Синтез двунаправленных текстурных функций для функционально заданных поверхностей

Abstract

Представлен метод синтетической генерации двунаправленной функции текстуры (BTFs) функционально заданных поверхностей. В отличие от обычной двумерной текстуры, BTF - это шестимерная функция, описывающая внешний вид текстуры как функцию освещения и ракурсов. С помощью BTF можно визуализировать мелкие геометрические детали на поверхностях. Предлагаемый подход генерирует BTFs в три этапа. Во-первых, он восстанавливает приблизительную 3D геометрию деталей поверхности, используя создание формы методом затенения. Затем он генерирует новую версию геометрических деталей, которые имеют те же статистические свойства, что и поверхность образца с непараметрическим методом выборки. Далее, используется сохраненная процедура синтеза новых изображений для восстановленных или сгенерированных геометрических деталей с помощью различных настроек освещения, которые задаются в BTF. Результаты моделирования демонстрируют эффективность предлагаемого подхода.

Запропоновано метод синтетичної генерації двонаправлених функцій текстур (BTF) функціонально заданих поверхонь. BTF - це шестивимірна функція, що описує зовнішній вигляд текстур як функції освітлення та ракурсів. За допомогою BTF можна візуалізувати дрібні геометричні деталі на поверхнях. Запропонований метод генерує BTF в три етапи. Спочатку він відновлює приблизну 3D геометрію деталей поверхні, використовуючи формування методом затінення. Потім він генерує нову версію геометричних деталей, які мають ті ж статистичні властивості, що і поверхня зразка з непараметричним методом вибірки. Далі, використовується збережена процедура синтезу нових зображень для відновлених або згенерованих геометричних деталей з використанням різних видів освітлення, які задаються в BTF.

When forming graphic images, it is necessary to realistically reproduce the surfaces of objects. In this case, the texturing procedure is widely used. The method for the synthetic generation of a bidirectional texture function is purposed. It consists of three steps. The first step is the approximate 3D geometry of the surface and parts is restored. Then a new version of geometric details is generated, which has the same statistical properties as the surface of the sample with nonparametric sampling. Next, the procedure for synthesizing new images for reconstructed or synthesized geometric parts under various viewing / lighting installations occurs. Experimental results show that the method effectively and efficiently generates BTFs (Figure 1-3). There are some limitations of the method in restoring the details of the meso structure. For example, regularization conditions are introduced for both geometry and reflection. Although they were spatially adapted, it is still difficult to determine the discontinuities when restoring the geometry of natural objects. And the elevation map recovery method needs a dominant local diffuse component