20、双向纹理函数（BTF）建模、编辑与方法比较

双向纹理函数（BTF）建模、编辑与方法比较

1. 建模方法概述

在双向纹理函数（BTF）的建模中，确定最优子空间数量十分关键。通过对整个BTF数据空间进行PCA分析可知，多数BTF样本的固有BTF空间维度在10到30个特征图像之间（包含95%的完整信息）。综合考虑计算需求和视觉重建效果，我们将多数材料的子空间图像最大数量设定为20。

1.1 子空间索引与结构

不同材料的BTF光照 - 视图空间分割示例如图所示，这些以图像形式呈现的索引表，为我们提供了在给定光照方向（垂直轴，范围为1 - ni）和观察方向（水平轴，范围为1 - nv）组合下所使用的聚类（即子空间索引）信息。图像中的圆形结构由次表面散射效应引起，常见于部分半透明材料；条纹则与阴影和遮挡效应有关；而沿图像全长可见的垂直/水平条纹，是由测量数据中观察/光照方向的仰角步长造成的。

1.2 范围图估计

由于MRF模型的随机性，它难以可靠地重现BTF样本中的规则或近似规则结构。因此，我们通过将合成光谱数据与重光照范围图相结合，将规则信息引入其中。一个纹理表面可以通过每种材料的单个范围图来指定，该范围图可以通过多种现有方法进行测量或估计，如从阴影恢复形状、从纹理恢复形状或光度立体法等。
- 光度立体法 ：该方法假设为朗伯不透明表面，可从至少三个不同光照但相机位置固定的强度图像中获取法线和反照率场。不过，它不适用于具有高镜面反射、高次表面散射或强遮挡的表面。对于许多现实世界的材料，如塑料、皮革、织物等，我们获得了令人满意的结果，但对于半透明和涂漆材料，如针织羊毛，处理起来较为困难。
- 图像滚轮技术