18、双向纹理函数（BTF）的压缩与建模方法

双向纹理函数（BTF）的压缩与建模方法

1. 引言

双向纹理函数（BTF）在计算机图形学等领域有着重要应用，然而其数据量庞大，给存储和处理带来挑战。因此，BTF的压缩和建模方法成为研究热点。下面将介绍多种BTF的压缩和建模方法。

2. BTF压缩方法

2.1 主成分分析（PCA）相关方法

• 并行矩阵分解法 ：Ruiters等人提出一种在GPU上实现并行矩阵分解的方法，可快速计算PCA。该方法使用EM - PCA算法将PCA分解为更小的块分别处理。
• 块级PCA法 ：有方法使用块级PCA进行场景照明依赖编码，在Y - Cr - Cb颜色空间进行编码，对得到的特征图像使用余弦变换和量化技术进一步压缩。
• 拉普拉斯金字塔法 ：Ma等人提出基于拉普拉斯金字塔分解BTF数据的方法，用于实时渲染。对每个金字塔层级固定平面位置的BRDF向量用PCA近似，可实现显著的BTF压缩和实时渲染。

2.2 张量分解法

• 多模态SVD法 ：Vasilescu等人用多模态SVD分解BTF空间（按3D张量排序），可分别在观察和照明轴上进行可控的BTF压缩，性能优于使用相同数量分量的先前方法。
• 4D存储法 ：Wang等人将BTF数据直接以4D形式存储，能显著降低重建误差，但不适合快速渲染，因其需计算大量特征分量的线性组合。
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