Redazione di presentazioni e dispense. Un esempio: I quaternioni nella computer-graphics

L'obiettivo della tesi è individuare gli strumenti più indicati per scrivere un documento a carattere tecnico-scientifico e creare la relativa presentazione multimediale. La scelta degli strumenti è il risultato di un’analisi delle problematiche specifiche. Tuttavia è impossibile fare delle considerazione relativamente a questi strumenti senza averli mai usati in pratica. E' stato quindi scelto un argomento tecnico scientifico come esempio: I quaternioni nella Computher Grafica. L'argomento è stato esposto in una breve dispensa scritta con LaTeX. Nella dispensa sono state inserite diverse immagini generate con Inkscape. La presentazione multimediale è stata realizzata con PowerPoint. Dopo una breve descrizione di ogni programma segue l’esposizione di come essi rispondano alle particolari esigenze di stesura di una presentazione scientifica.

Simulazione di fluidi in Computer Graphics

Questa tesi si focalizza sullo studio dei modelli fisico-matematici attualmente in uso per la simulazione di fluidi al calcolatore con l’obiettivo di fornire nozioni di base e avanzate sull’utilizzo di tali metodi. La trattazione ha lo scopo di facilitare la comprensione dei principi su cui si fonda la simulazione di fluidi e rappresenta una base per la creazione di un proprio simulatore. E’ possibile studiare le caratteristiche di un fluido in movimento mediante due approcci diversi, l’approccio lagrangiano e l’approccio euleriano. Mentre l’approccio lagrangiano ha lo scopo di conoscere il valore, nel tempo, di una qualsiasi proprietà di ciascuna particella che compone il fluido, l’approccio euleriano, fissato uno o più punti del volume di spazio occupato da quest’ultimo, vuole studiare quello che accade, nel tempo, in quei punti. In particolare, questa tesi approfondisce lo studio delle equazioni di Navier-Stokes, approcciandosi al problema in maniera euleriana. La soluzione numerica del sistema di equazioni differenziali alle derivate parziali derivante dalle equazioni sopracitate, approssima la velocità del fluido, a partire dalla quale è possibile risalire a tutte le grandezze che lo caratterizzano. Attenzione viene riservata anche ad un modello facente parte dell’approccio semi-lagrangiano, il Lattice Boltzmann, considerato una via di mezzo tra i metodi puramente euleriani e quelli lagrangiani, che si basa sulla soluzione dell’equazione di Boltzmann mediante modelli di collisione di particelle. Infine, analogamente al metodo di Lattice Boltzmann, viene trattato il metodo Smoothed Particles Hydrodynamics, tipicamente lagrangiano, secondo il quale solo le proprietà delle particelle comprese dentro il raggio di una funzione kernel, centrata nella particella di interesse, influenzano il valore della particella stessa. Un resoconto pratico della teoria trattata viene dato mediante delle simulazioni realizzate tramite il software Blender 2.76b.

Un metodo multilivello per la semplificazione di mesh poligonali da scanner 3D

L'algoritmo di semplificazione proposto in questa tesi agisce in modo iterativo su due livelli, in una prima fase alla mesh viene applicato un operatore di smoothing e alla mesh così elaborata viene poi applicata la decimazione. L'alternanza di questi due operatori permette di avere mesh semplificate che mantengono però una qualità maggiore rispetto al risultato che si avrebbe invece applicando solo la decimazione. A partire da una mesh ad alta risoluzione, ad ogni iterazione viene quindi creata una mesh con una risoluzione inferiore fino all'ultima iterazione che produce la mesh coarse (a bassa risoluzione) desiderata. Si viene quindi a creare una struttura di semplificazione multilivello, utile in molte applicazioni di computer graphics.

Integrazione di elementi sintetici in scene reali mediante Photoshop 3d e Maya

Lo scopo di questa tesi è dimostrare che è possibile integrare elementi sintetici in scene reali, producendo rendering realistici, avvalendosi di software come Autodesk Maya e Adobe Photoshop. Il progetto, infatti, consiste nella realizzazione di cinque immagini ottenute assemblando in fotografie reali, oggetti 3D, generati usando il software di modellazione Maya, con l’obiettivo di produrre immagini finali altamente fotorealistiche, per cui l’osservatore non riesce a distinguere se l’immagine è reale o sintetica.

Realizzazione di una visita interattiva del Museo Civico di Galeata (FC) tramite Maya e Unity 3d

Questa tesi è stata realizzata con l’obiettivo di fornire un metodo alternativo e innovativo per la divulgazione e l’apprendimento della storia, mediante la realizzazione di una visita virtuale al Museo Civico Mambrini di Galeata (FC), ottenuta facendo uso della Computer Grafica. La scelta del Museo Civico Mambrini di Galeata è stata dettata dalla possibilità di valorizzare il patrimonio storico-culturale di una vallata, quella del fiume Bidente, che dispone di una grande quantità di siti archeologici e edifici dalla grande importanza storica.

Ideazione di sistemi distribuiti collaborativi basati su realta aumentata mobile: Un caso di studio, con approfondimento relativo al livello della cooperazione

Dall'inizio del nuovo millennio lo sviluppo di tecnologie nel campo del mobile computing, della rete internet, lo sviluppo dell'Internet of things e pure il cloud computing hanno reso possibile l'innovazione dei metodi di lavoro e collaborazione. L'evoluzione del mobile computing e della realtà aumentata che sta avvenendo in tempi più recenti apre potenzialmente nuovi orizzonti nello sviluppo di sistemi distribuiti collaborativi. Esistono oggi diversi framework a supporto della realtà aumentata, Wikitude, Metaio, Layar, ma l'interesse primario di queste librerie è quello di fornire una serie di API fondamentali per il rendering di immagini 3D attraverso i dispositivi, per lo studio dello spazio in cui inserire queste immagini e per il riconoscimento di marker. Questo tipo di funzionalità sono state un grande passo per quanto riguarda la Computer Graphics e la realtà aumentata chiaramente, però aprono la strada ad una Augmented Reality(AR) ancora più aumentata. Questa tesi si propone proprio di presentare l'ideazione, l'analisi, la progettazione e la prototipazione di un sistema distribuito situato a supporto della collaborazione basato su realtà aumentata. Lo studio di questa applicazione vuole mettere in luce molti aspetti innovativi e che ancora oggi non sono stati approfonditi né tanto meno sviluppati come API o forniti da librerie riguardo alla realtà aumentata e alle sue possibili applicazioni.

Superfici di suddivisione: teoria, algoritmi ed applicazioni

Le superfici di suddivisione sono un ottimo ed importante strumento utilizzato principalmente nell’ambito dell’animazione 3D poichè consentono di definire superfici di forma arbitraria. Questa tecnologia estende il concetto di B-spline e permette di avere un’estrema libertà dei vincoli topologici. Per definire superfici di forma arbitraria esistono anche le Non-Uniform Rational B-Splines (NURBS) ma non lasciano abbastanza libertà per la costruzione di forme libere. Infatti, a differenza delle superfici di suddivisione, hanno bisogno di unire vari pezzi della superficie (trimming). La tecnologia NURBS quindi viene utilizzata prevalentemente negli ambienti CAD mentre nell’ambito della Computer Graphics si è diffuso ormai da più di 30 anni, l’utilizzo delle superfici di suddivisione. Lo scopo di questa tesi è quello di riassumere, quindi, i concetti riguardo questa tecnologia, di analizzare alcuni degli schemi di suddivisione più utilizzati e parlare brevemente di come questi schemi ed algoritmi vengono utilizzati nella realt`a per l’animazione 3D.

Geometric Deep Learning per il denoising di mesh 3D

La crescente disponibilità di scanner 3D ha reso più semplice l’acquisizione di modelli 3D dall’ambiente. A causa delle inevitabili imperfezioni ed errori che possono avvenire durante la fase di scansione, i modelli acquisiti possono risultare a volte inutilizzabili ed affetti da rumore. Le tecniche di denoising hanno come obiettivo quello di rimuovere dalla superficie della mesh 3D scannerizzata i disturbi provocati dal rumore, ristabilendo le caratteristiche originali della superficie senza introdurre false informazioni. Per risolvere questo problema, un approccio innovativo è quello di utilizzare il Geometric Deep Learning per addestrare una Rete Neurale in maniera da renderla in grado di eseguire efficacemente il denoising di mesh. L’obiettivo di questa tesi è descrivere il Geometric Deep Learning nell’ambito del problema sotto esame.

Modellazione grafica di elicotteri per la simulazione del volo

L'obiettivo di questo elaborato di tesi è la modellazione grafica delle cabine di pilotaggio di due elicotteri civili: si prevede una futura implementazione del modello di volo completo sul simulatore FlightGear. I due velivoli presi in considerazione sono stati sviluppati dall'azienda AgustaWestland e sono denominati AW109 e AW139. I modelli di volo sono composti da una parte grafica e dal modello dinamico del volo. La presente tesi si occupa del primo aspetto. Il lavoro di tesi è iniziato con una fase preliminare di ricerca che ha richiesto lo studio di come i modelli dinamici di volo siano implementati nel simulatore FlightGear; è stato, inoltre, approfondito l'utilizzo del linguaggio di markup XML necessario a descrivere il funzionamento e le caratteristiche dei velivoli in FlightGear. Ha fatto seguito la fase di scrittura dei file XML, facendo riferimento a modelli di elicotteri preesistenti e all'effettiva modellazione degli strumenti di bordo, attraverso il programma CAD Blender. Nella fase finale sono stati studiati e posizionati i vari strumenti principali di bordo, consultando i manuali degli elicotteri e ottenendo delle cabine di pilotaggio del tutto simili a quelle reali dei velivoli considerati. Gli sviluppi futuri di questo lavoro prevedono l'integrazione dei modelli grafici qui implementati nel modello di volo completo dei due elicotteri presi in considerazione.

Mitigating non-Lambertian surfaces issues in Stereo Matching with Neural Radiance Fields

Depth estimation from images has long been regarded as a preferable alternative compared to expensive and intrusive active sensors, such as LiDAR and ToF. The topic has attracted the attention of an increasingly wide audience thanks to the great amount of application domains, such as autonomous driving, robotic navigation and 3D reconstruction. Among the various techniques employed for depth estimation, stereo matching is one of the most widespread, owing to its robustness, speed and simplicity in setup. Recent developments has been aided by the abundance of annotated stereo images, which granted to deep learning the opportunity to thrive in a research area where deep networks can reach state-of-the-art sub-pixel precision in most cases. Despite the recent findings, stereo matching still begets many open challenges, two among them being finding pixel correspondences in presence of objects that exhibits a non-Lambertian behaviour and processing high-resolution images. Recently, a novel dataset named Booster, which contains high-resolution stereo pairs featuring a large collection of labeled non-Lambertian objects, has been released. The work shown that training state-of-the-art deep neural network on such data improves the generalization capabilities of these networks also in presence of non-Lambertian surfaces. Regardless being a further step to tackle the aforementioned challenge, Booster includes a rather small number of annotated images, and thus cannot satisfy the intensive training requirements of deep learning. This thesis work aims to investigate novel view synthesis techniques to augment the Booster dataset, with ultimate goal of improving stereo matching reliability in presence of high-resolution images that displays non-Lambertian surfaces.

Impossible Space circolare per favorire la locomozione naturale

In questa relazione di tesi verrà affrontato il problema della locomozione naturale in ambienti virtuali che possiedono una grandezza maggiore dello spazio reale nel quale l'utente si muove. Negli anni sono stati sviluppati numerosi metodi di navigazione, ma tra tutti la locomozione naturale è il sistema che porta un livello di immersione maggiore nello spazio virtuale, più di qualsiasi altra tecnica. In questo lavoro di tesi verrà proposto un algoritmo in grado di favorire la locomozione naturale all'interno di lunghi spazi chiusi, andando a modificare la geometria dello spazio virtuale (che andrà ad assumere una forma circolare) e mantendendo comunque un certo grado di realismo dal punto di vista dell'utente. L'obiettivo è quello di tradurre uno spazio virtuale chiuso e lungo (caso comune: un corridoio) in una forma circolare inscritta in una stanza di 2x2m, con un approccio simile a quello degli impossible spaces, con l'obiettivo di studiare in futuro entro quale percentuale di sovrapposizione l'utente si accorge di trovarsi in una geometria impossibile. Nel primo capitolo verranno introdotti i concetti chiave di VR e AR, nonché un'introduzione all'Engine Unity e al software Blender. Nel secondo capitolo si tratterà di computer graphics, quindi si introdurranno i concetti base della grafica 3D con un focus sulla matematica alla base di ogni processo grafico. Nel terzo capitolo verrà affrontano il concetto di embodiment, quindi la percezione del proprio corpo, l'importanza dell'immersitvità dei sistemi virtuali e verrà descritto un paper precedentemente realizzato riguardante tale concetto. Nel capitolo quattro si parlerà del movimento all'interno dei sistemi di realtà virtuale, della locomozione naturale e delle tecniche per rendere tale metodo più accessibile. Nel capitolo cinque infine verrà descritto l'algoritmo realizzato e verranno mostrati i risultati.

Neural Radiance Fields for Relighting and View Synthesis

Neural scene representation and neural rendering are new computer vision techniques that enable the reconstruction and implicit representation of real 3D scenes from a set of 2D captured images, by fitting a deep neural network. The trained network can then be used to render novel views of the scene. A recent work in this field, Neural Radiance Fields (NeRF), presented a state-of-the-art approach, which uses a simple Multilayer Perceptron (MLP) to generate photo-realistic RGB images of a scene from arbitrary viewpoints. However, NeRF does not model any light interaction with the fitted scene; therefore, despite producing compelling results for the view synthesis task, it does not provide a solution for relighting. In this work, we propose a new architecture to enable relighting capabilities in NeRF-based representations and we introduce a new real-world dataset to train and evaluate such a model. Our method demonstrates the ability to perform realistic rendering of novel views under arbitrary lighting conditions.