フーリエ級数モデルによる双方向テクスチャ関数学習と仮想光学環境への応用(一般セッション(3))
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概要
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本稿では, カメラと対象物体を固定し光源位置のみを変化させて撮影した画像集合から, 物体表面の反射特性を表現する双方向テクスチャ関数(BTF)を学習する手法について述べる.物体表面の各点において, 2変数で近似した双方向性反射率分布関数(BRDF)をフーリエ級数で表現することにより, 元来6変数であるBTFを4変数で近似し学習する.この方法により, 備前焼を対象物体として4変数BTFを学習し, これを元にImage Quilting法で新たなテクスチャを生成する.最後に, 生成結果を仮想光学環境に適用した結果を報告する.
- 一般社団法人情報処理学会の論文
- 2005-03-03
著者
-
尺長 健
岡山大学大学院自然科学研究科
-
右田 剛史
岡山大学大学院自然科学研究科
-
尺長 健
Ntt ヒューマンインタフェース研究所
-
右田 剛史
岡山大学工学部情報工学科
-
尺長 健
岡山大学工学部情報工学科
-
江角 直起
岡山大学工学部情報工学科
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