Bump-Mapping: Bump Mapping: Erforschung der Tiefe der Computer Vision
Von Fouad Sabry
()
Über dieses E-Book
Was ist Bump Mapping?
Das Erzeugen des Erscheinungsbilds von Unebenheiten und Falten auf der Oberfläche eines Objekts ist das Ziel der Texturabbildungstechnik, die als Bump-Mapping bekannt ist und in der Computergrafik verwendet wird. Dies kann erreicht werden, indem die Oberflächennormalen des Objekts gestört werden und dann die gestörte Normale in den Berechnungen verwendet wird, die für die Beleuchtung durchgeführt werden. Das Endergebnis ist eine Oberfläche, die eher holprig als glatt erscheint, obwohl die Oberfläche des Objekts, an dem gerade gearbeitet wird, unverändert bleibt. Im Jahr 1978 legte James Blinn den Grundstein für das Konzept des Bump-Mappings.
Wie Sie davon profitieren
(I) Erkenntnisse und Validierungen zu den folgenden Themen:
Kapitel 1: Bump-Mapping
Kapitel 2: Texturzuordnung
Kapitel 3: Normale Zuordnung
Kapitel 4: Beleuchtung pro Pixel
Kapitel 5: Höhenkarte
Kapitel 6: Selbstbeschattung
Kapitel 7: Verschiebungskartierung
Kapitel 8: Kollisionserkennung
Kapitel 9: Gouraud-Schattierung
Kapitel 10: Phong-Schattierung
(II) Beantwortung der häufigsten öffentlichen Fragen zum Bump-Mapping.
(III) Beispiele aus der Praxis für den Einsatz von Bump-Mapping in vielen Bereichen.
Für wen dieses Buch ist
Fachleute, Studenten und Doktoranden, Enthusiasten, Bastler und diejenigen, die für jede Art von Bump Mapping über das Grundwissen oder die Informationen hinausgehen möchten.
Mehr von Fouad Sabry lesen
Neue Technologien In Der Optoelektronik [German]
Ähnlich wie Bump-Mapping
Titel in dieser Serie (100)
Tonzuordnung: Tone Mapping: Erhellende Perspektiven in der Computer Vision Bewertung: 0 von 5 Sternen0 BewertungenComputer-Stereo-Vision: Erforschung der Tiefenwahrnehmung in der Computer Vision Bewertung: 0 von 5 Sternen0 BewertungenModell des menschlichen visuellen Systems: Wahrnehmung und Verarbeitung verstehen Bewertung: 0 von 5 Sternen0 BewertungenUnterwasser-Computervision: Erkundung der Tiefen der Computer Vision unter den Wellen Bewertung: 0 von 5 Sternen0 BewertungenHough-Transformation: Enthüllung der Magie der Hough-Transformation in der Computer Vision Bewertung: 0 von 5 Sternen0 BewertungenAnisotrope Diffusion: Verbesserung der Bildanalyse durch anisotrope Diffusion Bewertung: 0 von 5 Sternen0 BewertungenHistogrammausgleich: Verbesserung des Bildkontrasts für eine verbesserte visuelle Wahrnehmung Bewertung: 0 von 5 Sternen0 BewertungenFarbraum: Erkundung des Spektrums von Computer Vision Bewertung: 0 von 5 Sternen0 BewertungenRadon-Transformation: Aufdecken verborgener Muster in visuellen Daten Bewertung: 0 von 5 Sternen0 BewertungenLärmminderung: Verbesserung der Klarheit, fortschrittliche Techniken zur Rauschunterdrückung in der Bildverarbeitung Bewertung: 0 von 5 Sternen0 BewertungenGamma-Korrektur: Verbesserung der visuellen Klarheit in der Computer Vision: Die Gammakorrekturtechnik Bewertung: 0 von 5 Sternen0 BewertungenKonturerkennung: Enthüllung der Kunst der visuellen Wahrnehmung in der Computer Vision Bewertung: 0 von 5 Sternen0 BewertungenBlob-Erkennung: Aufdecken von Mustern in visuellen Daten Bewertung: 0 von 5 Sternen0 BewertungenAdaptiver Filter: Verbesserung der Computer Vision durch adaptive Filterung Bewertung: 0 von 5 Sternen0 BewertungenRetinex: Enthüllen Sie die Geheimnisse des computergestützten Sehens mit Retinex Bewertung: 0 von 5 Sternen0 BewertungenComputer Vision: Erkundung der Tiefen des Computer Vision Bewertung: 0 von 5 Sternen0 BewertungenInpainting: Überbrückung von Lücken in der Computer Vision Bewertung: 0 von 5 Sternen0 BewertungenOrientiertes Gradienten-Histogramm: Enthüllung des visuellen Bereichs: Erkundung des Histogramms mit orientierten Farbverläufen in der Bildverarbeitung Bewertung: 0 von 5 Sternen0 BewertungenGemeinsame Fotoexpertengruppe: Erschließen Sie das Potenzial visueller Daten mit dem JPEG-Standard Bewertung: 0 von 5 Sternen0 BewertungenBildhistogramm: Visuelle Einblicke enthüllen und die Tiefen von Bildhistogrammen in der Computer Vision erkunden Bewertung: 0 von 5 Sternen0 BewertungenFilterbank: Einblicke in die Filterbanktechniken von Computer Vision Bewertung: 0 von 5 Sternen0 BewertungenHomographie: Homographie: Transformationen in der Computer Vision Bewertung: 0 von 5 Sternen0 BewertungenTrifokaler Tensor: Erforschung von Tiefe, Bewegung und Struktur in der Computer Vision Bewertung: 0 von 5 Sternen0 BewertungenFarbprofil: Erforschung der visuellen Wahrnehmung und Analyse in der Computer Vision Bewertung: 0 von 5 Sternen0 BewertungenFarberscheinungsmodell: Wahrnehmung und Darstellung in Computer Vision verstehen Bewertung: 0 von 5 Sternen0 BewertungenHarris Eckendetektor: Enthüllung der Magie der Bildmerkmalserkennung Bewertung: 0 von 5 Sternen0 BewertungenZufallsstichprobenkonsens: Robuste Schätzung in der Computer Vision Bewertung: 0 von 5 Sternen0 BewertungenFarbanpassungsfunktion: Spektrale Empfindlichkeit in Computer Vision verstehen Bewertung: 0 von 5 Sternen0 BewertungenAffine Transformation: Visuelle Perspektiven freischalten: Erforschung der affinen Transformation in der Computer Vision Bewertung: 0 von 5 Sternen0 BewertungenBündelanpassung: Optimieren visueller Daten für eine präzise Rekonstruktion Bewertung: 0 von 5 Sternen0 Bewertungen
Ähnliche E-Books
Textur Zuordnung: Erforschung der Dimensionalität im Computer Vision Bewertung: 0 von 5 Sternen0 BewertungenVolumen Rendern: Erforschung des Visuellen Realismus in der Computer Vision Bewertung: 0 von 5 Sternen0 BewertungenHöhenkarte: Erforschung der Geländedarstellung durch Computer Vision Bewertung: 0 von 5 Sternen0 BewertungenVertex-Computergrafik: Erkundung der Schnittstelle zwischen Vertex Computer Graphics und Computer Vision Bewertung: 0 von 5 Sternen0 BewertungenDistanznebel: Erkundung der visuellen Grenze: Einblicke in den Distanznebel der Computer Vision Bewertung: 0 von 5 Sternen0 BewertungenTonzuordnung: Tone Mapping: Erhellende Perspektiven in der Computer Vision Bewertung: 0 von 5 Sternen0 BewertungenRendern von Computergrafiken: Erforschung des visuellen Realismus: Einblicke in die Computergrafik Bewertung: 0 von 5 Sternen0 BewertungenScan Linien Rendern: Erforschung des visuellen Realismus durch Scan Linien Rendern Techniken Bewertung: 0 von 5 Sternen0 BewertungenComputer-Vision-Grafikschnitte: Erforschung von Graphschnitten in der Computer Vision Bewertung: 0 von 5 Sternen0 BewertungenRaytracing-Grafiken: Erforschung des fotorealistischen Renderings in der Computer Vision Bewertung: 0 von 5 Sternen0 BewertungenRastergrafik-Editor: Visuelle Realitäten transformieren: Rastergrafik-Editoren in Computer Vision beherrschen Bewertung: 0 von 5 Sternen0 BewertungenBewegungsschätzung: Fortschritte und Anwendungen in der Computer Vision Bewertung: 0 von 5 Sternen0 BewertungenGlobale Beleuchtung: Vision voranbringen, Einblicke in die globale Beleuchtung Bewertung: 0 von 5 Sternen0 BewertungenMobile Kartierung: Erschließung räumlicher Intelligenz mit Computer Vision Bewertung: 0 von 5 Sternen0 BewertungenVektorgrafiken: Beherrschung von Vektorgrafiken in Computer Vision Bewertung: 0 von 5 Sternen0 BewertungenPyramiden Bildverarbeitung: Erkundung der Tiefen der visuellen Analyse Bewertung: 0 von 5 Sternen0 BewertungenDigitale Rastergrafik: Enthüllung der Leistungsfähigkeit digitaler Rastergrafiken in der Computer Vision Bewertung: 0 von 5 Sternen0 BewertungenBestimmung verdeckter Oberflächen: Enthüllung der Geheimnisse des Computer Vision Bewertung: 0 von 5 Sternen0 BewertungenGouraud-Schattierung: Gouraud-Shading: Erhellende Computer Vision Bewertung: 0 von 5 Sternen0 BewertungenBildbasierte Modellierung und Rendering: Erforschung des visuellen Realismus: Techniken in der Computer Vision Bewertung: 0 von 5 Sternen0 BewertungenVerfahrensoberfläche: Erforschung der Texturgenerierung und -analyse in Computer Vision Bewertung: 0 von 5 Sternen0 BewertungenBildsegmentierung: Erkenntnisse durch Pixelpräzision erschließen Bewertung: 0 von 5 Sternen0 BewertungenVektorgrafik-Editor: Ermöglichen Sie die visuelle Erstellung mit fortschrittlichen Algorithmen Bewertung: 0 von 5 Sternen0 BewertungenDreidimensionale Multi-View-Rekonstruktion: Fortgeschrittene Techniken zur räumlichen Wahrnehmung in der Computer Vision Bewertung: 0 von 5 Sternen0 BewertungenSchatten: Erkundung visueller Bereiche mit Shader: Eine Reise in die Computer Vision Bewertung: 0 von 5 Sternen0 BewertungenFarbzuordnung: Erforschung der visuellen Wahrnehmung und Analyse in der Computer Vision Bewertung: 0 von 5 Sternen0 BewertungenGeometrische Modellierung: Erforschung der geometrischen Modellierung in der Computer Vision Bewertung: 0 von 5 Sternen0 BewertungenHistogrammausgleich: Verbesserung des Bildkontrasts für eine verbesserte visuelle Wahrnehmung Bewertung: 0 von 5 Sternen0 BewertungenRastergrafiken: Die Grundlagen der Rastergrafik in der Computer Vision verstehen Bewertung: 0 von 5 Sternen0 BewertungenHarris Eckendetektor: Enthüllung der Magie der Bildmerkmalserkennung Bewertung: 0 von 5 Sternen0 Bewertungen
Künstliche Intelligenz (KI) & Semantik für Sie
Aufstieg der Roboter: Wie unsere Arbeitswelt gerade auf den Kopf gestellt wird - und wie wir darauf reagieren müssen Bewertung: 0 von 5 Sternen0 BewertungenChatGPT: Begegnung mit einer neuen Welt: Lernen Sie Künstliche Intelligenz mit der Gratisversion ChatGPT 3.5 Bewertung: 0 von 5 Sternen0 BewertungenChatGPT – Für Einsteiger: Schreibprofi mit KI, Zeit und Geld sparen ohne peinliche Fehler Bewertung: 0 von 5 Sternen0 BewertungenChatGPT: Epische Reise des Erfolgs - 'Steigern Sie Ihren Reichtum': Mit Screenshots aus dem echten Leben - Erreichen Sie finanzielle Höhen Bewertung: 0 von 5 Sternen0 BewertungenDie Zukunft der Arbeit: Digitalisierung, Automatisierung, KI Bewertung: 0 von 5 Sternen0 BewertungenMeistern von ChatGPT: Entriegeln Sie die Kraft der KI für verbesserte Kommunikation und Beziehungen: German Bewertung: 0 von 5 Sternen0 BewertungenMenschlicher Geist und Künstliche Intelligenz: Die Entwicklung des Humanen inmitten einer digitalen Welt Bewertung: 0 von 5 Sternen0 BewertungenChatbotische Landingpages: Wie du deine Konkurrenz in den digitalen Staub schicken Bewertung: 0 von 5 Sternen0 BewertungenDie KI Bibel, mit künstlicher Intelligenz Geld verdienen: Echte Fallbeispiele und Anleitungen zum Umsetzen Bewertung: 1 von 5 Sternen1/5Chatbotische Medien-Gestaltung leicht gemacht: Von der Idee zum viralen Hit Bewertung: 0 von 5 Sternen0 BewertungenKI-Innovationen: Wie die Technologie die Grenzen verschiebt Künstliche Intelligenz verstehen und nutzen: Ein AI-Buch Bewertung: 0 von 5 Sternen0 BewertungenWissen statt Glauben!: Das Weltbild des neuen Humanismus Bewertung: 0 von 5 Sternen0 BewertungenKünstliche Intelligenz: Die vierte industrielle Revolution Bewertung: 0 von 5 Sternen0 BewertungenEinstieg ins Machine Learning: Grundlagen, Prinzipien, erste Schritte Bewertung: 0 von 5 Sternen0 BewertungenDigitalotopia: Sind wir bereit für die (R)Evolution der Wirklichkeit? Bewertung: 0 von 5 Sternen0 BewertungenKünstliche Intelligenz in Sozialen Medien Bewertung: 0 von 5 Sternen0 BewertungenRoboter im Alltag: Maschinen (beinahe) wie Menschen Bewertung: 0 von 5 Sternen0 Bewertungen
Rezensionen für Bump-Mapping
0 Bewertungen0 Rezensionen
Buchvorschau
Bump-Mapping - Fouad Sabry
Kapitel 1: Bump-Mapping
Bumpmapping
Das Normal-Mapping ist die am weitesten verbreitete Art des Relief-Mappings.
Bump-Mapping ist eine Technik in der Computergrafik, die geringfügige Oberflächenverschiebungen simuliert, um eine angezeigte Oberfläche realistischer erscheinen zu lassen. Im Gegensatz zum Displacement-Mapping wird die Oberflächengeometrie jedoch nicht verändert. Stattdessen wird nur die Oberflächennormale angepasst, um eine Verschiebung zu simulieren. Die geänderte Oberflächennormale wird dann für Beleuchtungsberechnungen verwendet (z. B. unter Verwendung des Phong-Reflexionsmodells), was zu einer Oberfläche führt, die detailliert und nicht glatt erscheint.
Das Relief-Mapping ist deutlich schneller und verbraucht weniger Ressourcen als das Displacement-Mapping bei gleichem Detailgrad, da die Geometrie unverändert bleibt.
Neben der Verbesserung des Tiefengefühls gibt es Erweiterungen, die andere Oberflächeneigenschaften verändern. Horizon Mapping und Parallax Mapping sind zwei dieser Erweiterungen. Daher bleiben Silhouetten und Schatten unverändert, was besonders bei größeren simulierten Verschiebungen auffällt. Diese Einschränkung kann durch den Einsatz von Techniken wie dem Displacement-Mapping umgangen werden, bei dem Bumps auf der Oberfläche oder einer Isofläche platziert werden.
Es gibt zwei grundlegende Bump-Mapping-Techniken. Bei der ersten Methode wird die Oberflächenverschiebung mithilfe einer Höhenkarte simuliert, was zu einer geänderten Normalen führt. Dies ist die von Blinn entwickelte Technik, die in der Regel als Bump-Mapping bezeichnet wird, sofern nicht anders angegeben. Die Schritte dieser Methode sind wie folgt zusammengefasst.
Bevor eine Beleuchtungsberechnung für jeden sichtbaren Punkt (oder Pixel) auf der Oberfläche eines Objekts durchgeführt wird, wird die Oberfläche des Objekts zugeordnet:
Konsultieren Sie die Höhe in der Höhenkarte, die der Oberflächenposition entspricht.
Berechnen Sie die Oberflächennormale der Heightmap, häufig mit der Finite-Differenzen-Methode.
Kombinieren Sie die Flächennormale des zweiten Schritts mit der echten (geometrischen
) Flächennormalen, sodass die kombinierte Normale in eine andere Richtung zeigt.
Berechnen Sie die Wechselwirkung zwischen der neuen holprigen
Oberfläche und den Szenenlichtern mithilfe eines Modells wie dem Phong-Reflexionsmodell.
Dadurch scheint die Oberfläche eine tatsächliche Tiefe zu haben. Das Programm stellt auch sicher, dass sich das Erscheinungsbild der Oberfläche ändert, wenn die Beleuchtung der Szene manipuliert wird.
Alternativ können Sie eine Normalenkarte mit der aktualisierten Normalen für jeden Oberflächenpunkt angeben. Da die Normale direkt bereitgestellt wird und nicht aus einer Höhenkarte berechnet wird, führt diese Technik in der Regel zu besser vorhersagbaren Ergebnissen. Dies vereinfacht den Prozess für Künstler und macht es zur heute am weitesten verbreiteten Art des Bump-Mappings.
Echtzeit-3D-Grafikprogrammierer verwenden häufig Varianten des Ansatzes, um Bump-Mapping mit reduziertem Rechenaufwand zu replizieren.
Eine beliebte Methode bestand darin, eine feste Geometrie zu verwenden, die es erlaubt, die Heightmap-Oberflächennormale praktisch direkt anzuwenden. In Verbindung mit einer vorberechneten Lookup-Tabelle für Beleuchtungsberechnungen kann die Methode mit einer sehr einfachen und schnellen Schleife implementiert werden, die Vollbildeffekte ermöglicht. Diese Technik war weit verbreitet, als das Bump Mapping zum ersten Mal entwickelt wurde.
{Ende Kapitel 1}
Kapitel 2: Textur-Mapping
Textur-Mapping ist eine Technik, die verwendet wird, um eine Textur auf ein computergeneriertes Bild abzubilden. Bei der Textur kann es sich in diesem Zusammenhang um hochfrequente Details, Oberflächentexturen oder Farben handeln.
1974 entwickelte Edwin Catmull die erste Version der Methode.
Textur-Mapping bezog sich ursprünglich auf Diffuse Mapping, eine Methode, bei der einfach die Pixel einer Textur auf eine 3D-Oberfläche gemappt wurden (das Bild um das Objekt gewickelt
wurde). In den letzten Jahrzehnten haben das Aufkommen von Multi-Pass-Rendering, Multitexturing, Mipmaps und komplexeren Mappings wie Height-Mapping, Bump-Mapping, Normal Mapping, Displacement Mapping, Reflection Mapping, Specular Mapping, Occlusion Mapping und vielen Variationen der Technik (gesteuert durch ein Materialsystem) es ermöglicht, nahezu fotorealistisch in Echtzeit zu simulieren, indem die Anzahl der Polygone und Beleuchtungsberechnungen, die für die Erstellung einer Szene erforderlich sind, drastisch reduziert wurde.
Eine Oberflächenkarte: Dies kann entweder eine Bitmap oder eine generierte Textur sein. Sie können in Standard-Bilddateiformaten gespeichert, durch 3D-Modellformate oder Materialbeschreibungen referenziert und in Ressourcenpaketen gebündelt werden.
Sichtbare Oberflächen können 1-3 Dimensionen haben, wobei zwei Dimensionen am häufigsten vorkommen. Textur-Map-Daten können in gemischter oder gekachelter Reihenfolge gespeichert werden, um die Cache-Kohärenz zu erhöhen, wenn sie mit moderner Technologie verwendet werden. Rendering-APIs verwalten häufig Texturmap-Ressourcen (die sich