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Insertion d’objets virtuels GIF-4105/7105 Photographie Algorithmique Jean-François Lalonde Merci à A. Efros et P. Debevec!

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Insertion d’objets virtuels

GIF-4105/7105 Photographie AlgorithmiqueJean-François Lalonde

Merci à A. Efros et P. Debevec!

Page 2: Insertion dobjets virtuels GIF-4105/7105 Photographie Algorithmique Jean-François Lalonde Merci à A. Efros et P. Debevec!

Plan — reste de la session• Cette semaine: insertion d’objets virtuels

• Autres sujets: à votre choix!

• “Big Data”: comprendre et synthétiser les images à partir de grandes quantités de données visuelles

• Comment prendre de bonnes photos?

• Comment fonctionne la kinect?

• Caméras “lightfield”: focuser après avoir pris la photo!

• lytro.com

• Détecter les fausses images

• ACP et visages

• Caméras algorithmiques

• Autres idées?

Allez voter sur le groupe

Facebook!

Allez voter sur le groupe

Facebook!

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Aujourd’hui

• Retour sur la formation d’images à haute plage dynamique

• Reproduction tonale (“tone mapping”)

• Insertion d’objets virtuels

• À conclure mercredi

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Modèle radiométrique (simplifié)

∫∫ΔΔtt

radiance

(W/sr/m2)

irradianceau

capteur

expositionau

capteur

Lentille

Obturateur

voltage

valeursnumériqu

es

pixels

CCD

Conversionanalogique-numérique

Fonctionnon-

linéaire

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Modèle radiométrique (plus simplifié)

∫∫ΔΔtt

radiance

(W/sr/m2)

expositionau

capteur

Obturateur

pixels (z)

Fonctionnon-

linéaire

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AlgorithmeSérie d’images

• • 33• • 33

• • 11• • 11

• • 22• • 22

Δt = 1 sec

• • 33• • 33

• • 11• • 11

• • 22• • 22

Δt = 1/16 sec

• • 33• • 33

• • 11• • 11

• • 22• • 22

Δt = 4 sec

• • 33• • 33

• • 11• • 11

• • 22• • 22

Δt = 1/64 sec

• • 33• • 33

• • 11• • 11

• • 22• • 22

Δt = 1/4 sec

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AlgorithmeSérie d’images

• • 33• • 33

• • 11• • 11

• • 22• • 22

Δt = 1 sec

• • 33• • 33

• • 11• • 11

• • 22• • 22

Δt = 1/16 sec

• • 33• • 33

• • 11• • 11

• • 22• • 22

Δt = 4 sec

• • 33• • 33

• • 11• • 11

• • 22• • 22

Δt = 1/64 sec

• • 33• • 33

• • 11• • 11

• • 22• • 22

Δt = 1/4 sec

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Math• Notons la fonction inverse discrétisée: g(z)

• Pour chaque pixel i dans une image j, nous avons:

• Système d’équations linéaires sur-contraint:

composante pour s’assurer

qu’on approxime les données

composante s’assurer

que la courbe soit lisse

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Résultat

Courbe estimée

log exposition

Kodak DCS4601/30 à 30 sec

Pix

el

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Radiance

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Résultats: couleur

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12

Rouge Vert

RGBBleu

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Radiance

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RadianceImage

précédenteentre 0 et 255

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Et maintenant?

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Reproduction tonale

10-

6

106

Monde

Image(écran, projecte

ur) 0 à 255

Haute plage dynamique

• Comment faire?

• Linéaire? Seuil? Suggestions?

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Linéaire

En fonction des pixels

les plus clairs

En fonction des pixels

les plus sombres

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Opérateur global

• Déterminer une courbe qui:

• Ramène le contenu du signal HDR dans une plage qui convient à un écran ou un projecteur

• N’augmente pas les parties sombres

• Donc:

• Asymptote à 255

• Dérivée = 1 à 0

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Opérateur global (Reinhard et al.)• Solution toute simple: utiliser une

transformée non-linéaire

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Non-linéaire

Reinhard

En fonction des pixels

les plus sombres

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Opérateur global

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Qu’est-ce que nos yeux voient?

Vs.

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Demo

• LuminanceHDR

• http://qtpfsgui.sourceforge.net

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Insérons un objet virtuel

• Pourquoi le résultat est si mauvais?

• Mauvaise orientation

• Mauvais éclairage

• Pas d’ombre

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Solutions• Mauvaise orientation

• Estimer les paramètres de la caméra en fonction de la table. Comment?

• Calibrage géométrique

• Illumination

• Estimer la position et l’intensité des sources lumineuses à placer dans l’environnement virtuel

• Que faire si l’illumination est complexe?

• Sources étendues, inter-réflexions, etc…

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Carte d’environnement (environment map)• Solution simple pour objets réfléchissants

• Modélise l’illumination avec une image panoramique

• i.e. quantité de radiance qui provient de chaque direction

Tout premier résultat! (Jim Blinn, 1976)

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Carte d’environnementfonction qui convertit le

vecteur de réflexion (x, y, z) en coordonnées image

(u, v)

Rayon réfléchi: r=2(n·v)n-v

La texture est transférée directement sur l’objet en fonction du vecteur de réflexion et du

contenu de l’image d’environnement

Surface réfléchissante

Observateur

Image d’environnement

v

n

r

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Carte sphérique

• Enregistre la carte en format sphérique (θ, φ)

• Pour générer la carte:

• Effectuer un rendu sphérique à partir de la position de l’objet

• Pour utiliser la carte:

• Utiliser l’orientation du rayon réfléchi (en coordonnées angulaires), et lire la valeur de couleur correspondantes dans la carte sphérique

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Exemple: carte sphérique

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Exemple

http://youtu.be/ici8I2foBeQ?t=1m45s

(source: tchyup sur youtube)

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Approximations

• La carte continent une vue du monde à partir d’un seul point

• Cette vue change en fonction de la position sur l’objet!

• Introduit distorsions, mais difficile à remarquer

• Minimales pour un petit objet dans un grand environnement

• L’objet ne se réfléchit pas lui-même

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Scènes réelles?

Flight of the Navigator (1986), premier film à utiliser cette technologie

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Scènes réelles?

Terminator 2 (1991)

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Carte d’environnement réelles• Photographier le monde!

• Comment photographier toutes les directions?

• Panoramas!

• Existe aussi d’autres solutions…

• Comment photographier les sources lumineuses? Elles sont beaucoup plus lumineuses que le reste de l’environnement…

• Haute plage dynamique, bien entendu!

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Mosaïques HDRhttp://www.gregdowning.com/HDRI/

stitched/

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Caméras panoramiques• Avantages:

• très haute résolution (10K x 7K+)

• Pas de mosaïques: sphère automatique

• Bonne plage dynamique (même HDR)

• Problèmes

• $$$

• Long à capturer

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Lentilles

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Sphère métallique

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Détour: où trouver une sphère métallique?• 2 pouces de diamètre ~ $20 ea.

• McMaster-Carr www.mcmaster.com

• 6-12 pouces, moins bonne qualité

• Baker’s Lawn Ornamentswww.bakerslawnorn.com

• Hollow Spheres, 2in – 4in

• Dube Juggling Equipmentwww.dube.com

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41

0.34 0.34

0.580.58

=> 59% réflective=> 59% réflective

Calibrage de la réflexivité de la sphère

Calibrage de la réflexivité de la sphère

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Real-World HDR Lighting Environments

Exemples: http://www.debevec.org/Probes/Exemples: http://www.debevec.org/Probes/

FunstonBeach

UffiziGallery

EucalyptusGrove

GraceCathedral

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Capturer l’environnementAvant

Arrière

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Composer l’environnementAvant

Arrière

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Pas seulement pour les objets réfléchissants• Nous avons capté une vraie image de radiance

• Nous pouvons

• la traiter comme une source lumineuse!

• l’utiliser pour éclairer la scène, en simulant la propagation de la lumière dans l’environnement virtuel

• Tous les objets peuvent être affichés (pas seulement les objets réfléchissants)!

• Quelle est le problème?

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Résultats

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Comparaison: radiance vs image

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Objets virtuels illuminés par une source virtuelle

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Illuminer les objets virtuels

Objet

Lumière

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http://www.pauldebevec.com/RNL/

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• Historique

• http://www.pauldebevec.com/ReflectionMapping/

• Mercredi:

• Combiner les objets virtuels avec les images réelles

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• Caméras algorithmiques

• Autres idées?

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