Öz
Günümüz bilgisayar
oyunlarında gerçekçilik, rekabet avantajı sağlayan önemli özelliklerden bir
tanesidir. Geleneksel yöntemlerle gerçekçi bir karakter ya da sahne tasarımı
için yoğun uğraş ve zaman gereklidir. Bu nedenle, yüksek gerçeklik hissi
sağlarken kısa üretim sürecine sahip bir iş akışı arayışı tasarımcıları diğer
disiplinlerden gelecek çözüm arayışına sürüklemiştir. Bu anlamda fotogrametri
gerçek dünyadaki figür, nesne ve mekânların fiziksel özelliklerini zahmetsiz,
hızlı ve uygun maliyetli bir biçimde sanal sahneye aktarmada kullanılmaya
başlanmıştır. Bu yöntemle gerçek dünyadan optik olarak alınan verinin işlenmesi
ile oyun sahnesindeki eşyalar, yeryüzü nesneleri, araçlar, karakterler ve
mekânlar oluşturulabilmektedir. Üretilen modeller, oyun ortamının çokgen
bütçesi için uygun detay seviyesinde geometrilere ve kaplama dokularına sahip
olmaktadır. Modeller küçük düzeltmelerle oyun sahnesine eklenebilmekte veya
karakter modelleme gibi sanatçı eliyle yapılması gereken modellere referans
altlık olarak kullanılabilmektedir.
Anahtar Kelimeler
Fotogrametri Yoğun Nokta Eşleme 3D Grafik Yazılımı 3D Modelleme
Kaynakça
- Anders, K. H. 2005. Level of detail generation of 3D building groups by aggregation and typification. In International Cartographic Conference (Vol. 2).
- Berger, M., & Cristie, V., 2015. CFD Post-processing in Unity3D. Procedia Computer Science, 51, 2913-2922.
- Bergeron, B., 2006. Developing serious games (game development series).
- Boehler, W., Vicent, M. B., Marbs, A., 2003. Investigating laser scanner accuracy. The International Archives of Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, 34 (Part 5): 696-701.
- Chen, Y., & Medioni, G., 1992. Object modelling by registration of multiple range images. Image and vision computing, 10(3), 145-155.
- Faro, 2017, http://pdf.directindustry.com/pdf/faro-europe-gmbh-co-kg/tech-sheet-faro-laser-scanner-focus3d-x-130/21421-25052.html
- Günen M.A., Beşdok E., 2016. "Kompleks Yüzeylerde Mühendislik Tasarimi Için Yersel Lazer Tarayici Kullanimi", 8. Ulusal Mühendislik Ölçmeleri Sempozyumu, Istanbul, Türkiye, 19-21, ss.40-40
- Henry, P., Krainin, M., Herbst, E., Ren, X., & Fox, D., 2010, December). RGB-D mapping: Using depth cameras for dense 3D modeling of indoor environments. In the 12th International Symposium on Experimental Robotics (ISER) (Vol. 20, pp. 22-25).
- Hoban, G., & Nielsen, W., 2014. Creating a narrated stop-motion animation to explain science: The affordances of “Slowmation” for generating discussion. Teaching and Teacher Education, 42, 68-78.
- Laycock, R. G., Ryder, G. D. G., & Day, A. M., 2007. Automatic generation, texturing and population of a reflective real-time urban environment. Computers & Graphics, 31(4), 625-635.
- Mullen, T 2009. Mastering Blender. 1st ed. Indianapolis, Indiana: Wiley Publishing, Inc. ISBN 9780470496848
- Tan, J., & Deng, F., 2011. Design and key technology of urban landscape 3d visualization system. Procedia Environmental Sciences, 10, 1238-1243. Sarangi, S., 2007. Surface reconstruction from unorganized point cloud data using incremental Delaunay triangulation. ProQuest.
- Zhang, Y., Chen, J. M., & Miller, J. R. (2005). Determining digital hemispherical photograph exposure for leaf area index estimation. Agricultural and Forest Meteorology, 133(1), 166-181.
Ayrıntılar
| Konular | Mühendislik |
|---|---|
| Bölüm | Makaleler |
| Yazarlar | |
| Yayımlanma Tarihi | 15 Ağustos 2017 |
| Yayımlandığı Sayı | Yıl 2017 Cilt: 2 Sayı: 2 |