0334120 20240111140730.820091218235959.9 Praha ÚTIA AV ČR, v.v.i 2009 58 s. www Research Report 2265 texture compression BTF vector quantization cav_un_auth*0257389 Havran V. CZ cav_un_auth*0101086 Filip Jiří UTIA-B Department of Pattern Recognition Ústav teorie informace a automatizace AV ČR, v. v. i. cav_un_auth*0257390 Myszkowski K. DE pdf http://library.utia.cas.cz/separaty/2009/RO/filip-bidirectional texture function compression based on multi-level vector quantization - supplemental material.pdf 27MB 1M0572 GA MŠk cav_un_auth*0001814 GA102/08/0593 GA ČR cav_un_auth*0239567 CEZ:AV0Z10750506 The Bidirectional Texture Function (BTF) is becoming widely used for accurate representation of real-world material appearance. In this paper a novel BTF compression model is proposed. The model resamples input BTF data into a parametrization, allowing decomposition of individual view and illumination dependent texels into a set of multidimensional conditional probability density functions. These functions are compressed in turn using a novel multi-level vector quantization algorithm. The result of this algorithm is a set of index and scale code-books for individual dimensions. BTF reconstruction from the model is then based on fast chained indexing into the nested stored code-books. In the proposed model, luminance and chromaticity are treated separately to achieve further compression. The proposed model achieves low distortion and compression ratios 1:233-1:2040, depending on BTF sample variability. Dvousměrná texturní funkce (BTF) se používá pro přesné zachycení vzhledu materálů. Tento text shrnuje výsledky nově navržené metody komprese BTF dat. Metoda je založená na nové reprezentaci dat pro jednotlivé pixely v závislosti na úhlech pohledu a osvětlení tvořící fukce pravděpodobnostních hustot. Tyto funkce jsou komprimovány pomocí navrženého víceúrovňového algoritmu založeného na vektorové kvantizaci. Výsledkem je skupina kódových knih obsahujících indexační a škálovací hodnoty. Rekonstrukce dat je pak dosažena pomocí vnořené indexace v těchto knihách. Luminanční a barevná složka jsou zpracovány odděleně a to umožňuje dosáhnout nízké rekonstrukční chyby a zároveň vysoké komprese 1:233-1:2040 v závislosti na složitosti komprimovaného vzorku. Navržená metoda je porovnána ze současnými metodami, jak numericky tak prostřednictvím psychovisuálního experimentu. Metoda byla rovněž implementována na grafické kartě a umožňuje vzorkování texturních dat podle důležitosti. 2010 IN 4 O 4o 20231122133856.7 http://hdl.handle.net/11104/0178939 2009 Soubory v repozitáři: 0334120.pdf 2009 Praha ÚTIA AV ČR, v.v.i pdf 27MB