多方向照明HDR画像を用いた金襴の多重解像度異方性BTFモデリング

摘要

布や肌のような物体表面の複雑で微妙な光沢や質感を，観測画像データから抽出し高精度にモデリングすることや，それらを忠実に再現しフォトリアリスティックなレンダリングを実現することは，依然として，CV およびCG 研究分野における重事な課題である．そこで本論文では．金襴と呼ばれる平金糸を織り込んだ伝統織物を対象し，露光時間を変化させて獲得した多方向照明 HDR（High Dynamic Range）画像データを用いた反射光解析により，EM アルゴリズムを用いて，金襴の多重解像度の異方性BTF モデルを自動獲得し，さらにフォトリアリスティックな質感を再現し且つ視距離の変化に対してモアレの発生を最小限にとどめる，多重解像度 BTF レンダリング法を提案する．実験結果から，近視距離レンダリングにおいては金襴の微細構造が高精度に再現され，遠視距離レンダリングにおいては金襴のモアレが解消されていることを確認し，提案手法の有効性を示した．%The image-based modeling and realistic visualization of complex materials such as fabrics is one of the main challenges in today's computer vision and computer graphics. The difficulty arises from the complex mesostructure and reflectance behavior defining the unique look-and-feel of a material. In this paper, we propose a method for reconstructing highly-accurate geometry of mesostructure of Kin-ran fabrics woven with gold-plated strings, based on multi-illuminated HDR image analysis and a method for constructing multi-resolution anisotropic BTF mipmaps that represent pixel geometry information of Kin-ran fabrics. With this method, accurate scale-dependent reflectance effects with smooth transitions are rendered with negligible aliasing.