bibtype J - Journal Article
ARLID 0085896
utime 20240111140649.9
mtime 20070919235959.9
DOI 10.1080/00207160701253802
title (primary) (eng) BTF Modelling using BRDF Texels
specification
page_count 17 s.
media_type www
serial
ARLID cav_un_epca*0253362
ISSN 0020-7160
title International Journal of Computer Mathematics
volume_id 84
volume 9 (2007)
page_num 1267-1283
title (cze) BTF modelování pomocí BRDF texelů
keyword Texture Synthesis
keyword BTF
keyword Rough Texture
keyword MRF model
keyword BRDF
keyword clustering
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
source_type textový dokument
url http://dx.doi.org/10.1080/00207160701253802
cas_special
project
project_id 507752
country XE
agency EC
ARLID cav_un_auth*0200689
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
project
project_id IAA2075302
agency GA AV ČR
ARLID cav_un_auth*0001801
project
project_id 2C06019
agency GA MŠk
country CZ
ARLID cav_un_auth*0216518
research CEZ:AV0Z10750506
abstract (eng) 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.
abstract (cze) 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.
reportyear 2008
RIV BD
permalink http://hdl.handle.net/11104/0148312
mrcbT16-f 0.451
mrcbT16-g 0.029
mrcbT16-h 6.6
mrcbT16-i 0.00289
mrcbT16-j 0.215
mrcbT16-k 560
mrcbT16-l 137
mrcbT16-q 24
mrcbT16-s 0.425
mrcbT16-y 19.64
mrcbT16-x 0.44
arlyear 2007
mrcbU56 textový dokument
mrcbU63 cav_un_epca*0253362 International Journal of Computer Mathematics 0020-7160 1029-0265 Roč. 84 č. 9 2007 1267 1283