Surface and Subsurface Scattering Property Estimation and Simplification for Material Editing on Real-world Photographs

真实照片材质编辑的表面和次表面散射特性估计和简化

基本信息

批准号：
16J02280
负责人：
谷田川達也
金额：
$ 2.08万
依托单位：
Waseda University
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for JSPS Fellows
财政年份：
2016
资助国家：
日本
起止时间：
2016-04-22 至 2019-03-31
项目状态：
已结题

项目摘要

本年度は、昨年開発した測定システムの精度向上、ならびに実時間レンダリングでの利用を目的にして研究を進めた。本年度の研究では、光の散乱を表すモデル自体の見直しを行った。通常、より複雑な計算モデルを用いれば、その計算にかかる時間やメモリ使用量などは増大してしまい、この研究の当初の目的である効率的な光学特性の取得に反する。本研究では、畳み込み積分が計算機での効率的な計算に有利であることに注目し、物理的な散乱現象を記述する方程式からガウス関数での畳み込みと、画像の画素同士の積だけからなる計算モデルを導出した。ガウス関数での畳み込みと画像の画素同士の積は、いずれも並列計算機を用いて効率的に計算できるため、この計算モデルは、従来モデルと同等の計算速度で、物理現象に即した非等方性の散乱を表現できる。また、この新しい表現法は、その計算モデル自体が計算効率の良いモデルであるため、光学特性の推定だけでなく、測定済みの物理パラメータを用いた映像生成の際にも役立つ。従来の実時間レンダリング法では、非等方性の散乱を等方性の散乱で近似して計算効率を向上していたが、上記の通り、提案の表現モデルは非等方性の散乱を考慮しながらも、実応用で標準的に用いられるFull HDの解像度(1920×1080ピクセル)の映像を、それに十分な計算速度とされる秒間120フレームで描画できる。この成果は現在、国際論文誌への投稿を準備中である。加えて、静止画像に映り込んだ半透明材質の質感を別の静止画像ならびに動画像中の物体に転写する手法についても共同研究を実施した。この手法は単純な画像処理のアルゴリズムの組み合わせのみで実現されるが、近年の深層学習モデルに基づく手法を大きく上回る品質で半透明材質の質感を転写できる。この成果は関係分野における代表的な国際会議であるComputer Graphics International 2019にて発表予定である。

今年，我们进行了研究，目的是提高去年开发的测量系统的准确性，并在实际渲染中使用它。在今年的研究中，审查了代表光散射的模型本身。通常，使用更复杂的计算模型将增加计算的时间和记忆使用量，这与本研究的初始目的有效地获取了光学特征。在这项研究中，值得注意的是，折叠积分对于计算器的有效计算和描述具有高斯函数的物理散射现象的方程式的计算是有利的，并且仅由图像中像素积累的计算得出模型。由于可以使用并行计算机有效地计算出高斯函数中的折叠和图像像素的积累，因此该计算模型与常规模型的计算速度相同，并且与物理的非形式现象相一致现象。此外，由于这种新表达方法是具有良好计算效率的模型，因此它不仅用于估计光学特征，而且在使用测得的物理参数生成图像时也有用。在常规的实际时间渲染方法中，通过性别散射的散射大约是通过性别散射的，但如上所述，提案表达模型仍考虑了非路线散射。 HD分辨率（1920 x 1080像素）可以用作标准的，可以以每秒120帧的速度绘制，这是一个足够的计算速度。结果目前正在准备发布国际工业杂志。此外，我们对如何将反映在静止图像中的半透明材料的质地转移到另一个静止图像以及转移到视频图像中的对象的方法中进行了联合研究。仅通过简单图像处理的算法的组合来实现此方法，但可以将半透明材料的质地抄录到近年来基于深度学习模型的方法。结果将在2019年计算机Graphics International（相关领域的典型国际会议）上宣布。