Próximo seminario. Análisis de la morfología vegetal utilizando una cámara 3D y Análisis del Costo del Renderizado de Imágenes Fotorrealista para Métodos de Ray Tracing

  • -

Próximo seminario. Análisis de la morfología vegetal utilizando una cámara 3D y Análisis del Costo del Renderizado de Imágenes Fotorrealista para Métodos de Ray Tracing

20-l

Se les invita al próximo seminario del Posgrado en Ciencias y Tecnologías de la Información (PCyTI)

Titulo de la ponencia: Análisis de la morfología vegetal utilizando una cámara 3D
Fecha: 11 de junio de 2020 a las 11:00 hrs
Zoomhttps://uammx.zoom.us/my/pcyti (contraseña: semiPCyTI)
PresentaSergio Contreras Murillo
Afiliación: Alumno del DCyTI
AsesoresDr. Sergio Gerardo de los Cobos Silva y Dr. Román Anselmo Mora Gutiérrez (UAM-A)

Resumen:

La morfología vegetal es la rama de la biología que estudia la forma externa de las plantas. El análisis de la forma y tamaño de las plantas permite determinar su estado de salud y su capacidad para absorber la luz solar, evaluar el rendimiento de un cultivo, decidir el momento para la cosecha o censar y caracterizar especímenes silvestres. En esta investigación se aborda el uso de una cámara 3D Intel RealSense para analizar la forma de las plantas, en especial aquellas cuya forma imposibilita la aplicación de las técnicas clásicas de medición. Se presenta entonces la medición del área de cladodios de Opuntia Spp. (nopales) y la estimación de la biomasa de plántulas de cupressus macrocarpa (pinos navideños).

En el caso de las plantas del género Opuntia sus espinas dificultan su manejo y sus dimensiones imposibilitan la utilización de aparatos diseñados para medir hojas. En ellas, las hojas se encuentran transformadas en espinas y son los cladodios (segmentos aplanados de su tronco) los que presentan capacidades fotosintéticas. El método propuesto es “no destructivo”, el resultado se obtiene de inmediato, puede utilizarse in situ, es de bajo costo, emplea tecnología de punta y resuelve los problemas que presentarían los métodos clásicos de medición del área foliar al aplicarse a dichas plantas espinosas. En contraste con las imágenes 2D, con las imágenes 3D se considera la inclinación y curvatura de la muestra para determinar su superficie. Se propone calcular la inclinación vía la regresión lineal múltiple para posteriormente aplicar el algoritmo de crecimiento de región con semilla.

Se presentan los avances en la estimación de la biomasa de plántulas de pinos “cupressus macrocarpa”.

Titulo de la ponencia: Análisis del Costo del Renderizado de Imágenes Fotorrealista para Métodos de Ray Tracing
Fecha: 11 de junio de 2020 a las 11:40 hrs
Zoomhttps://uammx.zoom.us/my/pcyti (contraseña: semiPCyTI)
PresentaHabersheel Acevedo Atenco
Afiliación: Alumno del DCyTI
AsesoraDra. Graciela Román Alonso

Resumen:

El renderizado de imágenes fotorrealista es un algoritmo cuyo objetivo es el de producir una imagen, a partir de una escena abstracta, cuya calidad sea tal que no se la pueda diferenciar de una fotografía verdadera. El ray tracing es uno de estos algoritmos, del cual se desprenden métodos de renderizado más particulares, que se diferencian en la forma en que llevan a cabo los pasos del ray tracing: path tracing (PT), bidirectional path tracing (BDPT), stochastic progressive photon mapping (SPPM), por mencionar algunos. No obstante, el tiempo de procesamiento de todos ellos resulta muy alto, por esto se han propuesto sistemas paralelos con el fin de reducir estos tiempos. Sin embargo, la distribución del trabajo dentro del sistema paralelo debe hacerse de manera adecuada, o se corre el riesgo de no aprovechar el sistema paralelo de manera eficiente. En esta plática propondremos maneras de estimar el costo del renderizado de algunos métodos de ray tracing y los resultados que estas estimaciones tienen al usar esta información dentro de un sistema paralelo multiprocesador. Estas estimaciones tienen la particularidad de usar información de los materiales dentro de la escena, aproximación que ha sido poco estudiada hasta la fecha.

Además, se presenta la comparación de las estimaciones con un algoritmo óptimo dentro de este esquema y se analizan las deficiencias de estas estimaciones, para un conjunto de escenas de prueba.

Ultima actualización 10/07/2022 por pcyti