JP5102310B2 - 多次元テクスチャを表現するデータを符号化するための方法およびデバイス、ならびに対応する復号するための方法およびデバイス、およびコンピュータプログラム - Google Patents
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Description
BTF = BTF (x, y, θv, φv, θl, φl)
という形式で表現され、ここで、
- xおよびyは、パラメトリック座標で表現される空間座標を表し、
- θvおよびφvは、極座標における視点の方向を定義し、
- θlおよびφlは、極座標における光の方向を定義する。
BTF(z, v, l) ≒ {BRDFz(v, l)}, ∀z
によって近似され、ここで、
- zは、最初にBTFにおいてピクセルを定義した空間座標xおよびyの、単一次元上への射影であり、
- vは、最初にBTFにおいて視点の方向を定義した初期極座標θvおよびφvの、単一次元上への射影であり、
- lは、最初にBTFにおいて光の方向を定義した初期極座標θlおよびφlの、単一次元上への射影であり、
- BRDFz(v, l)は、光の方向および視点の方向の各々が単一次元上で表現された、ピクセルzについてのBRDF関数モデルである。
- 2004年2月に機関紙「Computers and Graphics」に発表された、J. Meseth、G. Muller、およびR. Kleinによる、「Reflectance field based real-time, high-quality rendering of bidirectional texture functions」、
- 2002年に会議「ACM SIGGRAPH/EUROGRAPHICS conference on Graphics Hardware」の際に発表された、D. K. McAllister、A. Lastra、およびW. Heidrichによる、「Efficient rendering of spatial bi-directional reflectance distribution functions」、
- 2004年に会議「International Conference on Pattern Recognition (ICPR)」の際に発表された、J. FilipおよびM. Haindlによる、「Non-linear reflectance model for bidirectional texture function synthesis」
において特に説明されている。
BTF(z, v, θl, φl) ≒ {Pv(z, θl, φl)}, ∀v
によって近似され、ここで、
- zは、最初にBTFにおいてピクセルを定義した空間座標xおよびyの、単一次元上への射影であり、
- vは、最初にBTFにおいて視点の方向を定義した極座標θvおよびφvの、単一次元上への射影であり、
- Pv(z, θl, φl)は、与えられた視点についてのBTFの近似の双2次多項式である。
- 1982年に雑誌「ACM Transactions On Graphics」に発表された、R. L. CookおよびK. E. Torranceによる、「A reflectance model for computer graphics」、または
- 1992年に会議「ACM SIGGRAPH」の際に発表された、G. J. Wardによる、「Measuring and modeling anisotropic reflection」
において説明されているような、はるかに複雑なBRDF関数モデルまたは異なる多項式の使用を必要とする。
BTF(z, v, l) ≒ {BTFv(z, l)}, ∀v
ただし、
- 2003年に国際会議「Eurographics Symposium on Rendering」の際に発表された、M. Sattler、R. Sarlette、およびR. Kleinによる、「Efficient and realistic visualization of cloth」、
- 2003年に国際会議「OpenSG Symposium」の際に発表された、J. Meseth、G. Muller、およびR. Kleinによる、「Preserving realism in real-time rendering of bidirectional texture functions」
において説明されている。
- 空間テンソルは、空間座標xおよびyの、単一次元上への射影を表し、
- 視点に関連するテンソルは、極座標θvおよびφvの、単一次元上への射影を表し、
- 光の方向に関連するテンソルは、極座標θlおよびφlの、単一次元上への射影を表す。
- 前記次元上で前記データをウェーブレット解析するステップと、
- 前記解析の結果から得られたデータを圧縮するステップと
を含むことを特徴とする方法を提案する。
- 前記データを伸張するステップと、
- 前記伸張から得られたデータを前記次元上でウェーブレット合成するステップと
を含むことを特徴とする方法に関する。
- 前記次元上で前記データをウェーブレット解析する手段と、
- 前記解析手段から得られたデータを圧縮する手段と
を含むことを特徴とするデバイスに関する。
- 前記データを伸張する手段と、
- 前記伸張手段から得られたデータを前記次元上でウェーブレット合成する手段と
を含むことを特徴とするデバイスに関する。
BTF(x, y, θv, φv, θl, φl) = BTF(x, y, v, l)
ここで、
- vは、最初にBTFにおいて視点の方向を定義した初期極座標θvおよびφvの、単一次元上への射影であり、
- lは、最初にBTFにおいて光の方向を定義した初期極座標θlおよびφlの、単一次元上への射影である。
- 解析フィルタを視点の方向および光の方向に従ったBTFのサンプリングに適合させるための、2つの非分離次元(inseparable dimension)におけるウェーブレット。
- 空間解析のための、1つの分離可能次元(separable dimension)におけるウェーブレット。
BTF(x, y, θv, φv, θl, φl) = {BTFv(x, y, l)}, ∀v
BTF(x, y, θv, φv, θl, φl) = BTF(x, y, θv, φv, l)
- この集合の中からルート画像が、例えば、極座標における2重項(0, 0)に対応する、射影lの画像が選択される。
- その後、次の画像が先行画像から反復的に探索され、この画像は、先行画像とまだ分類されていない画像の集合との間の差を最小化する画像に対応する。
- kは、空間座標の軸xに従った、信号の第kの値を表すインデックスであり、
- pは、空間座標の軸yに従った、信号の第pの値を表すインデックスであり、
- mは、射影の軸lに従った、信号の第mの値を表すインデックスであり、
- nは、射影の軸vに従った、信号の第nの値を表すインデックスである。
- 「分離」オペレータsは、関連する方向において偶数インデックスのデータと奇数インデックスのデータを分離し、したがって、ここではインデックスkに従うとすると、
kが偶数の場合は、k = 2k'
kが奇数の場合は、k = 2k' + 1
によって定義される整数インデックスである。
- ローパスフィルタhは、関連する方向に従って、データ
- ハイパスフィルタgは、関連する方向に従って、データ
- オペレータsは、偶数インデックスか、それとも奇数インデックスかに従って、データ
- フィルタhは、データ
- フィルタgは、データ
ここで、p'は、
pが偶数の場合は、p = 2p'
pが奇数の場合は、p = 2p' + 1
によって定義される整数インデックスである。
- オペレータsは、偶数インデックスか、それとも奇数インデックスかに従って、以下のように、これらのデータを分離し、
mが偶数の場合は、m = 2m'
mが奇数の場合は、m = 2m' + 1
によって定義される整数インデックスであり、
- フィルタhは、データ
- フィルタgは、データ
- オペレータsは、以下のように、偶数インデックスのデータおよび奇数インデックスのデータを分離し、
nが偶数の場合は、n = 2n'
nが奇数の場合は、n = 2n' + 1
によって定義される整数インデックスであり、
- フィルタhは、インデックスnに従って、データ
- フィルタgは、インデックスnに従って、データ
- 1997年に国際会議「Data Compression Conference」の際に発表された、B.-J. KimおよびW. A. Pearlmanによる、「An embedded wavelet video coder using three-dimensional set partitioning in hierarchical trees (SPIHT)」、
- 1993年に別の国際会議「Data Compression Conference」の際に発表された、J. M. Shapiroによる、「An embedded hierarchical image coder using zerotrees of wavelet coefficients」
において詳細に説明されている。
CPU プロセッサ
BDD データベース
RES 通信ネットワーク
T 端末
F データストリーム
Claims (7)
- 多次元テクスチャを表現するデータを符号化する方法であって、前記データが、少なくとも3に等しい多数の次元上で最初は編成され、前記次元の少なくとも1つが、前記テクスチャ用の描画パラメータに関連付けられている方法において、
前記データを所定の数の次元に従って再編成するステップ(C1)と、
前記次元上で前記データをウェーブレット解析するステップ(C2)と、
前記解析(C2)の結果から得られたデータを圧縮するステップ(C3)と
を含み、
前記再編成するステップ(C1)において、前記データが、前記データの2つの連続するサンプルの間の、少なくとも1つの次元による相関を最大化するように配列される
ことを特徴とする方法。 - 前記データが、YUV色符号化方式によって色を表現することを特徴とする請求項1に記載の符号化方法。
- 前記圧縮ステップ(C3)が、「ゼロツリー」型符号化を使用することを特徴とする請求項1または2に記載の符号化方法。
- 多次元テクスチャを表現するデータを復号する方法であって、前記データが、少なくとも3に等しい多数の次元上で最初は編成され、前記次元の少なくとも1つが、前記テクスチャ用の描画パラメータに関連付けられている方法において、
前記データを伸張するステップ(D1)と、
前記伸張(D1)から得られたデータを前記次元上でウェーブレット合成するステップ(D2)と、
前記データを所定の数の次元に従って再編成するステップ(D3)と
を含むことを特徴とする方法。 - 多次元テクスチャを表現するデータを符号化するためのデバイスであって、前記データが、少なくとも3に等しい多数の次元上で最初は編成され、前記次元の少なくとも1つが、前記テクスチャ用の描画パラメータに関連付けられているデバイスにおいて、
前記データを所定の数の次元に従って再編成する手段と、
前記次元上で前記データをウェーブレット解析する手段と、
前記解析手段から得られたデータを圧縮する手段と
を含み、
前記再編成する手段は、前記データを、前記データの2つの連続するサンプルの間の、少なくとも1つの次元による相関を最大化するように配列する
ことを特徴とするデバイス。 - 多次元テクスチャを表現するデータを復号するためのデバイスであって、前記データが、少なくとも3に等しい多数の次元上で最初は編成され、前記次元の少なくとも1つが、前記テクスチャ用の描画パラメータに関連付けられているデバイスにおいて、
前記データを伸張する手段と、
前記伸張手段から得られたデータを前記次元上でウェーブレット合成する手段と、
前記データを所定の数の次元に従って再編成する手段と
を含むことを特徴とするデバイス。 - コンピュータ上で実行されたときに請求項1から4のいずれか一項による方法の1つを実施するための命令を含むコンピュータプログラム。
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