雙向紋理函數(shù)(BTF)圖像的高效采集與重建方法.pdf

1、在虛擬現(xiàn)實、電影特效制作和計算機輔助設(shè)計等領(lǐng)域中，真實感圖形學(xué)得到了廣泛的應(yīng)用。真實感圖形學(xué)致力于在計算機上合成出具有照片真實感的圖形，為了達到這個目的，需要采集真實物體表面在不同視角方向和光照方向下的紋理圖像。這些紋理圖像的集合可以被稱為雙向紋理函數(shù)（Bidirectional Texture Function，BTF）數(shù)據(jù)。由于BTF數(shù)據(jù)維度較高，現(xiàn)實采集中存在采集時間過長、采集數(shù)據(jù)量龐大等問題，給其實際應(yīng)用帶來了困難?，F(xiàn)有文獻在B

2、TF數(shù)據(jù)壓縮、合成和渲染方面取得了很好的進展，但在高效采集和重建方面的研究工作較少。
　　本研究主要內(nèi)容包括：⑴提出了一種從物體樣品稀疏采集的BTF數(shù)據(jù)中重建完整 BTF數(shù)據(jù)的方法。在訓(xùn)練階段，將訓(xùn)練數(shù)據(jù)進行聚類，通過數(shù)據(jù)分解得到能夠表征每個類的基函數(shù)矩陣，并采用優(yōu)化實驗設(shè)計法選出稀疏采集的角度；在采樣/重建階段，只在被選擇的稀疏采樣角度下采集新物體樣品的數(shù)據(jù)，通過最小二乘法重建出完整的BTF數(shù)據(jù)。該方法能夠分別選擇相機和光源的稀

3、疏采集位置，有效地減少了實際所需的相機和光源個數(shù)。⑵提出了一種快速的BTF圖像超分辨率重建的方法。通過奇異值分解將已采集到的低分辨率 BTF數(shù)據(jù)分解為本征紋理矩陣和特征 ABRDF矩陣，然后采用圖像超分辨率重建算法，提升本征紋理矩陣的分辨率。最后，高分辨率的BTF圖像可以通過高分辨率本征紋理矩陣和低分辨率的特征 ABRDF矩陣相乘獲得。⑶提出了一種有效的光譜BTF數(shù)據(jù)采集和重建的方法。該方法首先獲取物體樣品完整的彩色（RGB）BTF圖像