| 研究領域 | 実世界の奥深い質感情報の分析と生成 |
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| 研究課題/領域番号 |
21H05826
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| 研究種目 |
学術変革領域研究(A)
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| 配分区分 | 補助金 |
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| 審査区分 |
学術変革領域研究区分(Ⅳ)
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| 研究機関 | 和歌山大学 |
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研究代表者 |
岩崎 慶 和歌山大学, システム工学部, 准教授 (90379610)
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| 研究期間 (年度) |
2021-09-10 – 2023-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2022年度)
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| 配分額 *注記 |
7,800千円 (直接経費: 6,000千円、間接経費: 1,800千円)
2022年度: 3,900千円 (直接経費: 3,000千円、間接経費: 900千円)
2021年度: 3,900千円 (直接経費: 3,000千円、間接経費: 900千円)
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| キーワード | レンダリング / BRDF / 微分可能レンダリング / BCSDF / 質感 / スペクトル |
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| 研究開始時の研究の概要 |
本研究は，コンピュータグラフィクス(CG)による質感表現をさらに深化させるための基盤技術の開発を目指す．従来のCG表現ではRGB3成分のみが主として考慮されてきたが，本研究ではスペクトル分布を考慮した質感表現と解析を目指す．また，微分可能レンダリングを用いて，画像から質感情報(BRDFのパラメータや媒質中の光の減衰係数・散乱係数など)を推定する基盤技術の開発を目指す．
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| 研究実績の概要 |
本研究では，微分可能レンダリングを用いた髪の毛や動物の毛皮の光学的パラメータを推定する手法について研究を行なった．具体的には，髪の毛や毛皮の双方向曲線散乱分布関数(Bidirectional Curve Scattering Distribution Function)の9種類のパラメータを，毛の形状・照明が既知という条件下で対象となるレンダリング画像から推定している．対象となるレンダリング画像と一致するように，間接照明を考慮してパラメータを同時推定するような経路追跡レンダラーを開発した．局所解に陥らない様にするために，s段階の推定手法を提案した．1段階目では，髪の毛と毛皮の全体的な外観に影響を与える，毛内部の光の減衰率と屈折率という2つの光学的パラメータを推定する．次に，全ての光学的パラメータを第2段階で同時に推定する．実験結果により，我々が提案した微分可能レンダラーを用いて髪の毛と毛皮の光学的パラメータを自動的に推定することを示した．
被写界深度を表現する手法やエイリアシング手法の一つとして，ガウシアンフィルタリングは広く用いられている．我々は，微分可能レンダリングを用いてガウシアンフィルタリングの分散パラメータを画像から推定するインバースレンダリング手法を提案した．GPUを用いてガウシアンフィルタリングのパラメータを推定する微分可能レンダリングのモジュールプログラムを開発し，高速にパラメータ推定する手法を提案した．
計測BRDFは，現実の材質の反射率を実際に計測したデータであるため，素材の質感・外観を忠実に表現することができる．我々は，計測BRDFをパラメトリックモデル(Cook-Torrance BRDFやBelcourのmicrofacet BRDF)にフィッティングした．計測BRDFのパラメータを微分可能レンダリングを用いて推定する手法のための基礎実験を行なった．
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| 現在までの達成度 (段落) |
令和4年度が最終年度であるため、記入しない。
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| 今後の研究の推進方策 |
令和4年度が最終年度であるため、記入しない。
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