JP2023057953A - 情報処理装置、情報処理方法及びプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】 物体の反射特性を関数近似により高精度に導出するための処理を提供することを目的とする。【解決手段】 情報処理装置であって、複数の幾何条件において物体を撮像して得られる画像データを取得する取得手段と、物体の素材の特徴を特定する特定手段と、特定された素材の特徴に基づいて、画像データが表す画像に対応する画素値の分布に対して関数を近似させる方法を決定する決定手段と、決定された方法により画素値の分布に対して関数を近似させることにより、物体の反射特性を導出する導出手段と、を有する。【選択図】 図２

Description

本発明は、物体の反射特性を導出する技術に関する。

近年、コンピュータグラフィックス（ＣＧ）の分野などにおいて、物体の変角反射特性を表すデータとしてＢＲＤＦ（Ｂｉｄｉｒｅｃｔｉｏｎａｌ Ｒｅｆｌｅｃｔａｎｃｅ Ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎ Ｆｕｎｃｔｉｏｎ）データが用いられている。さらに、ＣＧ画像のリアリティーを向上するために、物体表面におけるＢＲＤＦの分布であるＳＶＢＲＤＦ（Ｓｐａｔｉａｌｌｙ Ｖａｒｙｉｎｇ ＢＲＤＦ）のデータを用いる技術が知られている。特許文献１は、物体における鏡面反射光の反射率分布にガウス関数を近似させることにより、物体の反射特性を推定する技術を開示している。

特開２０２０－４０８５号公報

しかしながら、特許文献１にように、単に所定の関数を測定値に近似させるだけでは、低光沢な物体と高光沢な物体とで近似精度が異なってしまい、物体の反射特性を高精度に導出できない場合があった。

そこで本発明は、物体の反射特性を関数近似により高精度に導出するための処理を提供することを目的とする。

上記課題を解決するために、本発明に係る情報処理装置は、複数の幾何条件において物体を撮像して得られる画像データを取得する取得手段と、前記物体の素材の特徴を特定する特定手段と、前記特定された素材の特徴に基づいて、前記画像データが表す画像に対応する画素値の分布に対して関数を近似させる方法を決定する決定手段と、前記決定された方法により前記画素値の分布に対して関数を近似させることにより、前記物体の反射特性を導出する導出手段と、を有することを特徴とする。

本発明によれば、物体の反射特性を関数近似により高精度に導出することができる。

情報処理装置の機能構成を示すブロック図 情報処理装置が実行する処理のフローチャート 物体の反射特性を測定する方法を説明するための図 反射特性データの一例を示す図 反射特性の特徴を説明するための図 出力データの一例を示す図 素材の特徴を特定する処理を説明するための図 素材の特徴を特定する処理を示すフローチャート 近似関数の数と近似精度との関係を示す図 素材の特徴を特定する処理を示すフローチャート 素材の特徴を選択させるユーザインタフェースの一例を示す図 素材の特徴を特定する処理を示すフローチャート 出力データの一例を示す図 情報処理装置の機能構成を示すブロック図 出力データを生成する処理を示すフローチャート ＣＧレンダリングを行う際の幾何条件を説明するための図 情報処理装置の機能構成を示すブロック図 出力データを生成する処理を示すフローチャート 光沢情報の一例を示す図 光沢を制御する方法を説明するための図 情報処理装置のハードウェア構成を示すブロック図

以下、各実施形態について、図面を参照して説明する。尚、以下の実施形態は本発明を必ずしも限定するものではない。また、各実施形態において説明されている特徴の組み合わせの全てが本発明の解決手段に必須のものとは限らない。

［第１実施形態］
＜情報処理装置のハードウェア構成＞
図２１は、情報処理装置１のハードウェア構成を示すブロック図である。情報処理装置１は、ＣＰＵ２１０１、ＲＯＭ２１０２、ＲＡＭ２１０３を備える。また、情報処理装置１は、ＶＣ（ビデオカード）２１０４、汎用Ｉ／Ｆ（インターフェース）２１０５、ＳＡＴＡ（シリアルＡＴＡ）Ｉ／Ｆ２１０６、ＮＩＣ（ネットワークインターフェースカード）２１０７を備える。ＣＰＵ２１０１は、ＲＡＭ２１０３をワークメモリとして、ＲＯＭ２１０２、ＨＤＤ（ハードディスクドライブ）２１１３などに格納されたＯＳ（オペレーティングシステム）や各種プログラムを実行する。また、ＣＰＵ２１０１は、システムバス２１０８を介して各構成を制御する。尚、後述するフローチャートによる処理は、ＲＯＭ２１０２やＨＤＤ２１１３などに格納されたプログラムコードがＲＡＭ２１０３に展開され、ＣＰＵ２１０１によって実行される。ＶＣ２１０４には、表示装置２１１５が接続される。汎用Ｉ／Ｆ２１０５には、シリアルバス２１０９を介して、マウスやキーボードなどの入力装置２１１０や撮像装置２１１１が接続される。ＳＡＴＡＩ／Ｆ２１０６には、シリアルバス２１１２を介して、ＨＤＤ２１１３や各種記録メディアの読み書きを行う汎用ドライブ２１１４が接続される。ＮＩＣ２１０７は、外部装置との間で情報の入力及び出力を行う。ＣＰＵ２１０１は、ＨＤＤ２１１３や汎用ドライブ２１１４にマウントされた各種記録メディアを各種データの格納場所として使用する。ＣＰＵ２１０１は、プログラムによって提供されるＵＩ（ユーザインターフェース）を表示装置２１１５に表示し、入力装置２１１０を介して受け付けるユーザ指示などの入力を受信する。尚、表示装置２１１５は、指などの指示体によるタッチの位置を検出するタッチパネルの機能を有するタッチパネルディスプレイであっても良い。

＜情報処理装置の機能構成＞
図１は情報処理装置１の機能構成を示すブロック図である。ＣＰＵ２１０１は、ＲＡＭ２１０３をワークメモリとして、ＲＯＭ２１０２又はＨＤＤ２１１３に格納されたプログラムを読み出して実行することによって、図１に示す機能構成として機能する。尚、以下に示す処理の全てがＣＰＵ２１０１によって実行される必要はなく、処理の一部又は全てがＣＰＵ２１０１以外の１つまたは複数の処理回路によって行われるように情報処理装置１が構成されていても良い。

情報処理装置１は、取得部１１、変換部１２、特定部１３、決定部１４、導出部１５、生成部１６を有する。取得部１１は、物体を複数の幾何条件において撮像して得られる画像データを取得する。物体の撮像は反射特性測定システム２により行われる。変換部１２は、取得された画像データを反射特性データに変換する。特定部１３は、変換により得られた反射特性データに基づいて、物体の素材の特徴を特定する。決定部１４は、特定された素材の特徴に基づいて、画像の画素値に関数を近似させる際の近似方法を決定する。導出部１５は、決定された近似方法を用いて、物体の反射特性を表すパラメータを導出する。生成部１６は、導出されたパラメータに基づいて出力データを生成し、ＨＤＤ２１１３等の記憶装置に出力する。

＜情報処理装置が実行する処理＞
本実施形態において情報処理装置１が実行する処理の流れを、図２のフローチャートを用いて説明する。図２のフローチャートが示す処理は、ユーザによって入力装置２１１０を介して指示が入力され、ＣＰＵ２１０１が入力された指示を受け付けることにより開始する。以下、各ステップ（工程）は符号の前にＳをつけて表す。

Ｓ２０１において、取得部１１は、反射特性測定システム２から、物体を複数の幾何条件において撮像して得られる画像データを取得する。図３は、反射特性測定システム２が行う測定方法を説明するための図である。図３において、光源３０１は、測定対象の物体３０３に光を照射するための平行光源である。光源３０１には、例えば、白色ハロゲンランプやレーザなどを用いることができる。撮像装置３０２は、光源３０１からの光が照射された物体３０３において反射された光を撮像する。ここでは撮像装置３０２をカメラとして説明するが、受光素子を平面上に有するものであれば、必ずしもカメラである必要はない。また、光源３０１は平行光源ではなく拡散光源であってもよいし、テレセントリックレンズを有する撮像装置３０２を用いて物体からの平行光を受光してもよい。図３に示すように、反射特性測定システム２は、物体３０３に対して入射角（θ_ｉｎ，φ_ｉｎ）と受光角（θ_ｏｕｔ，φ_ｏｕｔ）とを変化させながら撮像を行うことにより、複数の幾何条件それぞれに対応する画像データを得ることができる。尚、取得部１１は、予めＨＤＤ２１１３等の記憶装置に記憶させておいた画像データを記憶装置から取得してもよい。

Ｓ２０２において、変換部１２は、複数の画像データが表す画像において、同一画素位置の画素値を幾何条件（測定角度）ごとにまとめることにより、画像データを反射特性データに変換する。図４は反射特性データの一例を示す図である。図４に示すように、反射特性データには、画素位置（ｘ，ｙ）ごとに、１つの幾何条件（θ_ｉｎ，φ_ｉｎ，θ_ｏｕｔ，φ_ｏｕｔ）に対応する輝度値が格納されているものとする。従って、反射特性データＲは、式（１）に示すように、６次元の関数となる。

ただし、本実施形態においては説明を簡略化するために、入射角（θ_ｉｎ，φ_ｉｎ）＝（４５°，０°）に固定し、受光角のみを変化させる場合を考える。また、受光角の方位角（φ_ｏｕｔ）を１８０°に固定した場合を考えると、式（１）において、３つの変数（θ_ｉｎ，φ_ｉｎ，φ_ｏｕｔ）が固定となり、式（２）のように簡略化される。

Ｓ２０３において、特定部１３は、変換部１２により生成された反射特性データを解析することにより、物体の素材の特徴を特定する。物体の素材の特徴を特定する処理の詳細については後述する。Ｓ２０４において、決定部１４は、特定された素材の特徴に基づいて、画素値に関数を近似させる際の近似方法を決定する。物体の反射特性は、素材の光沢度合いに応じて形状の複雑さが異なる。図５は、ある代表座標（ｘ_０，ｙ_０）における素材の光沢度合いに応じた測定値の一例を示している。図５（ａ）において、反射特性５０１は対象物体の光沢度合いが高い（高光沢な素材でできている）場合のある位置における測定値分布であり、反射特性５０２は測定値分布に近似させたガウス関数である。尚、ガウス関数の近似においては、式（３）、式（４）に示すように、測定値（θ_ｏｕｔ，ｘ_０，ｙ_０）と、ガウスパラメータ（ａ_０，μ_０，σ_０）とで近似値Ｂ（θ，ｘ_０，ｙ_０）との差分ΔＢが最小となるようにパラメータを決定する。本実施形態においては、代表座標（ｘ_０，ｙ_０）は画像の中心座標とする。

反射特性５０１から分かるように、高光沢物体の反射特性は、輝度値のピークが１つであり、滑らかな形状を有していることから、ガウス関数で近似した場合であっても高精度に近似することが可能である。一方で、図５（ｂ）において、反射特性５０３は対象物体の光沢度が低い（低光沢な素材でできている）場合のある位置における測定値分布であり、反射特性５０４は測定値分布に近似させたガウス関数である。反射特性５０３から分かるように、低光沢物体の反射特性は、鏡面反射方向近傍で輝度値が比較的急峻に変化する形状であるが、鏡面反射方向から離れると比較的なだらかに輝度値が変化する形状である。反射特性５０４から分かるように、このような形状の反射特性をガウス関数で近似した場合、近似精度は高くない。特に、鏡面反射方向から離れた角度において誤差が大きくなる。以上から、対象素材の光沢に関する特徴に応じて、測定値分布に対する関数の近似精度が異なることが分かる。従って、Ｓ２０４における決定部１４は、Ｓ２０３において特定された素材の特徴に基づいて、近似精度が高くなる近似方法を予め決められた複数の近似方法から選択する。本実施形態においては、式（５）における角度に応じた重み係数ｗ（θ）が予めＨＤＤ２１１３等の記憶装置に保持されているものとし、決定部１４は素材の特徴に応じて好適な重み係数ｗ（θ）を選択する。

低光沢な素材の場合、鏡面反射方向から離れた角度の重みｗ（θ）が大きくなる重みを用いる。本実施形態においては、鏡面反射方向（４５°）から±２０°離れた角度の重みであるｗ（２５°）及びｗ（６５°）は、鏡面反射方向（４５°）から±１０°離れた角度の重みであるｗ（３５°）及びｗ（５５°）よりも大きいものとする。また、ｗ（２５°）～ｗ（３５°）、ｗ（３５°）～ｗ（４５°）、ｗ（４５°）～ｗ（５５°）、ｗ（５５°）～ｗ（６５°）はそれぞれ一定とする。また、高光沢な素材の場合、重みは角度によらず一定とする。ただし、重みはこれに限るものではなく、例えば、角度ごとに重みを制御するようにしてもよいし、一定である重みの範囲を変更してもよい。

Ｓ２０５において、導出部１５は、Ｓ２０４において決定された近似方法（重み）に基づいて、式（５）に従って、測定値（θ_ｏｕｔ，ｘ，ｙ）に近似させたＢ（θ，ｘ，ｙ）との差分ΔＢが最小となるガウスパラメータを導出する。Ｓ２０６において、生成部１６は、素材の特徴を表すＩＤと、物体の位置ごとに導出された各パラメータとで構成される出力データを生成し、ＨＤＤ２１１３等の記憶装置に出力する。本実施形態において生成される出力データの一例を図６に示す。図６に示すように、生成される出力データは、素材を識別するＩＤをヘッダに有し、物体の位置ごとに導出されたガウス関数のパラメータを保持するデータである。尚、図６（ａ）は高光沢な物体に対応する出力データの一例であり、図６（ｂ）は低光沢な物体に対応する出力データの一例である。

＜物体の素材の特徴を特定する処理（Ｓ２０３）＞
上述したように、物体の反射特性は、光沢度合いのような素材の特徴に応じて形状の複雑さが異なる。物体の光沢度合いと、任意の領域における平均的な変角反射特性であるマクロ変角反射特性との関係を図７に示す。図７は、測定された反射特性をｘ方向、ｙ方向に１０×１０ピクセルで平均化したマクロな反射特性を示している。実線７０１は入射角度θ_ｉｎ＝４５°における高光沢物体のマクロな反射特性を示し、点線７０２は低光沢物体のマクロな反射特性を示している。実線７０１が示すように、高光沢物体の場合、マクロな反射特性の半値幅７０３（ピーク輝度の角度と輝度値が半値となる角度との差分）は小さくなる（約１．１°）。これに対し、点線７０２が示すように、低光沢物体の場合、マクロな反射特性の半値幅７０４は大きくなる（約９．５°）。このように、マクロな反射特性の半値幅を導出することにより、素材の特徴を特定することが可能である。Ｓ２０３における処理は、物体のマクロな反射特性に基づいて、素材の特徴を特定する処理である。以下では、Ｓ２０３において実行される、物体の素材の特徴を特定する処理の流れを図８のフローチャートを用いて説明する。

Ｓ８０１において、特定部１３は、式（６）に従って、反射特性データにおける所定の領域内での反射特性の平均値を導出することにより、対象物体のマクロな反射特性を導出する。尚、本実施形態においては、Ｍ＝Ｎ＝１０とするがこれに限るものではない。

Ｓ８０２において、特定部１３は、Ｓ８０１において導出されたマクロな反射特性について、ピーク輝度値の半値となる角度θ_ｈを特定し、式（７）により半値幅Δθを導出する。ここで、θ_０はピーク輝度値を示す角度である。

Ｓ８０３において、特定部１３は、Δθと予め設定した閾値Ｔｈ_θとを比較する。ΔθがＴｈ_θよりも小さい場合にＳ８０４に進み、そうでない場合にＳ８０５に進む。本実施形態においては、Ｔｈ_θ＝５．０とするがこれに限るものではない。Ｓ８０４において、特定部１３は、物体の素材を高光沢と設定する。Ｓ８０５において、特定部１３は、物体の素材を低光沢と設定する。

以上のように、物体の光沢度合いに応じて関数近似における好適な重みを用いることにより、反射特性の導出精度を向上させることができる。

＜変形例＞
本実施形態においては、マクロな反射特性を導出し、その半値幅に基づいて対象素材の特徴を特定したが、素材の特徴を特定する方法はこれに限るものではない。図５に示すように、低光沢物体の反射特性においては、鏡面反射方向近傍においても局所的にピークの変動が見られるのに対し、高光沢物体の反射特性においては、鏡面反射方向近傍における局所的な変動は見られにくい傾向がある。従って、鏡面反射方向近傍のピーク数を導出し、予め設定された閾値と比較することにより素材の特徴を特定してもよい。あるいは、反射特性の周波数成分を導出し、高周波成分を多く含む場合に低光沢、低周波成分を多く含む場合に高光沢と設定してもよい。

また、本実施形態においては、決定部１４が対象素材の光沢度合いに応じて角度ごとに異なる重みを用いることで近似方法を決定したが、素材の光沢度合いに応じて近似精度を向上させる方法であれば、近似方法はこれに限るものではない。図９は、近似に使用するガウス関数の個数によって生じる近似精度の違いを高光沢と低光沢とで比較した図である。図９において、反射特性９０１は高光沢な素材のある位置における測定値分布である。反射特性９０２は測定値分布に対して１つのガウス関数を近似させた反射特性であり、反射特性９０３は測定値分布に対して２つのガウス関数を加算して得られる関数を近似させた反射特性である。反射特性９０３は式（４）の代わりに式（８）を用いて近似が行われる。

図９が示すように、高光沢な素材の場合、ガウス関数の数が１つであっても近似精度が高いため、ガウス関数の数が２つとなっても精度はほぼ変化しない。反射特性９０４は低光沢な素材のある位置における測定値分布である。反射特性９０５は測定値分布に対して１つのガウス関数を近似させた反射特性であり、反射特性９０６は測定値分布に対して２つのガウス関数を加算して得られる関数を近似させた反射特性である。図９が示すように、低光沢な素材の場合、１つのガウス関数を測定値分布に近似させて得られる反射特性は測定値分布との誤差が大きい。これに対して、２つ以上のガウス関数を測定値分布に近似させて得られる反射特性は測定値分布との誤差が小さい。このため、上述した重みの代わりに、光沢度合いごとにパラメータの数（近似関数の数）が異なる近似方法が設定されていてもよい。また、ガウス関数の代わりに、公知のＰｈｏｎｇモデルやＣｏｏｋ Ｔｏｒｒａｎｃｅモデルなどを用いるなど、光沢度合いに応じて異なる種類の関数を用いて近似を行うようにしてもよい。

［第２実施形態］
第１実施形態においては、反射特性データを解析した結果に基づいて素材の特徴を特定した。本実施形形態においては、反射特性データの解析を行わずに素材の特徴を特定する。これにより、物体の反射特性の導出に必要な処理時間を短縮することができる。尚、本実施形態における情報処理装置のハードウェア構成及び機能構成は第１実施形態のものと同等であるため、説明を省略する。以下において、本実施形態と第１実施形態とで異なる部分を主に説明する。尚、第１実施形態と同一の構成については、同一の符号を付して説明する。

＜物体の素材の特徴を特定する処理（Ｓ２０３）＞
図１０は、本実施形態におけるＳ２０３の処理を示すフローチャートである。Ｓ１００１において、特定部１３は、物体の素材の特徴をユーザに指定させるためのＵＩを表示装置２１１５に表示させる表示制御部として機能する。図１１はＵＩの一例を示す図である。ＵＩは、素材の特徴の種類を選択するためのラジオボタン１１０１と１１０２、及び、終了ボタン１１０３により構成されている。Ｓ１００２において、特定部１３は、ＵＩを介して入力された素材の特徴を表す特徴情報を取得する。具体的には、特定部１３は、終了ボタン１１０３がポインタなどで指定された場合に、高光沢を表すラジオボタン１１０１あるいは、低光沢を表すラジオボタン１１０２の何れかが選択されているかを判定する。ラジオボタン１１０１が選択されていればＳ１００３に進み、そうでなければＳ１００４に進む。Ｓ１００３及びステップＳ１００４はそれぞれ、第１実施形態におけるＳ８０４及びＳ８０５と同様であるため説明を省略する。

以上のように、反射特性データの解析を行わずに素材の特徴を特定することにより、処理にかかるコストを低減することができる。

＜変形例＞
本実施形態においては、ユーザに高光沢と低光沢との２択から選択させたが、高光沢、中光沢、低光沢などの３択以上であってもよいし、光沢度を細かく入力できるスライダーをＵＩに表示してもよい。

［第３実施形態］
第１実施形態においては、物体の光沢度合いは位置ごとに変化しないことを前提として近似方法を決定した。本実施形態においては、物体の位置ごとに近似方法を決定する。これにより、位置ごとに素材が異なる物体の反射特性を導出する場合であっても、高精度な近似方法を用いることができる。尚、本実施形態における情報処理装置のハードウェア構成及び機能構成は第１実施形態のものと同等であるため、説明を省略する。以下において、本実施形態と第１実施形態とで異なる部分を主に説明する。尚、第１実施形態と同一の構成については、同一の符号を付して説明する。

＜物体の素材の特徴を特定する処理（Ｓ２０３）＞
図１２は、本実施形態におけるＳ２０３の処理を示すフローチャートである。Ｓ１２０１において、特定部１３は、反射特性データにおける注目画素（ｘ，ｙ）を初期値に設定する。Ｓ１２０２において、特定部１３は、式（６）に従って、注目画素の測定値（θ_ｏｕｔ，ｘ，ｙ）を基にマクロな反射特性を導出する。Ｓ１２０３からＳ１２０６は、Ｓ８０２からＳ８０５と同様であるため説明を省略する。Ｓ１２０７において、特定部１３は、全ての画素位置（ｘ，ｙ）について反射特性の導出が終了したか否かを判定する。全ての画素位置について反射特性の導出が終了していればＳ２０３の処理を終了し、そうでなければＳ１２０８に進む。Ｓ１２０８において、特定部１３は、処理対象の画素位置を未処理の画素位置に更新し、Ｓ１２０２に戻る。

＜Ｓ２０４～Ｓ２０６における処理＞
以下では、本実施形態におけるＳ２０４～Ｓ２０６における処理の詳細について、第１実施形態との差異についてのみ説明する。本実施形態の近似方法を決定する処理（Ｓ２０４）において、決定部１４は、対象素材の全ての画素位置（ｘ，ｙ）に対して、関数近似に用いる重みｗ（θ）を取得することにより近似方法を決定する。

Ｓ２０５において、導出部１５は、Ｓ２０４において決定した位置ごとの近似方法に基づいて、好適なガウスパラメータを導出する。具体的には、導出部１５は、決定された重みを基に、処理対象の全ての画素位置（ｘ，ｙ）に対して、差分ΔＢを式（４）及び式（５）を用いて導出し、ΔＢが最小となるガウスパラメータを画素位置（ｘ，ｙ）ごとに導出する。Ｓ２０６において、生成部１６は、素材の特徴を表すＩＤと、物体の位置ごとに導出された各パラメータとで構成される出力データを生成し、ＨＤＤ２１１３等の記憶装置に出力する。本実施形態において生成される出力データの一例を図１３に示す。図１３に示すように、生成される出力データは、位置ごとに素材の特徴を表すＩＤが格納されているデータである。

以上のように、物体の光沢度合いに応じて関数近似における好適な重みを物体の位置ごとに選択することにより、位置ごとの反射特性の導出精度を向上させることができる。

［第４実施形態］
上述した実施形態においては、出力データとして近似に用いた関数のパラメータを出力した。本実施形態においては、照明や視点などの観察条件に応じたＣＧ画像を表すＣＧ画像データを出力データとして生成する。尚、本実施形態における情報処理装置のハードウェア構成は第１実施形態のものと同等であるため、説明を省略する。以下において、本実施形態と第１実施形態とで異なる部分を主に説明する。尚、第１実施形態と同一の構成については、同一の符号を付して説明する。

＜情報処理装置の機能構成＞
図１４は情報処理装置１の機能構成を示すブロック図である。ＣＰＵ２１０１は、ＲＡＭ２１０３をワークメモリとして、ＲＯＭ２１０２又はＨＤＤ２１１３に格納されたプログラムを読み出して実行することによって、図１４に示す機能構成として機能する。尚、以下に示す処理の全てがＣＰＵ２１０１によって実行される必要はなく、処理の一部又は全てがＣＰＵ２１０１以外の１つまたは複数の処理回路によって行われるように情報処理装置１が構成されていても良い。

情報処理装置１は、取得部１１、変換部１２、特定部１３、決定部１４、導出部１５、生成部１６を有する。生成部１６は、導出されたパラメータに基づいて出力データを生成し、表示装置２１１５に出力する。生成部１６は、レンダリング部１６１、形状保持部１６２、環境保持部１６３を有する。レンダリング部１６１は、導出されたパラメータに基づいてレンダリングを行い、ＣＧ画像データを生成する。形状保持部１６２は、物体の３次元形状を表す形状情報を保持する。環境保持部１６３は、レンダリングを行うための環境光情報を保持する。

＜出力データを生成する処理（Ｓ２０６）＞
図１５は、本実施形態におけるＳ２０６の処理を示すフローチャートである。Ｓ１５０１において、レンダリング部１６１は、形状保持部１６２から物体の形状情報を読み込む。Ｓ１５０２において、レンダリング部１６１は、環境保持部１６３から環境光情報を読み込む。Ｓ１５０３において、レンダリング部１６１は、レンダリングを行うための仮想カメラ、仮想スクリーン、物***置、および照明位置に関する幾何条件を設定する。図１６（ａ）はレンダリングを行うための幾何条件の一例を示した図である。Ｓ１５０４において、レンダリング部１６１は、仮想スクリーン上における注目画素を初期値（例えば、Ｘ＝０，Ｙ＝０の画素）に設定する。Ｓ１５０５において、レンダリング部１６１は、仮想カメラと、仮想スクリーン上の注目画素とを結ぶ直線を、視線ベクトルとして設定し、視線ベクトルとレンダリングオブジェクトとの交点（ｘ_ｃ，ｙ_ｃ，ｚ_ｃ）を導出する。Ｓ１５０６において、レンダリング部１６１は、Ｓ１５０５において導出した交点における、レンダリングオジェクトの法線ベクトルを導出する。Ｓ１５０７において、レンダリング部１６１は、Ｓ１５０５において導出した交点と、照明とを結ぶ照明ベクトルを導出する。

Ｓ１５０８において、レンダリング部１６１は、Ｓ１５０５において導出した交点における、レンダリングオブジェクトの反射特性を導出する。具体的には、まず、レンダリング部１６１は、レンダリングオブジェクトの光沢度合いの識別ＩＤ＝ｉを読み込み、ｉに対応するガウスパラメータの角度ごとの重みを取得する。レンダリング部１６１は、Ｓ１５０５において導出した交点に対応する位置の反射特性を、式（９）を用いて導出する。

Ｓ１５０９において、レンダリング部１６１は、Ｓ１５０８において導出した反射特性、および、視線ベクトル、法線ベクトル、照明ベクトルを用いて、注目画素の輝度値を導出する。Ｓ１５１０において、レンダリング部１６１は、仮想スクリーン上の全ての画素について輝度導出処理を行ったか否かを判定する。全ての画素について輝度導出処理が終了していればＳ１５１２に進み、終了していなければＳ１５１１に進む。Ｓ１５１１において、レンダリング部１６１は、注目画素を、仮想スクリーン上の未処理画素に変更してＳ１５０５に戻る。Ｓ１５１２において、レンダリング部１６１は、Ｓ１５０９において導出した輝度値に基づいたレンダリングにより、ＣＧ画像データを生成する。Ｓ１５１３において、レンダリング部１６１は、Ｓ１５１２において生成したＣＧ画像データを表示装置２１１５に出力し、ＣＧ画像を表示装置２１１５に表示させる。図１６（ｂ）は視線ベクトルＳ、法線ベクトルＮ、照明ベクトルＬの関係を示す図である。

以上のように、物体の光沢度合いに応じて関数近似の方法を決定することにより、物体の質感を高精度にＣＧで再現することができる。

［第５実施形態］
第４実施形態においては、出力データとしてＣＧ画像データを出力した。本実施形態においては、プリンタなどの画像形成装置に出力するためのプリントデータを出力データとして生成する。尚、本実施形態における情報処理装置のハードウェア構成は第１実施形態のものと同等であるため、説明を省略する。以下において、本実施形態と第１実施形態とで異なる部分を主に説明する。尚、第１実施形態と同一の構成については、同一の符号を付して説明する。

＜情報処理装置の機能構成＞
図１７は情報処理装置１の機能構成を示すブロック図である。ＣＰＵ２１０１は、ＲＡＭ２１０３をワークメモリとして、ＲＯＭ２１０２又はＨＤＤ２１１３に格納されたプログラムを読み出して実行することによって、図１７に示す機能構成として機能する。尚、以下に示す処理の全てがＣＰＵ２１０１によって実行される必要はなく、処理の一部又は全てがＣＰＵ２１０１以外の１つまたは複数の処理回路によって行われるように情報処理装置１が構成されていても良い。

情報処理装置１は、取得部１１、変換部１２、特定部１３、決定部１４、導出部１５、生成部１６を有する。生成部１６は、導出されたパラメータに基づいて出力データを生成し、画像形成装置に出力する。生成部１６は、プリントデータ生成部１６４、光沢情報保持部１６５を有する。プリントデータ生成部１６４は、導出されたパラメータに基づいて、画像形成装置が画像の形成に用いるプリントデータを生成する。光沢情報保持部１６５は、光沢情報として、光沢強度とクリアインク量との関係を示すルックアップテーブル（ＬＵＴ）を保持する。

＜出力データを生成する処理（Ｓ２０６）＞
図１８は、本実施形態におけるＳ２０６の処理を示すフローチャートである。Ｓ１８０１において、プリントデータ生成部１６４は、ステップＳ２０５において導出されたガウスパラメータから、光沢強度を表すａの値を取得する。Ｓ１８０２において、プリントデータ生成部１６４は、光沢情報保持部１６５が保持する光沢情報を取得する。光沢情報保持部１６５には、図１９に示すような、クリアインクの単位面積当たりの割合と、光沢強度ａとの関係が格納された１ＤＬＵＴが保持されている。光沢強度は表面の粗さを基に制御することが可能であり、図２０に示すように、単位面積当たりに配置するクリアインクの量を制御することにより印刷物表面の粗さを変えることができる。尚、１ＤＬＵＴは、単位面積当たりのクリアインクの割合を変えながら印刷を行い、その印刷物の光沢強度を測定することにより予め作成しておく。Ｓ１８０３において、プリントデータ生成部１６４は、Ｓ１８０１において取得した光沢強度ａと、Ｓ１８０２において取得した光沢情報とに基づいて、クリアインク量を導出する。具体的には、プリントデータ生成部１６４は、光沢強度ａから１ＤＬＵＴに記載の値を逆引きし、対応するクリアインク量を導出する。１ＤＬＵＴに記載の値がない場合、公知の補間方法を用いて対応する値を導出する。尚、本実施形態におけるクリアインク量は、各画素位置に単位面積当たりのクリアインクの割合が８ビットで記述されたグレースケール画像として導出される。このグレースケール画像を表すデータをプリントデータとして生成し、画像形成装置に出力する。

以上の処理により、パラメータ導出処理によって導出された光沢強度を基に、クリアインクを搭載する画像形成装置のためのプリントデータを生成することができる。本実施形態によれば、例えば、第２実施形態のＵＩで素材が高光沢と指定された場合と、素材が低光沢と指定された場合とで、出力されるプリントデータが異なるようになる。具体的には、同じ印刷指示がされた場合であっても、素材の特徴が低光沢である場合は高光沢である場合と比べて単位面積当たりのクリアインク量が少ない出力結果となる。

＜変形例＞
本実施形態においては、光沢強度ａの値に応じてクリアインクの量を決定したが、これに限るものではない。例えば、写り込みの鮮鋭性を表すσの値に応じてクリアインク量を決定してもよいし、ａとσとの２つのパラメータに応じてクリアインク量を決定してもよい。また、本実施形態においては、光沢強度のみを制御することを前提としたが、μの値に応じて、光沢強度と表面形状とを制御してもよい。

また、本実施形態においては、クリアインク量は単位面積当たりのインク量を変化させることを前提に０～１００％としたが、プリンタで表面の粗さを制御する方法であればこれに限るものではない。例えば、クリアインクを複数回重ねることを前提とすれば、クリアインク量は１００％を超えてもよい。また、公知のＵＶインクジェットプリンタなどを用いる場合、ＵＶ照射時間を変更するようにしてもよい。また、クリアインクの代わりに、ＣＭＹＫなどの有色インクを用いてもよい。また、インクではなく、トナーなどの記録材を用いてもよい。

［その他の実施形態］
本発明は、上述の実施形態の１以上の機能を実現するプログラムを、ネットワーク又は記憶媒体を介してシステム又は装置に供給し、そのシステム又は装置のコンピュータにおける１つ以上のプロセッサがプログラムを読出し実行する処理でも実現可能である。また、１以上の機能を実現する回路（例えば、ＡＳＩＣ）によっても実現可能である。

１ 情報処理装置
１１ 取得部
１３ 特定部
１４ 決定部
１５ 導出部

Claims (13)

1. 複数の幾何条件において物体を撮像して得られる画像データを取得する取得手段と、
   前記物体の素材の特徴を特定する特定手段と、
   前記特定された素材の特徴に基づいて、前記画像データが表す画像に対応する画素値の分布に対して関数を近似させる方法を決定する決定手段と、
   前記決定された方法により前記画素値の分布に対して関数を近似させることにより、前記物体の反射特性を導出する導出手段と、
   を有することを特徴とする情報処理装置。
2. 前記特定手段は、前記素材の光沢度を特定し、
   前記決定手段は、前記素材の光沢度が高い場合に、第１の方法を前記画素値の分布に対して関数を近似させる方法として決定し、前記素材の光沢度が低い場合に、前記第１の方法とは異なる第２の方法を前記画素値の分布に対して関数を近似させる方法として決定することを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
3. 前記第１の方法は、鏡面反射方向から離れた角度における近似精度が高い方法であることを特徴とする請求項２に記載の情報処理装置。
4. 前記第１の方法及び前記第２の方法は、前記画素値の分布に対してガウス関数を近似させる方法であることを特徴とする請求項２又は請求項３に記載の情報処理装置。
5. 前記第１の方法は、関数の近似に用いる重み係数を、鏡面反射方向の近傍よりも鏡面反射方向から離れた角度において大きくすることを特徴とする請求項２乃至請求項４のいずれか一項に記載の情報処理装置。
6. 前記第２の方法は、前記画素値の分布に対して１つのガウス関数を近似させる方法であって、前記第１の方法は、前記画素値の分布に対して２つ以上のガウス関数を加算して得られる関数を近似させる方法であることを特徴とする請求項２乃至請求項４のいずれか一項に記載の情報処理装置。
7. 特定手段は、前記物体の反射特性に関する関数の半値幅、ピークの数、周波数成分のいずれかに基づいて、前記素材の特徴を特定することを特徴とする請求項１乃至請求項６のいずれか一項に記載の情報処理装置。
8. 特定手段は、ユーザの指示に基づいて、前記素材の特徴を特定することを特徴とする請求項１乃至請求項６のいずれか一項に記載の情報処理装置。
9. 前記導出手段は、前記物体の反射特性として、前記画素値の分布に近似させた関数のパラメータを導出することを特徴とする請求項１乃至請求項８のいずれか一項に記載の情報処理装置。
10. 前記導出された反射特性に基づいてレンダリングを行うことにより画像データを生成する生成手段をさらに有することを特徴とする請求項１乃至請求項９のいずれか一項に記載の情報処理装置。
11. 前記導出された反射特性に基づいて、画像形成装置に出力するためのプリントデータを生成する生成手段をさらに有することを特徴とする請求項１乃至請求項９のいずれか一項に記載の情報処理装置。
12. コンピュータを請求項１乃至請求項１１のいずれか一項に記載の情報処理装置の各手段として機能させるためのプログラム。
13. 複数の幾何条件において物体を撮像して得られる画像データを取得する取得ステップと、
    前記物体の素材の特徴を特定する特定ステップと、
    前記特定された素材の特徴に基づいて、前記画像データが表す画像に対応する画素値の分布に対して関数を近似させる方法を決定する決定ステップと、
    前記決定された方法により前記画素値の分布に対して関数を近似させることにより、前記物体の反射特性を導出する導出ステップと、
    を有することを特徴とする情報処理方法。

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