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표면반사율 모델링을 위한 새로운 N차원 기저함수
New N-dimensional Basis Functions for Modeling Surface Reflectance 원문보기

방송공학회논문지 = Journal of broadcast engineering, v.17 no.1, 2012년, pp.195 - 198  

권오설 (창원대학교 메카트로닉스공학부 제어계측)

초록
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일반적으로 표면반사율과 분광반사율을 N차원의 칼라 코드로부터 정확히 복원하기 위해서는 N개의 기저함수가 필요하다. 전형적인 렌더링 응용에서 벡터의 덧셈, 스칼라 곱셈 및 성분별 곱셈에 대한 벡터 연산이 이질동형이라고 가정하고 광원의 중첩, 광원-표면간 상호간섭 및 상호반사와 같은 물리적인 연산을 모델링하지만 벡터 연산이 물리적인 현상을 그대로 반영하는 것은 아니다. 그러나 만약 기저함수가 특성함수로써 제한된다면 표면반사율과 분광반사율의 사상 결과 및 벡터들은 렌더링에서 물리적인 연산인 이질이형을 유지하게 된다. 본 논문은 새로운 N차원의 특성함수를 제안하고 N차원의 기저함수로 근사화된 먼셀 칼라 칩에 대하여 제안한 알고리즘의 정확성을 평가할 것이다.

Abstract ▼ AI-Helper 아이콘AI-Helper

The N basis functions are typically chosen so that Surface reflectance functions(SRFs) and spectral power distributions (SPDs) can be accurately reconstructed from their N-dimensional vector codes. Typical rendering applications assume that the resulting mapping is an isomorphism where vector operat...

주제어

#Surface reflectance   #illuminant   #and color constancy  

AI 본문요약
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문제 정의

  • These models can reproduce spectral information to any desired accuracy by increasing the number of basis functions used (the dimension N of the model) and there is no need to stop at N=3. A central focus of this research concerns how accurately such linear models capture surface reflectance or illumination as a function of the number of basis elements. Previous results show that we can approximate surface reflectance very accurately using a computation method with eight or more basis functions [6].
  • Our experiment consists of approximating Munselll color chips using N-dimension characteristic functions. Figure 4 show the histogram of color difference according to N-di- mension characteristic functions.
  • This paper proposed a novel set of basis functions for linear models of surface reflectance. The vector of weights in a linear model of surfaces or lights is effectively a representation of particular surfaces or light.
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참고문헌 (6)

  1. D. A. Forsyth, "A novel algorithm for color constancy," International Journal of Computer Vision, vol. 4, no. 1, pp. 5-36, 1990 

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  2. R. T. Tan, K, Nishino, and K. lkeuchi, "Color constancy through inverse-intensity chromaticity space," Journal of the Optical Society of America A, vol. 3, pp. 321-334, 2004 

  3. J. P. S. Parkkinen, J. Hallikainen, and T. Jaaskelainen, "Characteristic spectra of Munsell colors," Journal of Society of America A, vol. 6, no. 2, pp. 318-322, 1989 

    상세보기 crossref

  4. O. S. Kwon, C. H. Lee, K. H. Park, and Y. H. Ha, "Surface reflectance estimation using the principal components of similar colors," Journal of Imaging Science and Technology, vol. 51, pp. 175-184, 2007 

    상세보기 crossref

  5. J. Golz and Donald. L. A. MacLeod, "Influence of scene statistics on colour constancy," Nature, vol. 415, pp. 637-640, 2002 

    상세보기 crossref

  6. Wang, W., Hauta-Kasari, M., and Toyooka, S., "Optimal filters design for measuring colors using unsupervised neural network," In Proceddings of the 8th Congress of the International Colorurs Association, AIC Color 97, pp. 419-422, Kyoto, Japan, 1997 

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