2. Википедия - свободная энциклопедия. URL: http://ru.wikipedia.org/wiki/Мегатекстура.

3. Richard Connery MegaTexture in Quake Wars. URL: http://www.beyond3d.com/content/articles/95/!.

4. Microsoft Research Asia TextureMontage: Seamless Texturing of Arbitrary Surfaces From Multiple Images // ACM Transactions on Graphics. SIGGRAPH, 2005. Р. 1148-1155.

© Яковлев Д. С., Фаворская М. Н., 2010

УДК 004.932.4

Е. Л. Ярославцева Научный руководитель - М. Н. Фаворская Сибирский государственный аэрокосмический университет имени академика М. Ф. Решетнева, Красноярск

КОМПЛЕКСНАЯ СИСТЕМА АВТОМАТИЧЕСКОГО СОСТАВЛЕНИЯ КОЛЛАЖА

Рассматривается алгоритм автоматического составления коллажа, основные этапы его реализации: интеллектуальный отбор кадров видеопоследовательности, автоматическое выделение области интереса на изображении, оптимальное размещение сегментов коллажа и применение метода «бесшовной стыковки».

Результатом составления цифрового коллажа является создание наглядного и визуально привлекательного выходного изображения из набора цифровых фотографий или кадров видеопоследовательно-

сти. Как следствие автоматическое составление коллажей в силу емкости визуальных решений и эффектности получаемых конечных изображений широко востребовано во многих областях, в том числе