bibtype J - Journal Article
ARLID 0040796
utime 20240103182709.4
mtime 20060905235959.9
title (primary) (eng) BTF Modelling Using BRDF Texels
specification
page_count 10 s.
serial
ARLID cav_un_epca*0258518
ISSN 0302-9743
title Lecture Notes in Computer Science
volume 4153 (2006)
page_num 475-484
title (cze) Modelování BTF pomocí BRDF texelů
keyword BTF
keyword texture
keyword synthesis
keyword MRF
keyword clustering
keyword BRDF
author (primary)
ARLID cav_un_auth*0101086
name1 Filip
name2 Jiří
institution UTIA-B
full_dept Department of Pattern Recognition
fullinstit Ústav teorie informace a automatizace AV ČR, v. v. i.
author
ARLID cav_un_auth*0101093
name1 Haindl
name2 Michal
institution UTIA-B
full_dept Department of Pattern Recognition
fullinstit Ústav teorie informace a automatizace AV ČR, v. v. i.
source
url http://dx.doi.org/10.1007/11821045_50
COSATI 09K
cas_special
project
project_id 507752
country XE
agency EC
ARLID cav_un_auth*0200689
project
project_id IAA2075302
agency GA AV ČR
ARLID cav_un_auth*0001801
project
project_id 1ET400750407
agency GA AV ČR
ARLID cav_un_auth*0001797
project
project_id 1M0572
agency GA MŠk
ARLID cav_un_auth*0001814
research CEZ:AV0Z10750506
abstract (eng) The highest fidelity representations of realistic real-world materials currently used 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 proposed approach combines BTF spatial clustering with cluster index modelling by means of an efficient Markov random field model. This method allows to generate seamless cluster index of arbitrary size to cover large virtual 3D objects surfaces. The method represents original BTF data using a set of local spatially dependent Bidirectional Reflectance Distribution Function(BRDF) values which are combined according to synthesised cluster index and illumination / viewing directions.
abstract (cze) Nejvěrnější digitální reprezentace reálných materiálů zahrnuje dvojsměrnou texturní funkci (BTF). BTF je 6-ti dimensionální funkce závislosti odrazivosti materiálu na směrech osvětlení a pohledu a planárních texturních souřadnicích. Obrovská velikost BTF dat, typicky ve formě tísíců obrázů materiálu pro všechny kombinace směrů osvětlení a pohledu, omezuje jejich přímé praktické použití a tedy vývoj vhodné kompresní metody těchto dat je nevyhnutelný. Navržená metoda kombinuje planární segmentaci BTF dat s následným modelováním segmentačního indexu prostřednictvím MRF modelu. Tímto je umožnena syntéza tohoto indexu v libovolné velikosti což umožňuje bezešvě pokrýt rozsáhlé povrchy virtuálních 3D objektů. Původní BTF data jsou zde reprezentována množinou prostorově indexovaných BRDF, které jsou kombinovány v závislosti na směrech pohledu a osvětlení. Metoda dosahuje komprese BTF v poměru 1:100 a umožňuje jejich rychlou syntézu.
reportyear 2007
RIV BD
permalink http://hdl.handle.net/11104/0134439
arlyear 2006
mrcbU63 cav_un_epca*0258518 Lecture Notes in Computer Science 0302-9743 LNCS 4153 č. 4153 2006 475 484