Адаптивне визначення дифузної та спекулярної скадових кльору для рендерингу зображень облич при плануванні пластичних операцій

Abstract

При формуванні 3D-зображення людини необхідно з максимальною точністю відтворити реальне обличчя. При цьому важливо реалістично передати колірну гаму. Тому до формування дифузної та спекулярної складових кольору висуваються підвищені вимоги. Визначення дифузної та спекулярної складових кольору є складною обчислювальною задачею, що передбачає розробку нових методів і засобів. Метою статті є розробка методу підвищення продуктивності визначення інтенсивності спекулярної та дифузної складових світла за рахунок використання різних апроксимаційних поліномів залежно від кривизни поверхонь різних ділянок обличчя людини.

При формировании 3D-изображение человека необходимо с максимальной точностью воспроизвести реальное лицо. При этом важно реалистично передать цветовую гамму. Поэтому к формированию диффузной и спекулярнои составляющих цвета предъявляются повышенные требования. Определение диффузной и спекулярнои составляющих цвета является сложной вычислительной задачей, которая предусматривает разработку новых методов и средств. Целью статьи является разработка метода повышения производительности определения интенсивности спекулярнои и диффузной составляющих света за счет использования различных апроксимационных полиномов в зависимости от кривизны поверхностей различных участков лица человека

When forming a 3D image of a person, it is necessary to reproduce a real face with maximum accuracy. It is important to realistically convey the color scheme. Therefore, the formation of diffuse and speculative components of color is subject to increased requirements. Determining the diffuse and speculative components of color is a complex computational task that involves the development of new methods and tools. The aim of the article is to develop a method to increase the productivity of determining the intensity of specular and diffuse components of light through the use of different approximation polynomials depending on the curvature of the surfaces of different parts of the human face.