Data-Driven Analysis and Synthesis of Bidirectional Texture Functions

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Die visuelle Erscheinung einer Materialoberfläche enthält eine Fülle von Informationen und ermöglicht es einem Betrachter wichtige Charakteristiken und Eigenschaften des Materials zu erkennen. So ermöglichen zum Beispiel bereits kleine Unterschiede in der Textur und im Reflexionsverhalten zwischen synthetischem und echtem Leder zu unterscheiden. Die realistische Reproduktion dieser Effekte für die digitale Bildsynthese ist daher eine der zentralen Herausforderungen in der Computergrafik. In der Fortsetzung des Projektes planen wir unsere Arbeiten der letzten zwei Jahre zur Entwicklung effizienter Techniken für die perzeptuell gesteuerte Synthese und Manipulation von Materialien weiter zu führen. Wir haben vor, die von uns entwickelten Verfahren zum Bearbeiten von Bidirektionalen Texturfunktionen (BTFs) auf komplexere Materialklassen zu verallgemeinern. Unsere bisherigen Techniken sind auf Materialien beschränkt, bei denen Volumenstreuung die Erscheinung nicht in einer perzeptuell relevanten Weise beeinflusst. Zur Zeit ist nicht geklärt, wie Materialien, welche einen starken inneren Lichttransport aufweisen, wie zum Beispiel Textilien oder organische Materialien wie Früchte, Blätter und Haut, bearbeitet werden können. Aus diesem Grund wollen wir erforschen auf welche Weise unsere bisherigen Ansätze auf diese herausfordernden Materialklassen erweitert werden können.