Development of techniques to measure, analyze, and reproduce the appearance of glossy and fluorescent objects

开发测量、分析和再现光泽和荧光物体外观的技术

基本信息

批准号：
20K11893
负责人：
富永昌二
金额：
$ 2.75万
依托单位：
Nagano University
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
财政年份：
2020
资助国家：
日本
起止时间：
2020-04-01 至 2024-03-31
项目状态：
已结题

项目摘要

質感に重要な役割を果たす光沢と蛍光を有する物体の見え（アピアランス）を計測・解析・再現する総合的な技法の確立を目指している．本年度の実績は下記の通り．①蛍光物体は蛍光発光を含むので一般物体に比べて質感が向上する．昨年度，近接した蛍光物体について相互照明効果をもつアピアランスを合成する方法を開発し，今年度は，近接配置を想定せず一般的なシーンを想定している．リアルなアピアランスをレンダリングする方法を検討し，実装はMitsubaレンダラーで開発中である．② 物体の分光反射率は物体に固有の物理情報で，アピアランスの決定には重要でる．デジタルカメラで取得した画像データから物体の分光反射率を推定する新しい方法 LMMSE estimatorを考案した．そしてスマートホーンのカメラを用いたマルチスペクトルイメージング系を構築した．LMMSE推定器は，良く知られたWiener推定器よりも推定精度が向上することを理論的に証明し，実験的にも検証した．③ 複数光源の照明環境下で取得した分光画像から，物体アピアランスの推定と再構築する手法を考案した．全体的アピアランスは，色因子とシェーディング因子の組み合わせで決まるので，２因子の重みを変更することで，アピアランスを再構築できる．手順は，(1) 照明光推定、(2) 反射率推定、(3) シェーディング項推定、(4) 反射モデルによるアピアランス再構成，の 4 段階からなる．提案法を実環境で検証した．④ 局所最適反射率データセットを使用してカメラ応答から分光反射率を推定する新しい方法を考案した．分光反射率データベースから，分光反射率を最適に推定する候補を決定する．提案法は，(1) 局所的に最適な反射率データセット選択， (2) 局所的最適なデータセットのみを使用した最良推定値の決定，という 2 段階で構成される．実験で推定精度の向上を示した．

目的是建立一种综合技术，用于测量，分析和再现具有光泽和荧光性能的物体外观，在纹理中起着重要作用。今年的结果如下：1）荧光物体包含荧光，因此与一般物体相比，质地得到了改善。去年，我们开发了一种方法，可以使外观具有相互照明效应的近距离荧光对象，今年，我们正在考虑一个一般场景而无需考虑近距离安排。我们研究了如何渲染现实的外观，并且目前正在使用Mitsuba渲染器开发实施。 ②对象的光谱反射率是物体特有的物理信息，对于确定外观很重要。我们设计了一种新方法，用于估计数码相机获取的图像数据的对象的光谱反射率。然后，我们使用智能号角摄像头构建了一个多光谱成像系统。从理论上讲，LMMSE估计器证明了估计精度比众所周知的Wiener估计器提高了，并且也已通过实验进行了验证。 ③设计了一种方法来估计和重建从具有多个光源的照明环境中获得的光谱图像的对象外观。总体外观取决于颜色和阴影因子的结合，因此通过改变两个因素的权重，可以重建外观。该过程由四个阶段组成：（1）照明光估计，（2）反射率估计，（3）阴影项估计，以及（4）使用反射模型的外观重建。在真实的环境中验证了所提出的方法。 ④设计了一种新的方法来使用本地最佳反射数据集估算摄像机响应的光谱反射率。从光谱反射率数据库中，确定了最佳光谱反射率的候选物。所提出的方法由两个阶段组成：（1）选择本地最佳反射率数据集，（2）仅使用本地最佳数据集来确定最佳估计。实验显示估计准确性有所提高。