Dissertação de Mestrado
Nome: Nicolas Masanori Shimizu Oe
Instituição: USP - Universidade de São Paulo - Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação
Programa: Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação e Matemática Computacional
Orientador: Afonso Paiva Neto
Ano: 2018
País: Brasil
Resumo
Neste trabalho é apresentado um novo método de re-amostragem para a superfície livre de liquidos de simulações de fluidos baseados em partícula. A abordagem proposta é simples e fácil de ser implementada, e requere apenas as posições das partículas para identificar e refinar devidamente regiões com características de baixa escala. O método consiste de três estágios principais: detecção de borda, classificação de caracteristicas e refinamento de partículas. Para cada quadro da simulação, primeiro a superfície livre é identificada a partir da detecção de borda, cujo método pode ser escolhido pelo usuário. Então, as partículas de borda são classificadas e recebem um valor de acordo com a deformação e alongamento da superfície livre calculada a partir da Análise de Componentes Principais (PCA) das posições das partículas. Por fim, partículas que pertencem à camadas finas são refinadas de acordo com suas classificações. Para renderizar a superfície livre, é demonstrado como métodos tradicionais de "fitting" de superfície em Computação Gráfica e Física computacional podem ser beneficiadas pelo método de reamostragem proposta. Por fim, os resultados mostrados neste trabalho certificam a efetividade e a robustez do método quando comparado com as técnicas adaptativas de amostragem de partículas do estado-da-arte.
Palavras-chave: Animação de líquidos, Fluidos baseados em partícula, Partículas de borda, Reamostragem de partícula, Reconstrução de superfície, Dissertação.
Abstract
In this work, its presented a novel particle resampling method for free-surface fitting of liquids from particle-based fluid simulations. The proposed approach is simple and easy to implement, and only requires the positions of the particles to properly identify and refine regions with small-scale features. The method comprises three main stages: boundary detection, feature classification, and particle refinement. For each simulation frame, firstly the free-surface is captured through a boundary detection scheme as chosen by the user. Then, the boundary particles are classified and labeled according to the deformation and the stretching of the freesurface computed from the Principal Component Analysis (PCA) of the particle positions. Finally, particles placed at feature regions are refined according to their feature classification. In order to render the free-surface, its demonstrated how the traditional methods of free-surface fitting in Computer Graphics and Computational Physics literature can be benefited by the proposed resampling method. Moreover, the results shown in this work attest the effectiveness and robustness of the method when compared against state-of-the-art adaptive particle sampling techniques.
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