Помощь в учёбе, очень быстро...
Работаем вместе до победы

Методы и алгоритмы компьютерной графики для моделирования водной поверхности в системах виртуальной реальности

Диссертация: Методы и алгоритмы компьютерной графики для моделирования водной поверхности в системах виртуальной реальности
ДиссертацияПомощь в написанииУзнать стоимостьмоей работы

Примером таких алгоритмов могут служить алгоритмы генерации текстур мрамора, коры дерева и среза дерева, описанные в. системах виртуальной реальности все чаще стали использоваться достаточно точные физические модели, которые не нуждаются в подборе параметров. Эти модели обычно приходят из области неинтерактивной графики, где используются для построения фотореалистичных изображений. Такая… Читать ещё >

Содержание

  • 1. Введение
  • 2. Некоторые понятия, связанные с системами виртуальной реальности
    • 2. 1. Понятие текстуры
    • 2. 2. Использование современной аппаратной базы в системах виртуальной реальности
    • 2. 3. Синхронизация процессов, происходящих в виртуальной реальности, с физическим временем
    • 2. 4. Требования, предъявляемые к моделям и алгоритмам, использующимся в системах виртуальной реальности
  • 3. Моделирование геометрии водной поверхности
    • 3. 1. Математические модели водной поверхности, используемые в компьютерной графике
    • 3. 2. Модель мелкой воды
    • 3. 3. О методах численного интегрирования систем уравнений гиперболического типа
    • 3. 4. Схема расщепления матрицы коэффициентов
    • 3. 5. Разностная схема расщепления вектора потоков (одна пространственная переменная)
      • 3. 5. 1. Расщепление вектора потоков
      • 3. 5. 2. Метод конечных объемов с расщеплением вектора потоков
      • 3. 5. 3. Разрывной метод Галеркина с расщеплением вектора потоков
      • 3. 5. 4. Тестовые задачи
    • 3. 6. Разностная схема расщепления вектора потоков (две пространственные переменные)
      • 3. 6. 1. Построение схемы
      • 3. 6. 2. Решение задачи о набегании волн на твердую стенку
      • 3. 6. 3. Расчет волн, набегающих на пологий берег
    • 3. 7. Стохастический метод для построения открытой водной поверхности (вдали от берегов)
      • 3. 7. 1. Построение повторяющегося участка водной поверхности
      • 3. 7. 2. Спектр, определяющий конфигурацию волн
    • 3. 8. Сопряжение решений в прибрежной и открытой областях
    • 3. 9. Тестовый пример, демонстрирующий построение геометрии водной поверхности в прибрежной зоне
  • 4. Методы построения треугольной сетки для визуализации водной поверхности
    • 4. 1. Постановка задачи
    • 4. 2. Существующие методы построения треугольной сетки
    • 4. 3. Новый подход: использование подвижной сетки с фиксированной триангуляцией
    • 4. 4. Структура триангуляции сетки
    • 4. 5. Тестовый пример
  • 5. Моделирование оптических явлений, происходящих на поверхности и в толще воды
    • 5. 1. Введение
      • 5. 1. 1. Терминология и обозначения
      • 5. 1. 2. Постановка задачи
    • 5. 2. Модель распространения света в толще воды
      • 5. 2. 1. Аппроксимация светового поля для случая неоднородного дна
      • 5. 2. 2. Обзор существующих моделей и выбор наиболее подходящей модели
      • 5. 2. 3. Описание выбранной модели
      • 5. 2. 4. Параметры модели
      • 5. 2. 5. Результаты работы модели
    • 5. 3. Модель человеческого зрения для визуализации оптических явлений
      • 5. 3. 1. Введение
      • 5. 3. 2. Обзор существующих моделей
      • 5. 3. 3. Яркостная адаптация
      • 5. 3. 4. Хроматическая адаптация
      • 5. 3. 5. Совмещение обеих адаптаций в единую модель
  • 6. Визуализация водной поверхности с учетом построенной модели оптических явлений
    • 6. 1. Визуализация в открытой области
      • 6. 1. 1. Модель визуализации для открытой области
      • 6. 1. 2. Нелинейность модели человеческого зрения
      • 6. 1. 3. Вычисление коэффициента Френеля
      • 6. 1. 4. Имитация ряби для визуализации в открытой области
      • 6. 1. 5. Результаты визуализации
    • 6. 2. Визуализация в прибрежной зоне
      • 6. 2. 1. Модель Йенсена и ее недостатки
      • 6. 2. 2. Модификация модели Йенсена
      • 6. 2. 3. Имитация ряби для прибрежной зоны
      • 6. 2. 4. Имитация размытости отражения и преломления
      • 6. 2. 5. Тестовый пример

Методы и алгоритмы компьютерной графики для моделирования водной поверхности в системах виртуальной реальности (реферат, курсовая, диплом, контрольная)

Современную компьютерную графику можно условно разделить на три больших области: неинтерактивная, интерактивная и графика реального времени. Критерием деления является скорость реакции приложения на действия пользователя, которая обычно измеряется в количестве кадров, рассчитываемых приложением за секунду.

В неинтерактивной графике на расчет кадра может тратиться от нескольких секунд до нескольких дней. Типичным примером может являться создание спецэффектов для фильмов (например, сериал «Star Wars» или «Ночной дозор») или создание самих фильмов и мультфильмов средствами компьютерной графики («Final Fantasy X», «Shrek»). Научная визуализация также может принадлежать к неинтерактивной графике.

Использование интерактивности обычно связано с необходимостью вмешательства оператора в рассчитываемый и отображаемый процесс. Для этого обычно требуется, чтобы время, необходимое для расчета одного кадра, не превышало нескольких секунд. Однако такая скорость реакции годится только для медленно протекающих процессов. Для отображения быстрого процесса, управляемого пользователем, например, вождения автомобиля, требуется графика реального времени. Принято считать, что она начинается со скорости отображения порядка 10−15 кадров в секунду.

В современном мире компьютерная графика реального времени приобретает все большее значение. Например, графический интерфейс должен отображаться в реальном времени, чтобы не вызывать раздражения у пользователя. Наиболее популярное применение компьютерной графики реального времени — это системы виртуальной реальности (BP). К ним относятся виртуальные музеи, виртуальные путешествия, различные автомобильные, авиационные, морские и другие тренажеры, многие компьютерные игры.

Популярность подобных систем во многом вызвана удешевлением аппаратных средств. Если раньше для системы BP требовалась графическая станция, то сейчас достаточно персонального компьютера, оснащенного современным видеоакселератором (графической платой). Например, в настоящей работе для оценки производительности в качестве типового компьютера использовался компьютер с процессором Intel Pentium IV — 3 ГГц и графической платой ATI Radeon 9800 Pro.

Конечной целью разработчиков систем BP является достижение так называемого эффекта присутствия. Под эффектом присутствия принято понимать такое восприятие системы пользователем, при котором он перестает осознавать, что работает на компьютере, а не участвует в реальном процессе. Для достижения подобного эффекта необходимо, чтобы на экране были отображены подробности окружающего мира. Поэтому при разработке систем BP уделяется большое внимание задачам, связанным с моделированием природных явлений и объектов. Трудность их моделирования с одной стороны заключается в сложности самих явлений, а с другой стороны в том, что у пользователя есть свой сформировавшийся образ, и расхождение изображения на экране с этим образом может привести к потере эффекта присутствия. Поэтому, в дальнейшем, говоря о качественном изображении явления, полученном в результате работы того или иного алгоритма, мы будем иметь в виду то, что это изображение является вполне достоверным с точки зрения экспертов и пользователей продуктов, использующих эти алгоритмы [1]. Будем называть такое изображение визуально похожим на само явление.

Другим необходимым условием достижения эффекта присутствия является высокая скорость визуализации. Она не должна опускаться ниже 30 кадров в секунду, так как в противном случае глаз человека отмечает небольшие подергивания изображения. Такое требование по быстродействию алгоритмов является критерием, по которому производится отбор моделей и методов, применимых в системах виртуальной реальности.

На заре моделирования природных явлений, из-за низкой производительности оборудования, в основном использовались методы направленные на имитацию явления. Такие методы используют не физические модели, а эмпирически подобранные алгоритмы, целью которых является достижение правдоподобности (или визуальной похожести) получаемого изображения1. Однако эти алгоритмы имеют один общий недостаток — большое количество параметров, которые необходимо эмпирически подбирать, что обычно оказывается весьма трудоемким процессом. Поэтому с появлением более производительных аппаратных средств в.

1 Примером таких алгоритмов могут служить алгоритмы генерации текстур мрамора, коры дерева и среза дерева, описанные в [2]. системах виртуальной реальности все чаще стали использоваться достаточно точные физические модели, которые не нуждаются в подборе параметров. Эти модели обычно приходят из области неинтерактивной графики, где используются для построения фотореалистичных изображений. Такая тенденция сохраняется до сих пор. Однако в тех случаях, когда использование физических моделей приводит к чересчур трудоемким вычислениям, по-прежнему используются имитационные методы.

Для получения визуально похожего изображения водной поверхности необходимо моделировать как геометрию поверхности, так и оптические явления, происходящие на границе и в толще воды. Моделирование геометрии водной поверхности в системах BP в основном представлено имитационными или подобными им методами. Использование точных физических моделей ограничивается их высокой сложностью. Из таких моделей в современных системах BP используются только стохастический подход, впервые опубликованный Тессендорфом [3].

В области моделирования оптических явлений существует только одна известная автору работа [4], предлагающая методы, пригодные для использования в системах BP. Однако в связи с тем, что она не рассматривает распространение света в толще воды, изображение, получаемое этими методами, не является визуально похожим на реальную водную поверхность.

Поэтому для моделирования водной поверхности в системах BP требуются новые методы и алгоритмы, которые бы позволяли получать визуально похожее изображение и удовлетворяли бы поставленным требованиям к быстродействию. Для этого ставится задача сделать очередной шаг в сторону использования физических моделей, так как это позволит сделать изображение более реалистичным и уменьшит трудоемкость подбора параметров в сравнении с существующими методами.

Результаты работы были частично использованы при разработке нескольких систем BP. Приведенный в работе алгоритм построения сетки был применен при разработке судового тренажера, который используется для обучения капитанов вхождению в Таллиннский порт. Для расчета геометрии водной поверхности в этом тренажере применялся стохастический метод, использованный в данной работе. Разработанная модель оптических явлений была использована при создании компьютерной игры «Wakeboarding» .

Результаты работы были доложены на международных научных конференциях «Nondestructive Testing and Computer Simulations in Science and Engineering (St-Petersburg)» в 2002, 2003 годах- «Graphicon» (Москва) в 2003 и 2004 годахнаучной конференции «Формирование технической политики инновационных наукоемких технологий» (Санкт-Петербург) в 2003 и 2004 годах.

По результатам проведенных исследований в открытой печати было опубликовано 7 статей.

Диссертационная работа состоит из 7 разделов. Первым разделом является настоящее введение. Во втором разделе раскрываются основные понятия, связанные с системами BP, дается описание ограничений и особенностей, обусловленных современной аппаратной базой.

Моделирование водной поверхности состоит из двух частей: моделирования формы (или геометрии) водной поверхности и моделирования оптических явлений, происходящих на поверхности воды и в ее толще. Очевидно, что для получения визуально похожего изображения водной поверхности необходимо рассматривать обе части явления.

Третий и четвертый разделы посвящены геометрии водной поверхности. В третьем разделе рассматривается ее моделирование для прибрежной зоны и вдали от берегов. Четвертый раздел рассматривает построение треугольной сетки для визуализации вычисленной формы поверхности.

В пятом разделе производится построение моделей оптических явлений, включая модель распространения светового излучения в толще воды и модель человеческого зрения. Рассматривается возможность модификации полученной модели для применения ее в системах реального времени. В шестом разделе описывается визуализация водной поверхности с учетом построенной модели оптических явлений. Разрабатываются методы имитации ряби. Приводятся результаты работы методов.

В заключении формулируются основные результаты диссертационной работы.

В настоящей работе принята тройная нумерация формул: первое число соответствует номеру раздела, второе — номеру параграфа, третье — порядковому номеру формулы в параграфе. Для рисунков используется двойная нумерация: первое число — номер раздела, второе — порядковый номер рисунка в разделе.

Основные результаты настоящей диссертационной работы могут быть сформулированы следующим образом.

Предложено расщепление вектора потоков для уравнений мелкой воды, на основе которого построены разностные схемы первого и второго порядков точности. С помощью данных методов определялась геометрия водной поверхности в прибрежной зоне.

С помощью стохастических методов построена модель открытой водной поверхности (вдали от берега).

Разработан метод генерации подвижной сетки с фиксированной триангуляцией для визуализации водной поверхности, представимой картой высот. При этом сетка автоматически адаптируется к положению камеры.

Построена модель оптических явлений, пригодная для использования в системах виртуальной реальности. Она включает в себя модель распространения света в толще воды и комбинированную модель восприятия света человеком для преобразования спектральной яркости света в RGB цвет.

Разработаны удовлетворяющие критерию визуальной похожести методы имитации ряби для визуализации в прибрежной зоне и вдали от берега. Методы используют возможности графических акселераторов, и, как следствие, эффективны по быстродействию.

Построены примеры, демонстрирующие эффективность предложенных методов с точки зрения их быстродействия на современных персональных компьютерах и создания изображений, удовлетворяющих критерию визуальной похожести. Все это вместе взятое свидетельствует о возможности их использования в системах виртуальной реальности.

7.

Заключение

.

Показать весь текст

Список литературы

  1. А.Б. Методы и алгоритмы компьютерной графики для моделирования природных явлений и объектов в системах виртуальной реальности, Диссертация . к.т.н, Санкт-Петербург, 2000, 126 с.
  2. Ebert, David, Musgrave, F. Kenton, Peachey, Darwyn, Perlin, Ken, and Worley, Steve. Texturing and Modeling: A Procedural Approach. AP Professional, Boston, MA, 1994. P.415.
  3. Jerry Tessendorf. «Simulating Ocean Water». In SIGGRAPH 2002 Course Notes #9 (Simulating Nature: Realistic and Interactive Techniques) (2002), ACM Press.
  4. Lasse Jensen. «Deep-Water Animation and Rendering». Gamasutra, September 26,2001. http://www.gamasutra.com/gdce/iensen/jensen 01 .htm
  5. James D. Foley, Andreis van Dam, Steven K. Feiner, John F. Hughes. Computer Graphics. Principles and Practice. Addison-Wesley Publishing Company, 1996
  6. T. Akenine-Moller and E. Haines. Real-Time Rendering. 2nd edition. А К Peters, 2002, P. 835.
  7. J. Kautz. Hardware Rendering with Bidirectional Reflectances. Technical Report CS-99−02, University of Waterloo, 1999.
  8. D. McAllister, A. Lastra, and W. Heidrich. Efficient rendering of spatial bidirectional reflectance distribution functions. In Proceedings of the 17th Eurographics/SIGGRAPH workshop on graphics hardware, pages 79−88, Sept. 2002.
  9. Enright, D. Marschner, S. Fedkiw, R., Animation and Rendering of Complex Water Surfaces, ACM Transactions on Graphics 21,3 (2002), p. 736−744.
  10. Foster, N. and Metaxas, D., «Realistic Animation of Liquids», Graphical Models and Image Processing 58, p. 471−483 (1996).
  11. , J., «Stable Fluids», ACM SIGGRAPH 99, p. 121−128 (1999).
  12. Foster, N. and Fedkiw, R., Practical Animation of Liquids. ACM SIGGRAPH 2001, p. 12−17 August 2001.
  13. Harlow, F.H. and Welch, J.E., «Numerical Calculation of Time-Dependent Viscous Incompressible Flow of Fluid with a Free Surface», The Physics of Fluids 8, p. 2182−2189 (1965).
  14. P. Уравнения Навье-Стокса. M.: Мир, 1981.
  15. Дж. Морская гидродинамика. Л.: Судостроение, 1985. — 368 с.
  16. Л. Г. Механика жидкости и газа. М.: Наука, 1970. — 904 с.
  17. С. А. Введение в теорию нелинейных волн. М.: Изд-во МГУ, 1988. -176 с.
  18. Tanizawa К. The state of the art on numerical wave tank. Proceedings of 4th Osaka Colloquium on Seakeeping Performance of Ships, Osaka, Japan, 17−21 October, 2000, pp.95−114.
  19. Belaev V. S., Grigoriev B. S. Simulation of waves in near-shore zone for real time applications // Proceedings of SPAS, NDTCS-2003. Vol. 7. St. Petersburg. 2003.
  20. Дж. Дж. Стокер. Волны на воде. Математическая теория и приложения. М.: ИЛ, 1959. 618 с.
  21. Н. Е., Клеванный К. А., Пелиновский Е. Н. Длинноволновая динамика прибрежной зоны. Л.: Гидрометеоиздат, 1989. 271 с.
  22. В. М., Милитеев В. Н. Гидравлические исследования численными методами // Гидротехническое строительство. 1981. № 3. С. 60−79.
  23. Е. Н. Гидродинамика волн цунами / ИПФ РАН. Нижний Новгород, 1996. 276 с.
  24. Kass, М. and Miller, G., «Rapid, Stable Fluid Dynamics for Computer Graphics», Proceedings of S1GGRAPH 90, 24(3), pp. 49−57 (1990).
  25. , А. Т., «Numerically Efficient and Stable Algorithm for Animating Water Waves», Visual Computer, Vol. 18, No. 1, pp. 41−53, 2002.
  26. Chen, J. and Lobo, N., «Toward Interactive-Rate Simulation of Fluids with Moving Obstacles Using the Navier-Stokes Equations», Graphical Models and Image Processing 57, p. 107−116 (1994).
  27. , В., «Long Crested Wave Models», Computer Graphics and Image Processing 12, p. 187−201 (1980).
  28. Fournier, A. and Reeves, W. Т., «A Simple Model of Ocean Waves», ACM SIGGRAPH 86, p. 75−84 (1986).
  29. , D., «Modeling Waves and Surf', ACM SIGGRAPH 86, p. 65−74 (1986).
  30. Khan R. A simple model of ship waves. M.Sc. thesis. Department of Computer Science, University of British Columbia. 1994.
  31. P. Бор, прибой, волнение и корабельные волны. Л.: Гидрометеоиздат. 1969. 286 с.
  32. Ле Меоте Б. Введение в гидродинамику и теорию волн на воде. Л.: Гидрометеоиздат, 1974. 367 с.
  33. Р., Фридрихе К. Сверхзвуковое течение и ударные волны. М.: ИЛ, 1950. 426 с.
  34. К. М. Квазилинейные гиперболические системы, вытекающие из законов сохранения. В сб. Нелинейные волны. М.: Мир, 1977. 319с.
  35. Rayleigh. On the theory of long waves and bores // Proc. Roy. Soc. London. Ser. A. Vol. 90. 1914.
  36. С. К. Разностный метод численного расчета разрывных решений уравнений гидродинамики // Математический сборник. 1959. Т. 47, вып. 3. С. 271 306.
  37. В. П. Применение принципа минимальных значений производных к построению конечно-разностных схем для расчета разрывных решений газовой динамики // Ученые записки ЦАГИ. 1972. Т. 3, № 6. С. 68−77.
  38. Van Leer В. Towards the ultimate conservative difference scheme. V. A second order sequel to Godunov’s methods // J. of Сотр. Phys., 1979. V. 32. No 1. P. 101−136.
  39. В. В., Семенов А. Ю. Построение численных методов распада разрыва для решения уравнений мелкой воды. Труды ИОФАН. Том 53. Вычислительная гидродинамика природных течений. М.: Наука. 1997. С. 5−43.
  40. Harten A., High resolution schemes for hyperbolic conservation laws // J. of Сотр. Phys., 1983. V. 49. P. 357−393.
  41. Harten A., Osher S. Uniformly high-order accurate nonoscillatory schemes. I. // SI AM J. Numer. Anal. Vol.24. No 2. 1987. P. 279−309.
  42. Chacravarthy S. R., Anderson D. A., Salas M. D. The split-coefficiet matrix method for hyperbolic systems of gasdynamic equations. AIAA Paper 80−0268. 1980.
  43. Steger J. L., Warming R. F. Flux-vector splitting of the inviscid gas dynamic equations with application to finite-difference methods // J. Comput. Phys. 1981. Vol. 40. N2. Pp. 263−293.
  44. Van Leer B. Flux-vector splitting for the Euler equations. Lecture Notes in Phys. 1982. V. 170. P. 507−512.
  45. Anderson W. K., Thomas J. L., Van Leer B. Comparison of finite volume flux vector splittings for the Euler equations // AIAA Journal. 1986. V. 24. P. 1453−1460.
  46. Cockburn В., Karniadakis G., and Shu C.-W. (editors). Discontinuous Galerkin Methods: Theory, Computation and Applications. Lecture Notes in Computational Science and Engineering. Vol. 11. Berlin, Springer. 2000.
  47. А. А. Теория разностных схем. M.: Наука. 1989. 616 с.
  48. Ю. А., Попов С. Б., Сыроватская Т. Н. Исследование устойчивости двухслойных разностных схем газовой динамики в переменных Эйлера / ИПМ АН СССР. Препринт № 119. 1988. 30 с.
  49. Roe P. L. Approximate Riemann solvers, parameter vectors and difference schemes //J. Comput. Phys. 1981. Vol. 43. No 2. P. 357−372.
  50. Courant R., Isaacson E., Rees M. On the solution of nonlinear hyperbolic differential equations by finite differences // Commun. Pure Appl. Math. 1952. Vol. 5. No 3. P. 243−255.
  51. Papa L. Application of the Courant-Isaacson-Rees method to solve the shallow-water hydrodynamic equations // Appl. Math. Comput. 1984. Vol. 15. N 1. Pp. 85−92.
  52. Lax P. D. Weak solutions of nonlinear hyperbolic equations and their numerical computation // Commun. Pure Appl. Math. 1954. Vol. 7. N 1. Pp. 159−193.
  53. Д., Таннехилл Дж., Плетчер Р. Вычислительная гидромеханика и теплообмен. Т. 1. М.: Мир, 1990. 384 с.
  54. J. К. Adaptive Stencil and Discontinuous Galerkin Methods for Transport Equations on Triangular Grids. The University of Texas at Austin. 1999. 27 p.
  55. Shu C.-W. Total variation diminishing time discretizations. SIAM J. Sci. Stat. Comput. Vol. 9. 1988. Pp. 1073−1084.
  56. Gotlieb S. and Shu C.-W. Total variation diminishing Runge-Kutta schemes. Math. Comput. 1998. Vol. 67. N 221. Pp. 73−85.
  57. Shu C.-W. TVB uniformly high-order schemes for conservation laws // Math. Comput. 1987. Vol. 49. N 179. Pp. 105−121.
  58. B.C. Моделирование водной поверхности для графических приложений реального времени, Диссертация . магистра, Санкт-Петербург, 2002, 113 с.
  59. Норре Н., Progressive meshes, SIGGRAPH 96 Conference Proceedings, pp. 99 108.
  60. Thatcher Ulrich. Continuous LOD Terrain Meshing Using Adaptive Quadtrees. Gamasutra, February 28, 2000, htto://www.eamasutra.com/features/200 000 228/ulrich 01 .htm
  61. Bryan Turner. Real-Time Dynamic Level of Detail Terrain Rendering with ROAM. Gamasutra, April 03, 2000, http://www.gamasutra.com/features/200 0004Q3/turner 01 .htm
  62. Bryan Turner. ROAM, PhD Thesis, Umea University, 2001. http://www.cs.umu.se/~tdv94aog/ROAM.pdf
  63. Brian Sharp, Subdivision Surface Theory, Gamasutra, April 11, 2000, http://www.gamasutra.com/features/20 000 411/sharp 01. htm
  64. Mike Rayner. Dynamic Level of Detail Terrain Rendering with Bezier Patches. Gamasutra, March 21, 2000, http://www.gamasutra.com/gdc2002/features/ravner/rayner 01 .htm
  65. У. Прэтт, Цифровая Обработка Изображений, Мир, М., 1982
  66. G. М. Johnson, Computer Synthesis of Spectroradiometric Images for Color Imaging Systems Analisis, http://www.cis.rit.edu/research/mcsl/research/gmjthes.pdf
  67. H. Г. Ерлов. Оптика моря. JI.: Гидрометеоиздат, 1980. 248 с.
  68. Оптика океана. Т. 1. Физическая оптика океана. АН СССР. Ин-т океанологии им. Ширшова- 1983
  69. Curtis D. Mobley, Bernard Gentili, Howard R. Gordon, et al, «Coparision of numerical models for computing underwater lightfields», Applied Optics, Vol. 32, No. 32, 1993, pp. 7484−7504.
  70. Alan Watt, Mark Watt, Advanced Animation and Rendering Techniques, ACM Press, New York, 1992, P. 455.
  71. А. Исимару. Распространение и рассеяние волн в случайно-неоднородных средах. Т. 1. М.: Мир, 1981. 280 с
  72. J. Ronald V. Zaneveld, W. Scott Pegau, «Robust Underwater Visibility Parameter», Optics Experess, Vol. 11, No. 23, 2003, pp. 2997−3009.
  73. S. Premoze, M. Ashikhmin, «Rendering Natural Waters,» Proceedings of the 8th Pacific Conference on Computer Graphics and Applications, Volume 20 (2001), number 4 pp. 189−199
  74. Kei Iwasaki, Yoshinori Dobashi, Tomoyouki Nishita, «A Volume Rendering Approach for Sea Surfaces Taking into Account Second Order Scattering Using Scattering Maps», Volume Graphics (2003)
  75. Andre Morel, Kenneth J. Voss, Bernard Gentili, Bidirectional reflectance of oceanic waters: A comparision of modeled and measured upward radiance fields, Journal of Geophysical Research, Vol. 100, No. C7, 1995, pp. 143−150.
  76. Stephane Maritorena, Andre Morel and Bernard Gentili, «Diffuse reflectance of oceanic shallow waters: Influence of water depth and bottom albedo», Limnol. Oceanogr., 39(7), 1994, pp. 1689−1703
  77. Curtis D. Mobley, Dariusz Stramski, W. Paul Bissett, Emmanuel Boss, Optical Modeling of Ocean Water. Is the Case 1 Case 2 Classification Still Useful?, Oceanography, Volume 17, Number 2. pp. 61−67.
  78. А. Иванов. Введение в океанографию М.: Мир, 1978. 574 с.
  79. Victor I. Mankovsky, and Vladimir I. Haltrin, Light Scattering Phase Functions Measured in Waters of Mediterranean Sea, Oceans '02 MTS/IEEE, Volume 4, pp. 23 682 373.
  80. Andre Morel and Louis Prieur, Analysis of variations in ocean color, Limnology and Oceanography, July 1977, v. 22(4), pp. 709−722.
  81. J. von Kriez, «Chromatic Adaptation», Festchrift der Albrect-Ludwig-Universitat (Friboung) (1902) Translation: D.L. MacAdam, Sources of Color Science, MIT Press, Cambridge, Mass. (1970).
  82. M.D. Fairchild and G.M. Johnson, Meet iCAM: A next-generation color appearance model, IS&T/SID 10 Color Imaging Conference (2002), Scottsdale, pp. 33−38.
  83. J. Tumblin, H. Rushmeier. Tone Reproduction for Realistic images. IEEE Computer graphics and Applications, 13(6):42--48, 1993.
  84. J. Tumblin. Three Methods of Detail-Preserving Contrast Reduction for Displayed Images. PhD thesis, Georgia Institute of Technology, December 1999.
  85. , G. (1994) A Contrast-based Scalefactor for Luminance Display. In P. S. Heckbert (Ed.), Graphics Gems IV, Boston: Academic Press Professional.
  86. E. Reinhard, M. Stark, P. Shirley, and J. Ferwerda. Photographic tone reproduction for digital images. ACM Transactions on Graphics, 21(3):267−276, July 2002.
  87. Boris Barladian, Robust Parameter Estimation for Tone Mapping Operator. GraphiCon-2003, Conference Proceedings, ООО «MAX Press», 2003, pp. 106−111.
  88. S. N. Pattanaik, J. A. Ferwerda, J. A. Fairchild, and D. P. Greenberg, A Multiscale Model of Adaptation and Spatial Vision for Realistic Image Display, Computer Graphics Proceedings, Annual Conference Series, pp. 287−298, ACM SIGGRAPH.
  89. Sumanta Pattanaik and Hector Yee, Adaptive Gain Control for High Dynamic Range Image Display, Spring Conference on Computer Graphics, Budmerice, Slovakia.
  90. Michael Ashikhmin, A Tone Mapping Algorithm for High Contrast Images, Eurographics Workshop on Rendering (2002), pp. 1−11.
  91. Jan Kautz, P.-P. Vazquez, W. Heidrich, H.-P. Seidel. A Unified Approach to Prefiltered Environment Maps, 11th Eurographics Workshop on Rendering, pp. 185−196, June, 2000.
Заполнить форму текущей работой

Пора сдавать?