Browsing by Author "Feito, Francisco R."

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    Free-Form Solid Modellíng Based on Extended Simplícial Chains Using Triangular Bézier Patches
    (The Eurographics Association, 2022) García, Ángel Luis; Miras, Juan Ruiz de; Feito, Francisco R.; Xavier Pueyo; Manuel Próspero dos Santos; Luiz Velho
    We present a mathematical model for geometric modelling based on the concept of extended simplicial chain (ESC) defined in previous works. With this model, a solid is defined by means of an algebraic sum of nondisjoint extended cells, applying the divide and conquer concept. This allows us to obtain the traditional Boolean operations in geometric modelling through the operations defined for ESC's. The model enables us to represent free-form solids whose boundaries are free-form swfaces represented by a set of low degree triangular Bézier patches and operate with them. ln fact, this model allows us to solve basic problems in solid modelling, like the point-in-solid test. ln this case we make use of the generality of the definition of ESC to particularize it to the use of triangular Bézier patches in 3D.
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    Generation Process of Intrinsic Images Dataset Through Physically-based Rendering
    (The Eurographics Association, 2021) Rodríguez, Ignacio Moral; López, Alfonso; Jiménez-Perez, J. Roberto; Feito, Francisco R.; Ortega, Lidia; Jurado, Juan M.; Ortega, Lidia M. and Chica, Antonio
    El problema denominado Intrinsic Image Decomposition sigue siendo un desafío por resolver en informática gráfica. Aunque el uso de arquitecturas de aprendizaje profundo supondría un avance significativo, los conjuntos de datos de entrenamiento utilizados son aún reducidos. En este estudio se presenta una metodología para la generación de imágenes y su descomposición en varios canales haciendo uso del motor de renderizado Mitsuba2. Para ello, se ha modelado un escenario natural en el que coexisten distintos tipos de vegetación sobre un terreno. En torno a este escenario, se define una trayectoria sobre la que orbita la cámara para generar un conjunto de imágenes desde distintos puntos de vista de forma automática. Como resultado, se proporcionan conjuntos de datos obtenidos a partir de entornos naturales sintéticos formados por las siguientes capas para cada imagen: mapa de normales, iluminación, albedo y mapa de profundidad. Este desarrollo supone un punto de partida para el estudio del cálculo de la iluminación en entornos reales complejos mediante enfoques basados en aprendizaje profundo.