bibtype V - Research Report
ARLID 0334120
utime 20240111140730.8
mtime 20091218235959.9
title (primary) (eng) Bidirectional Texture Function Compression Based on Multi-Level Vector Quantization - Supplemental Material
publisher
place Praha
name ÚTIA AV ČR, v.v.i
pub_time 2009
specification
page_count 58 s.
media_type www
edition
name Research Report
volume_id 2265
title (cze) Komprese dvousměrných texturních dat založaná na víceůrovňové vektorové kvantizaci - doplňkový materiál
keyword texture
keyword compression
keyword BTF
keyword vector quantization
author (primary)
ARLID cav_un_auth*0257389
name1 Havran
name2 V.
country CZ
author
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*0257390
name1 Myszkowski
name2 K.
country DE
source
source_type pdf
url http://library.utia.cas.cz/separaty/2009/RO/filip-bidirectional texture function compression based on multi-level vector quantization - supplemental material.pdf
source_size 27MB
cas_special
project
project_id 1M0572
agency GA MŠk
ARLID cav_un_auth*0001814
project
project_id GA102/08/0593
agency GA ČR
ARLID cav_un_auth*0239567
research CEZ:AV0Z10750506
abstract (eng) 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.
abstract (cze) 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.
reportyear 2010
RIV IN
mrcbC52 4 O 4o 20231122133856.7
permalink http://hdl.handle.net/11104/0178939
arlyear 2009
mrcbTft \nSoubory v repozitáři: 0334120.pdf
mrcbU10 2009
mrcbU10 Praha ÚTIA AV ČR, v.v.i
mrcbU56 pdf 27MB