nÃo hà / Ambientes providos de multidÃes sÃo empregados em diversas aplicaÃÃes, como jogos, simuladores e editores. Muitas destas aplicaÃÃes nÃo requerem somente a renderizaÃÃo de agentes animados de forma realÃstica e detalhada, mas que seja executada suavemente em tempo real, tarefa que facilmente esgota os recursos do sistema (mesmo considerando hardware no estado da arte). Por conta disso,a renderizaÃÃo de multidÃes em tempo real permanece como um desafio dentro da computaÃÃo grÃfica. Abordagens explorando nÃvel de detalhe, descarte por visibilidade e renderizaÃÃo baseada em imagens foram propostas no intuito de viabilizar esta tarefa. As duas primeiras aumentam a eficiÃncia da renderizaÃÃo, mas as vezes nÃo sÃo suficientes para manter taxas de quadros por segundo interativas. Grande parte dos estudos acerca do tema se concentra em tÃcnicas de renderizaÃÃo baseadas em imagem, especificamente com o emprego de impostores. Neste trabalho à proposto um mÃtodo que faz o balanÃo da demanda computacional da renderizaÃÃo atravÃs da variaÃÃo da distÃncia do limiar onde ocorre a troca de representaÃÃo entre os modelos de geometria completa (malhas) e os baseados em imagem (impostores) de acordo com os recursos disponÃveis. / Environments populated with crowds are employed in various applications, such as games, simulators and editors. Many of these environments require not only a realistic and detailed rendering, but it must run smoothly in real-time. This task easily exhausts the systemâs resources, even considering the current state-of-the-art hardware. Therefore, crowd rendering in real-time remains a challenge in computer graphics. Approaches exploiting levels of detail, visibility culling and image-based rendering are presented in order to facilitate this task. The first two increase the efficiency of rendering, but sometimes are not enough to keep an interactive frame rate. Some researches on this subject focus on image-based rendering techniques, specifically with the use of impostors. In this work it is proposed a method that balances the computational demand of rendering job by varying the thresholdâs distance of the representation switch between full geometry (mesh) and image-based(impostors) models in accordance with the available resources.

CoordenaÃÃo de AperfeiÃoamento de NÃvel Superior / Este trabalho propÃe melhorias em uma tÃcnica de amostragem adaptativa multidimensional para renderizaÃÃo. RenderizaÃÃo à o processo de sÃntese de imagens por meio de algoritmos que simulam a iluminaÃÃo em cenÃrios virtuais. As tÃcnicas mais gerais de renderizaÃÃo fotorrealÃstica â aquelas que procuram obter imagens que se assemelham a fotografias â utilizam mÃtodos de integraÃÃo baseados em Monte Carlo para resolver a equaÃÃo que descreve a distribuiÃÃo de luz na cena (equaÃÃo de renderizaÃÃo). Por ser um mÃtodo probabilÃstico e utilizar amostras geradas randomicamente, Monte Carlo produz ruÃdo na imagem final â resultado da variÃncia das amostras â e portanto, pode necessitar de uma grande quantidade de amostras para que o ruÃdo diminua a nÃveis aceitÃveis. Com o intuito de se obter imagens de melhor qualidade com uma menor quantidade de amostras, foram pospostas tÃcnicas de amostragem adaptativa que visam concentrar o esforÃo de amostragem em regiÃes mais importantes da cena. Neste trabalho, propÃe-se a modificaÃÃo de uma tÃcnica de amostragem adaptativa multidimensional por meio da adiÃÃo de duas etapas: substituiÃÃo de amostras e integraÃÃo auxiliar. Essas etapas visam dar mais robustez à tÃcnica, possibilitando sua utilizaÃÃo em uma maior variedade de situaÃÃes. AlÃm da adiÃÃo de duas etapas, tambÃm propÃe-se uma tÃcnica de reconstruÃÃo mais eficiente na etapa final. / This work proposes improvements in a multidimensional adaptive sampling technique for rendering. Rendering is the process of synthesizing images by algorithms simulating lighting in virtual scenes. The more general techniques of photorealistic rendering â those seeking images that resemble photographs â use integration methods based on Monte Carlo to solve the equation that describes the distribution of light in the scene (rendering equation). Being a probabilistic method which uses randomly generated samples, Monte Carlo produces noise in the final image â result of samplesâ variance â and therefore may require a large amount of samples to reduce the noise to acceptable levels. To obtain images of better quality with a lower number of samples, adaptive sampling techniques were proposed, concentrating sampling effort in the most important regions. In this work, we propose the addition of two steps to a multidimensional adaptive sampling technique: substitution of samples and auxiliary integration. These steps aim to give more strength to the technique, enabling their use in a wider variety of situations.

Universidade Federal do Cearà / Os mÃtodos de Ray-Tracing e Radiosidade sÃo os principais representantes dos mÃtodos existentes para resolver o problema de iluminaÃÃo global. Em ambos os mÃtodos se faz necessÃrio saber a taxa de transferÃncia de energia luminosa entre duas Ãreas. Essa taxa de transferÃncia, chamada de fator-de-forma, à um dos pontos principais no mÃtodo de Radiosidade e vem sendo usado cada vez com mais frequÃncia em mÃtodos de Ray-Tracing com fontes luminosas de Ãrea finita. Existem vÃrios mÃtodos para o cÃlculo do fator-de-forma, a maioria deles sÃo aproximativos por uma questÃo de desempenho. PorÃm, em casos especÃficos, o trabalho extra para calcular o valor exato do fator-de-forma pode melhorar o desempenho global do mÃtodo. Em geral, nesses casos, o esforÃo necessÃrio para se obter uma aproximaÃÃo aceitÃvel do valor do fator-de-forma supera o esforÃo necessÃrio para calcular o valor exato em si. AlÃm disso, existem situaÃÃes, tais como a renderizaÃÃo nas Ãreas de fronteiras de sombras, em que uma alta precisÃo à mais importante do que um ganho no desempenho. Nessas situaÃÃes, à desejÃvel que o mÃtodo tenha ao seu dispor uma maneira de calcular o valor exato do fator-de-forma. Neste trabalho à apresentado um mÃtodo para calcular o fator-de-forma exato entre uma Ãrea finita e uma Ãrea diferencial que utiliza de tÃcnicas CSG para identificar as Ãreas ocluÃdas do polÃgono emissor. / The Ray-Tracing and Radiosity methods are the main representatives of the method that solve the global illumination problem. In both mthods it is necessary to know the energy tranfer ratio between two areas. This ratio, called form factor, is one of the key concepts in Radiosity methods and is being more frequently used in Ray-Tracing methods with finite area light sources. There are many methods for the computation of the form factor, most of them are approximative due to a matter of performance, but, in some specific cases, the extra computational effort needed to compute the exact value of the form factor can improve the overall performance of the illumination method. In general, in these cases, the computational effort needed to obtain an acceptable approximation of the form factor outweighs the effort necessary to compute the exact value. Furthermore there are situation, for example, shadow boundary shading, in which a high precision is far more important than a performance gain. In this work we present a method to compute the exact form factor between a finite area and a differential area which uses CSG techniques to identify the ooccluded areas of the source.