스테레오 렌더링
— Daniel Wexler, 젤라토 개발자, 2006년 6월

젤라토는 Mango에서 접근할 수 있는 단순한 카메라 설정을 사용하여 스테레오 이미지를 렌더할 수 있습니다. 다중 카메라 렌더링은 주 카메라의 물체에만 음영을 나타내지만, 그런 후에 분리 카메라 위치, 이 경우에는 왼쪽 및 오른쪽 눈의 가시도를 빠르게 재계산할 수 있습니다. 스테레오 렌더링에서 음영을 공유하면 분리 패스에서 각 눈을 렌더링하는 것과 현저하게 비교되는 렌더링을 가속화할 수 있습니다.

매개 변수 stereo:separation, stereo:convergence 및 stereo:projection 은 스테레오 카메라 설정을 제어합니다. 추가 매개 변수인 stereo:shade는 어느 카메라가 음영과 다이싱에 사용될 것인지를 결정합니다. 기본인 "중앙" 카메라는 음영을 위한 두 개의 렌더링 카메라의 중앙에 눈에 안보이는 제 3 카메라를 조성할 것입니다. 자세한 정보는 4.1 젤라토 기술을 참고하십시오.

젤라토는 세 개의 다른 스테레오 카메라 프로젝션 (“병렬”, “축외” 및 “토인”)을 지원합니다. 젤라토 렌더 글로벌의 스테레오 렌더링 섹션의 프로젝션 필드를 사용하여 Mango에서 이들 매개 변수를 설정할 수 있습니다. 병렬 프로젝션은 눈 분리 거리에 의해 중심선에서 카메라를 오프셋한 후에 수평적으로 자리 이동합니다. 토인 방법은 중심선에서 카메라를 오프셋한 후에 원시 중심선을 따라서 점 안쪽으로 각도를 잡습니다. 토인 방법에 정렬하지 않은 프로젝션 면이 있어 화면의 가장 자리에 수렴하는 것을 어렵게 만들 수 있습니다. 축외 방법은 비슷하지만 프로젝션 면이 정렬할 수 있도록 카메라 둘 다의 프로젝션 면을 전단하기 때문에 토인 방법보다 더 낫습니다.

젤라토 2.0은 토인 및 병렬 프로젝션만을 지원합니다. 병렬 프로젝션을 내포하는 0이 있는 두 프로젝션 사이에서 stereo:convergence 매개 변수가 선택됩니다. 버전 2.1은 사용자가 세 가지 프로젝션 모드 사이에서 명시적으로 선택할 수 있는 stereo:projection 카메라 매개 변수를 소개합니다.

병렬
토인
축외

적청색 스테레오 안경(오른쪽에 청색)을 통해 상기의 입체 사진을 보면, 카메라 위치에서 길이 20, 30 및 40인 세 개의 삽입 장방형을 보여 줍니다. 눈 분리도는 하나의 유니트이고 초점 거리는 30 유니트입니다, 그것은 중앙 물체에 초점(분리 없음)을 이루어야 합니다. 축외 이미지는 중앙 물체가 초점에 있다는 것을 분명하게 보여줍니다 – 그 시점에서는 적색과 청색 사이의 차이가 없습니다. 적색과 청색의 오프셋은 초점 면 뒤의 물체와 앞쪽 물체를 바꾼다는 것에 주목하십시오. 토인 모드에서 수평 가장자리는 프로젝션 명의 회전때문에 화면과 평행하지 않다는 것도 주목하십시오.

많은 사람들이 모든 이미지를 수렴할 수 있지만 병렬과 토인 이미지는 약간의 환 인공물이 있는 경향이 있고 수렴하기에 분명히 훨씬 더 어렵습니다. 놀랍게도, 세 개의 이미지 모두 각 물체에 대해 같은 이미지 깊이를 보여 줍니다.

또한, 젤라토 이미지 뷰어인 iv의 입체 사진 뷰잉이 2.1 릴리스에서 향상되었습니다. 눈 하나를 적색으로 다른 하나를 청록색으로 채색하여 겹치는 영역을 회색으로 만들었던 이전 입체 사진 모드는 “포토샵” 기술을 사용했습니다. 입체 사진 이미지를 생성하는 이 방법은 컬러 재생이 전혀 없습니다. 향상된 방법은 왼쪽과 오른쪽 눈 입력 색상의 대비 가중치를 사용하여 이치에 닿는 컬러 재생으로 적청색 입체 사진을 만듭니다. 적청록색 필터를 통해 최적으로 보이지만 적청색 필터에도 멋지게 작용합니다.

색상은 좋지 않지만 황색, 녹색 및 청색이 꽤 괜찮게 작용합니다. 다음 이미지에서 채색된 정방형은 이전 버전의 포토샵 스타일과 새 NCSU 알고리듬으로 나타냈습니다.

실제

포토샵 (이전 버전)

NCSU (새 버전)

모든 종류의 스테레오 주제에 대한 자세한 이론, 배경 및 유용한 코드는  Paul Bourke의 우수한 웹사이트를 참고하십시오. NCSU 스테레오 컴퓨터 그래픽 페이지는 특히 입체 사진 렌더링 기술에 또 하나의 좋은 자원이 됩니다. 저희는 NC State의 David McAllister가 명기한 대로 입체 사진 매트릭스를 계산하기 위해 최소 제곱 근사법을 사용했습니다.