テクスチャ外観の統計的取得

我々は、疎にサンプリングされたデータを用いた材料の外観を取得し再構築するための簡単な方法を提案します。我々の技術は、複雑な視点および光依存の効果をレンダリングし、布やニットウェアのような材料を忠実に再現します。我々のアプローチは、疎な測定を用いて完全な六次元双方向テクスチャ関数（BTF）を再構築します。再構築には、登録された上面からの入力画像のみを必要とし、これは固定カメラセットアップで簡単に達成できます。双方向特性は、画像統計を通じて疎な視点のセットから取得されるため、これらの視点に対する正確な登録は不要です。我々の技術は、画像ピラミッドのマルチスケールヒストグラムに基づいています。完全なBTFは、対応するピラミッドヒストグラムを補間された上面画像とマッチさせることによって生成されます。我々は、マルチスケール画像統計を使用することで、視的にもっともらしい外観が得られることを示します。ただし、我々の技術では鋭い鏡面反射や視差の幾何学的側面は完全に捉えることができません。それでも、我々の技術では多くの材料クラスをうまく再現することができ、統計的特徴付けによって、簡単なセットアップを使用してそのような材料を効率的に取得することが可能です。