CONTEXTO
Existen ocasiones en los que se tienen modelos poligonales muy densos, con una gran cantidad de polígonos, normalmente porque son obtenidos a partir de escáneres. Aunque una resolución poligonal del modelo elevada facilita una mejor calidad visual del modelo, este tipo de modelos son inconcebibles en sistemas gráficos que requieren de un tiempo de procesado en tiempo real como el de videojuegos.
Para poder reducir la cantidad de polígonos de una malla poligonal, existen diversas técnicas orientadas a la eliminación de elementos del modelo. Una de las más extendidas es la técnica de simplificación de mallas basadas en cuádricas desarrollada por Garland. Esta técnica progresivamente elimina las aristas del modelo que menos repercusión tiene en la morfología del modelo, o sea aquellas aristas cuyos polígonos que une se encuentran más planares. Para representar esta característica utiliza las herramientas matemáticas de las cuádricas. Esta técnica basada en cuádricas permite obtener modelos reducidos que guardan una gran similitud morfológica con su correspondiente modelo denso.
Además, para poder elegir rápidamente un nivel de resolución de un modelo, existen modelos multiresolución que son preprocesados mediante la técnica anterior generando un árbol. El sistema de gráficos simplemente tiene que definir un nivel de resolución para que rápidamente se visualice el modelo con una cierta cantidad de polígonos.
Por otra parte, estudios psicológicos postulan que la atención visual suele enfocarse a distintas zonas de una escena dependiendo de diversos factores, como pueden ser el de movimiento, cercanía al observador o color llamativo. Por ejemplo, en un modelo de una cabeza, una persona tiende a centrar su atención en zonas como las de los ojos o la boca. En un modelo que contiene manchas de color, estas manchas suelen ser también focos de atención.
Partiendo de esta motivación, el proyecto se enfocó en la simplificación de mallas poligonales que, en vez de obtener mallas de resolución homogénea, adaptara ésta a regiones de interes del modelo basadas en estudios psicológicos. De este modo, se pretende que las zonas de los ojos y la boca en el modelo de la cabeza tengan una densidad de polígonos mayor a la obtenida en otras zonas del modelo. Igualmente, en el modelo de conejo con manchas, se pretende que estas zonas de color se mantengancon una resolución mayor.
SIMPLIFICACIÓN ADAPTATIVA
Partiendo de un simplificador de mallas basado en la técnica de cuádricas de Garland (TriMeshToMT), y que permite obtener mallas multiresolución, se ha ponderado el peso de las aristas basado en cuádricas con un valor de importancia de la arista que viene definido en el modelo en base a ciertos criterios de atención psicológica.
Primero se definen las regiones de importancia del modelo.
A continuación, el simplificador pondera las aristas en función de la importancia de la arista y su cuadrica, obteniendo modelos simplificados adaptativos.
Con este sistema, dada cualquier serolución del modelo, las zonas de importancia tienen en todo momento más densidad de polígonos que el resto del modelo.
Como añadido al proyecto, también se permitió la desimportancia, o sea zonas del modelo poco importante que podemos penalizar para que tengan menos densidad poligonal que el resto.
Cuando se simplifican mallas con la técnica de cuádricas, y debido a que esta técnica solo atiende a la morfología del modelo, las texturas o colores del modelo suele deformarse. Como añadido al proyecto se investigó el uso del sistema de importancias para mejorar los bordes de color para preservarlos de la deformación. Símplemente se observó si el dar importancia a las fronteras de color permite conservar el borde de color en las simplificaciones. El resultado que se obtuvo fue el de que si se mejora la información de color del modelo.
Por último, para poder seleccionar regiones de importancia en los modelos de forma manual, se desarrolló un visor de mallas para Linux en C++, y utilizando las librerías gráficas OpenGL. Este visor de mallas permite pintar sobre el modelo las zonas de importancia y obtener el fichero de importancias que necesita el simplificador adaptativo.
