Luces y formas
Un buque de vela que esté navegando podrá exhibir, además de las luces, en la parte superior del mástil o cerca de ella, donde puedan verse mejor, dos luces omnidireccionales en línea vertical, siendo la superior de color rojo y la inferior de color verde, pero estas luces no se exhibirán junto con la linterna combinada.
Los buques de vela de menos de 7 metros de eslora deberán exhibir, si es posible, las luces prescritas anteriormente, pero si no lo hacen, deberán tener a mano una linterna eléctrica o una linterna encendida que muestre una luz blanca que deberá ser exhibida con suficiente antelación para evitar un abordaje.
Un buque de remos puede exhibir las luces prescritas en esta Regla para los buques de vela, pero si no lo hace, deberá tener a mano una linterna eléctrica o un farol encendido que muestre una luz blanca que deberá ser exhibida con tiempo suficiente para evitar el abordaje.
Los buques limitados por su calado podrán (¡y no “deberán”!), además de las luces prescritas para los buques de propulsión mecánica, exhibir en el lugar donde mejor se puedan ver tres luces rojas todo horizonte en línea vertical, o como señal de día un cilindro, Regla 28
COLREGs- Luces y formas
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J. Bekaert, L. Van Look, K. D’havé, B. Laenens, G. Vandenberghe, P. van Adrichem, W. Shao, J. Ghan, K. Schreel, J. T. Neumann, “Scanner matching for standard and freeform illumination shapes using FlexRay”, Proc. SPIE 7973, Optical Microlithography XXIV, 79731I (22 de marzo de 2011); https://doi.org/10.1117/12.881607
Luces y formas de un barco
ResumenIntroducimos un método para estimar conjuntamente la BRDF y la geometría de un objeto a partir de una única imagen bajo una iluminación natural conocida, pero no controlada. Demostramos que este problema, hasta ahora inexplorado, se vuelve manejable cuando se explotan las pistas de orientación incrustadas en el entorno de iluminación. Intuitivamente, las regiones únicas en el entorno de iluminación actúan de forma análoga a las fuentes de luz puntuales de la estereoscopía fotométrica tradicional; restringen fuertemente la orientación de los parches de superficie que las reflejan. La reflectancia, que actúa como un filtro de paso de banda en el entorno de iluminación, determina la escala necesaria de dichas regiones. La estimación precisa de la reflectancia, sin embargo, depende de la información precisa sobre la orientación de la superficie. Por lo tanto, estos dos factores deben estimarse conjuntamente. Para ello, derivamos una formulación probabilística e introducimos factores previos para abordar situaciones en las que la reflectancia y el entorno lumínico no restringen suficientemente la geometría del objeto. A través de una amplia experimentación, mostramos el aspecto de este espacio y ofrecemos información sobre los problemas que se pueden resolver en varias categorías de entornos de iluminación natural del mundo real.Palabras claveEstas palabras clave han sido añadidas por la máquina y no por los autores. Este proceso es experimental y las palabras clave pueden actualizarse a medida que el algoritmo de aprendizaje mejore.
2 1 3 formas y luces de los vasos
El proceso de formación de imágenes describe cómo la luz interactúa con los objetos de una escena y finalmente llega a la cámara, formando la imagen que observamos. La inversión de este proceso es un problema antiguo y mal planteado en la visión por ordenador, que implica la estimación de la forma, las propiedades del material y/o la iluminación de forma pasiva a partir de la apariencia del objeto. Estas capacidades de “renderización inversa” permiten la comprensión 3D de nuestro mundo (como se desea en la conducción autónoma, la robótica, etc.) y las aplicaciones de gráficos por ordenador como la reiluminación, la síntesis de vistas y la captura de objetos (como se desea en la realidad extendida [XR], etc.).
En esta tesis se estudia el renderizado inverso mediante la recuperación de la forma tridimensional (3D), la reflectancia, la iluminación, o todo conjuntamente bajo diferentes configuraciones. La entrada en estas diferentes configuraciones varía de imágenes individuales a imágenes multivistas iluminadas por múltiples condiciones de iluminación conocidas, y luego a imágenes multivistas bajo una iluminación desconocida. En todas las configuraciones, exploramos la recuperación basada en la optimización, que explota múltiples observaciones del mismo objeto, la reconstrucción basada en el aprendizaje, que se basa en gran medida en los datos previos, y una mezcla de ambos. Dependiendo de la aplicación a la que nos dirigimos, realizamos el renderizado inverso en tres niveles diferentes de descomposición: I) En un nivel bajo de abstracción, desarrollamos modelos basados en la física que resuelven explícitamente cada término de la ecuación de renderizado, II) en un nivel medio, utilizamos la función de transporte de luz para abstraer los rebotes de luz intermedios y modelar sólo el “efecto neto” final, y III) en un nivel alto, tratamos el renderizado como una caja negra y lo invertimos directamente con priores aprendidos basados en datos. También demostramos cómo la abstracción de alto nivel conduce a modelos que son simples y aplicables a imágenes individuales, pero que también poseen menos capacidades.