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Example-based synthesis of seamless texture variations and application to the acquisition of optical material-properties

 
: Breitfelder, Simon
: Kuijper, Arjan; Ritz, Martin

Darmstadt, 2018, 75 pp.
Darmstadt, TU, Master Thesis, 2018
English
Master Thesis
Fraunhofer IGD ()
Guiding Theme: Digitized Work; Research Area: Computer graphics (CG); Research Area: Computer vision (CV); Research Area: Modeling (MOD); 3D rendering; 3D Texturing; digitization and image capture; image registration; texture synthesis; image processing; image synthesis; image-based rendering; Texture generation; tiling

Abstract
This work extends an existing workflow for acquisition, synthesis and rendering of Approximate Bi-directional Texturing Functions (ABTF), which represent a lower-dimensional alternative to Bi-directional Texturing Functions (BTF). In the first steps, image corrections and registration are presented to optimize the current setup. Texture synthesis needs to consider the surface geometry and reflection parameters to generate consistent images for all illumination directions. Furthermore, a method for generating seamless texture tiles and randomly spread them on a target surface to create renderings with less noticeable repetitions in texture is discussed in detail. To handle the enormous memory consumption of multiple ABTF datasets a fitting scheme is proposed specifically designed to reconstruct the most prominent effects captured in the ABTF model.

 

In dieser Arbeit wird ein Prozessfluss zur Erfassung, Synthese und dem Rendering von Approximate Bi-directional Tex­turing Functions (ABTF) erweitert, welche eine geringer-dimensionale Alternative zu Bi-directional Texturing Functions (BTF) darstellen. Im ersten Schritt werden hierbei Bildkorrekturen beschrieben und die Bildregistrierung des bestehenden Scanner-Aufbaus optimiert. Bei der Synthese von ABTF-Datensätzen ist es essentiell, auch die innere Struktur des Materials zu beachten, um für alle Beleuchtungsrichtungen eine konsistente Textur erzeugen zu können. Um große Flächen zu texturieren, wird zudem ein Verfahren vorgestellt um nahtlose Texturvariationen zu erzeugen und diese beim Rendering zufällig auf der Oberfläche zu verteilen. Um den enormen Speicherbedarf von mehreren ABTF­ Texturvariationen zu reduzieren, wird zudem ein Fitting auf ein Modell durchgeführt, welches die von ABTFs erfassten Oberflächeneigenschaften darstellen kann.

: http://publica.fraunhofer.de/documents/N-507119.html