0085896 - ÚTIA 2008 RIV GB eng J - Článek v odborném periodiku
Filip, Jiří - Haindl, Michal
BTF Modelling using BRDF Texels.
[BTF modelování pomocí BRDF texelů.]
International Journal of Computer Mathematics. Roč. 84, č. 9 (2007), s. 1267-1283. ISSN 0020-7160. E-ISSN 1029-0265
Grant CEP: GA AV ČR 1ET400750407; GA MŠMT 1M0572; GA AV ČR IAA2075302
GRANT EU: European Commission(XE) 507752 - MUSCLE
Grant ostatní: GA MŠk(CZ) 2C06019
Výzkumný záměr: CEZ:AV0Z10750506
Klíčová slova: Texture Synthesis * BTF * Rough Texture * MRF model * BRDF * clustering
Kód oboru RIV: BD - Teorie informace
Impakt faktor: 0.423, rok: 2007 ; AIS: 0.215, rok: 2007
Web výsledku:
http://dx.doi.org/10.1080/00207160701253802DOI: https://doi.org/10.1080/00207160701253802

The highest fidelity representations of realistic real-world materials currently comprise Bidirectional Texture Functions (BTF). The BTF is a six dimensional function depending on view and illumination directions as well as on planar texture coordinates. The huge size of such measurements, typically in the form of thousands of images covering all possible combinations of illumination and viewing angles, has prohibited their practical exploitation and obviously some compression and modelling method of these enormous BTF data spaces is inevitable. The two proposed approaches combine BTF spatial clustering with cluster index modelling by means of efficient Markov random field models. The methods allow to generate seamless cluster index of arbitrary size to cover large virtual 3D objects surfaces.

Současná nejdokonalejší reprezentace reálných materiálů je dvousměrová texturní funkce (Bidirectional Texture Function - BTF). BTF je šestirozměrná funkce, která závisí na směru osvětlení a pohledu a dále na planárních texturních souřadnicích. Ohromná velikost těchto měření, typicky reprezentovaných pomocí tisíců měření (obrazů) na jeden vzorek materiálu a pokrývajících všechny vzájemné kombinace úhlů pohledu a osvětlení, dosud vylučovala jejich praktické použití. Z těchto důvodů je nějaká komprese těchto ohromných BTF prostorů nevyhnutelná. Dvě navržené metody kombinují prostorové BTF shlukování s modelováním shlukovacího indexu pomocí efektivních markovských náhodných polí. Obě metody dovolují vytvoření bezešvého indexového pole libovolné velikosti pro pokrytí velkých ploch virtuálních 3D objektů.
Trvalý link: http://hdl.handle.net/11104/0148312