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技術 アピアランスデータをデジタル的に生成する方法および装置

出願人 エックス−ライトスウィツァランドゲゼルシャフトミットベシュレンクテルハフツング
発明者 ランプ,マーティンエレンズ,マークエス.コールブレンナー,エイドリアンラミー,フランシスフリック,ビート
出願日 2014年7月29日 (4年5ヶ月経過) 出願番号 2014-154055
公開日 2015年2月12日 (3年11ヶ月経過) 公開番号 2015-028781
状態 特許登録済
技術分野 イメージ生成
主要キーワード 非線形最適化アルゴリズム 仮想測定 反復作業 代表面 性質データ 電磁波放射線 カラー測定装置 エネルギー保存の法則
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図面 (7)

課題

物理的にもっともらしい疑似マテリアルの同期したアピアランスを単純かつ迅速に作成することが必要である。

解決手段

シミュレートしたマテリアルの同期したアピアランス性質データを生成する方法において、シミュレートしたマテリアルを表す双方向テクスチャ関数BTFが使用される。BTFはモニター上にマテリアルの視覚表面を生成することができるレンダリングエンジンへの入力に適している。当該方法において、基準マテリアルMR)の過密投入オリジナルBTF(B)およびソースマテリアル(Ms)のまばらな反射率値(D)が与えられる。修正したBTF(B’)はまばらな反射率値(D)をオリジナルBTF(B)に転送することにより確立される。

概要

背景

最初に、本願発明の技術分野は、結果物リアルなものに似ておらず、リアリティをほとんど与えない、典型的に2および3次元画像の作成または操作ではないという点に注意するべきである。ここで、技術分野とは、リアリティを与えるシミュレートしたマテリアル視覚化するものであり、それは物理的にもっともらしいマテリアルである。

シミュレートしたアピアランスの正確な視覚化を取得することは、現実世界で生じるほとんどのマテリアルおよび表面にとって、非常に難しい技術的問題である。結果的なアピアランスが製品デザイナーによって要求されるような物理的にもっともらしいマテリアルを表すこととは関わりないにもかかわらず、結果として、多くのの努力は、美的外観および高速計算の両方で、ある程度の近似を見つけることに費やされた。

また、製品デザインなどのクリエイティブな応用において、マテリアルの大きなデータベースが必要となる。BTF(Biderectional Texture Function)などのさまざまな関数が開発され、これらは多くの異なる種類の複合マテリアルフィッティングするマテリアル表示である。しかし、所与現実マテリアルに対する十分な代表的BTFを測定することは、比較的複雑な測定装置が必要となり、測定には非常に時間がかかる。典型的に多くのデジタルカメラおよび、マテリアルが測定されている上の球面に渡って配置された数百個のスポット型ランプが配置された複雑な輝度ステムを使うことによって、当該マテリアルの代表面領域は多くの輝度方向および視野方向に対して画素ごとに測定されなければならない。

BTFの測定とともに、視覚化、つまり、任意の所望の輝度条件および任意の所望の視野方向のもとで、モニター上でのグラフィック表現が入力データベースとしてBTFデータベースを使用するデジタルレンダリング技術によって実現される。適当なレンダリング技術およびソフトウエアコンピュータグラフィックスの分野で周知であり、本願発明の主題ではない。このレンダリング技術またはソフトウエアは、それぞれの所与の輝度方向およびそれぞれの所与の視野方向に対して、現実マテリアルの各所与の画素に対して、BTFデータベースから代表カラー反射率を取得することができる。BTFデータベースに格納された現実の値から補間によって中間値が計算される。

残念ながら、しばしば数千個のマテリアルを含むこのようなデータベースの作成は、測定時間および洗練した装置の両方で実質的な技術的努力を要求する。よって、しばしば実用的ではなく、莫大費用がかかる。

個別の大量のマテリアルに対してデータベースを生成する代わりに、対応するBTFsを有する一組の基準マテリアルが与えられてもよく、デザイナーはそこからサンプルを選択し、自身の要求にあったBTFオン・ザ・フライ修正または編集することができる。クリエイティブなプロセスにおいて有効であるためには、直感的かつ高速の編集アプローチが必要である。また、編集プロセス目標は実際に製造可能な疑似マテリアルを表す物理的にもっともらしい結果物を生成することである。

測定反射率を編集することの問題に対してもこれまで取り組まれてきた。すべての文献はこの明細書の最後に詳細に示す。ひとつの共通のアプローチは、解析反射率モデルをデータ([McAllister2002]、[Daubert2001])に外挿すること、および、モデルパラメータの修正を後で実行することである。有効なパラメータ変更に対して、マテリアル表面[An2008]をまたぐパラメータ広がり単純化するための付加的な方法が使用されてもよい。物理的なもっともらしさをある程度保証する反射率値モデルを使いながら、手動で所望の目標のアピアランスと一致する新しいパラメータを発見することは退屈な仕事である。また、このアプローチは、単純な反射率値モデルにより完全に記述可能なマテリアルに限定される。ほとんどの複雑なマテリアルは、特に、きらきらひかるような特徴をもつもの、大きな表面構造を示すものは、このアプローチでは高い正確性で再現することは不可能である。

他の方法は、解析モデルに頼ることなく、より直接的な方法で反射率値データを修正する。 [Lawrence 2006]は、1次元カーブおよび2次元テクスチャ集合内の高密度半球面サンプリングから平坦なサンプルの空間的に変化するマテリアル特性を解体するために、インバースシェードツリーおよびACLSと呼ばれる最適化スキームを使った。このアプローチは、マテリアルを複数の、低次元の部品因数分解し、それは別々に編集可能であり、因数分解した代表から再構成する際にマテリアル全体に対してある程度の反射率値の変化を生じさせる。このアプローチはソースマテリアルの精度の高い表現をもたらすが、単一のパーツを編集することはいまだに手動プロセスであり、所望の目標アピアランスを達成することは困難である。また、この方法は平坦なマテリアルに対してのみ有効である。

[Kautz 2007]において、一般的なBTFデータ用の編集オペレータの第1セットが提案された。これらのオペレータは任意の複雑なマテリアルを扱うことが可能であり、そのヒューリスティック性質は最終結果物の物理的なもっともらしさを保証しない。付加的に、所与のターゲットマテリアルは手動で特定されるべきオペレータパラメータと一致するのが非常に困難である。

編集伝搬プログラム[An2008]および[Kautz2007]で定義された編集オペレータの組み合わせはXuらによってなされた[Xu2009]。これは編集オペレータの利用を単純化したが、物理的もっともらしさおよび手動作業の基本的な問題を回避することができない。

編集プロセスのソースおよびターゲット側の両方で測定ずみの反射率値を使用することが[An2011]において提案された。このアルゴリズムはひとつのマテリアルからの反射率値データを、最小の手動作業で非常に直感的な編集をあたえて、第1マテリアルの空間反射分布と一致するように転送することができる。この方法により、高精細反射データを有する疎に捕捉された表現(単一のイメージであっても)を改善することができるが、その他の周囲は、編集したマテリアルが常にターゲットマテリアルからの反射サンプルにより表されるようにするのは不可能である。

見た目がよいばかりではなく、物理的にもっともらしい疑似マテリアルの同期したアピアランスを単純かつ迅速に作成することが必要である。製品デザイナーが広範囲の疑似マテリアルを評価することができ、その範囲のマテリアルからデザイナーによって選択された任意のマテリアルが現実の製品を作るために物理的にもっともらしいことがわかる。

概要

物理的にもっともらしい疑似マテリアルの同期したアピアランスを単純かつ迅速に作成することが必要である。シミュレートしたマテリアルの同期したアピアランス性質データを生成する方法において、シミュレートしたマテリアルを表す双方向テクスチャ関数BTFが使用される。BTFはモニター上にマテリアルの視覚表面を生成することができるレンダリングエンジンへの入力に適している。当該方法において、基準マテリアル(MR)の過密投入オリジナルBTF(B)およびソースマテリアル(Ms)のまばらな反射率値(D)が与えられる。修正したBTF(B’)はまばらな反射率値(D)をオリジナルBTF(B)に転送することにより確立される。

目的

また、編集プロセスの目標は実際に製造可能な疑似マテリアルを表す物理的にもっともらしい結果物を生成することである

効果

実績

技術文献被引用数
0件
牽制数
0件

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請求項1

物理的にもっともらしいアピアランス性質を有するシミュレートしたマテリアルの同期したアピアランスを示すデータをデジタル的に生成する方法であり、前記同期したアピアランスは、物理的に有形基準マテリアルおよび基準アピアランスと異なる物理的に有形のソースマテリアルの選択したアピアランス性質の少なくとも一つの値に基づいているところの方法であって、(a)前記基準マテリアルの測定したアピアランス性質の値を示すデータ第1セットにアクセスする工程であって、前記測定したアピアランス性質は前記基準マテリアル上の複数の位置で、前記位置のそれぞれに関して、複数の輝度方向または複数の視野方向に対して測定されるところの工程と、(b)前記ソースマテリアルの少なくともひとつのアピアランス性質の値を示すデータの第2セットにアクセスする工程であって、前記ソースマテリアルのアピアランス性質は、前記基準マテリアル上で測定されるアピアランス性質の少なくとも一つを含むところの工程と、(c)前記物理的に有形のソースマテリアルに関連するデータの前記第2セットからのデータの一部に少なくとも基づいて、かつ、データの前記第2セットと異なる物理的に有形の前記基準マテリアルの測定したアピアランスのデータの前記第1セットからのデータの一部に少なくとも基づいて、シミュレートしたマテリアルの同期したアピアランスを示すデータの第3セットを決定する工程とを備える方法。

請求項2

複数の輝度方向からの近赤外線紫外線または人間が検出可能な周波数スペクトル範囲のEM放射線を用いて、前記基準マテリアル上の各々の位置を照射することによって前記基準マテリアル上の複数の位置で前記物理的に有形の基準マテリアルのアピアランス性質を測定し、前記複数の視野方向から前記基準マテリアルから反射しまたは透過したEM放射線を測定し、および、データの前記第1セットを形成するべく反射しまたは透過したEM放射線に基づいて前記基準マテリアルの前記アピアランス性質の値を決定する工程をさらに備える請求項1に記載の方法。

請求項3

前記工程(c)は、(i)前記ソースマテリアルの前記測定したアピアランス性質の値の一部、および、前記基準マテリアルの前記測定したアピアランス性質の値の一部に少なくとも基づいて、シミュレートしたマテリアルの前記同期したアピアランスを示すデータの第3セットを決定する工程と、(ii)エラー値を決定する工程であって、当該エラー値が(iia)前記ソースマテリアルの測定したアピアランス性質のパラメータと、データの前記第3セットにおける対応するアピアランス性質の同じパラメータとの間の差、(iib)前記基準マテリアルの測定したアピアランス性質のパラメータと、データの前記第3セット内の対応する測定したアピアランス性質の同じパラメータとの間の差に基づく物理的もっともらしさの値を含むところの工程と、(iii)前記エラー値が所定の閾値より大きい場合には、前記シミュレートしたマテリアルの同期したアピアランスを示すデータの前記第3セットの決定を更新する工程と、(iv)前記エラー値が前記所定の閾値より小さくなるか、前記エラー値の変化が第2の所定の閾値より小さくなるまで、(i)から(iii)の工程を繰り返す工程とを含む請求項1または2に記載の方法。

請求項4

データの前記第1セットは、双方向テクスチャ関数BTF)、双方向表面散乱反射率値分布関数(BSRDF)、空間変化双方向送信分布関数(SVBTDF)、または空間変化双方向反射率値分布関数(SVBRDF)を構成する、請求項1から3のいずれか一項に記載の方法。

請求項5

データの前記第2セットは、前記ソースマテリアルの複数の測定したアピアランス性質の値を示し、前記ソースマテリアルのアピアランス性質は、前記基準マテリアル上で測定されるいくつかのアピアランス性質を含む、請求項1から4のいずれか一項に記載の方法。

請求項6

前記アピアランス性質は、明度彩度色相、光沢、鏡面性イメージの区別、ぼかし、表面下散乱透光性濁り度、テクスチャ、表面高さ変化および法線マップからなる群から選択される、請求項1から5のいずれか一項に記載の方法。

請求項7

前記シミュレートしたマテリアルの同期したアピアランスを示すイメージを形成するべく、データの前記第3セットを処理する工程をさらに備える、請求項1から6のいずれか一項に記載の方法。

請求項8

前記基準マテリアルまたは前記ソースマテリアルを含む物理的に有形のマテリアルに類似のファミリーを示すアピアランス性質の標準化された値を示すデータの第4セットにアクセスする工程をさらに備える、請求項1から7のいずれか一項に記載の方法。

請求項9

基準マテリアル(MR)の過密投入オリジナルアピアランス関数(B)を与える工程と、ソースマテリアル(Ms)のまばらな反射率値(D)を与える工程と、前記まばらな反射率値(D)を前記オリジナルアピアランス関数(B)に転送することによって修正したアピアランス関数(B’)を確立する工程であって、それによって、前記修正したアピアランス関数(B’)は前記基準マテリアル(MR)および前記ソースマテリアル(Ms)の両方のアピアランス性質を組み合わせたシミュレートしたマテリアルを表す工程とをさらに備える請求項1から8のいずれか一項に記載の方法。

請求項10

オリジナルアピアランス関数(B)から、前記オリジナルアピアランス関数(B)の修正すべき画素を選択する工程をさらに備え、画素を選択する工程は、画素の反射率値とまばらな反射率値(D)との間の類似性に基づいて、前記オリジナルアピアランス関数(B)の画素に重みを割り当てる工程を有する、請求項9に記載の方法。

請求項11

ソースマテリアル(Ms)のまばらな反射率値(D)と修正したアピアランス関数(B’)の選択した画素によって表されるシミュレートしたマテリアルとの間の色差を測定する第1エラー項を確立する工程と、前記修正したアピアランス関数(B’)によって表されるシミュレートしたマテリアルと、前記オリジナルアピアランス関数(B)によって表されるような基準マテリアル(MR)との間のアピアランス差を測定する第2エラー項を確立する工程とをさらに備える請求項9に記載の方法。

請求項12

前記第1エラー項を確立する工程は、前記修正したアピアランス関数(B’)によって表されるシミュレートしたマテリアルのシミュレートした測定を含む、請求項11に記載の方法。

請求項13

前記修正したアピアランス関数(B’)を確立する工程は、第1および第2エラー項を含むエラー関数(E(B’))を反復して最小化する工程を含み、それによって、各反復工程は次に続く反復工程を開始する中間アピアランス関数(B’ ’ ’)を生成し、また、それによってエラー関数(E(B’))が閾値より小さくなるか、または、反復手順収束が検出されたとき、反復処理が終了する、請求項12に記載の方法。

請求項14

物理的にもっともらしいアピアランス性質を有するシミュレートしたマテリアルの同期したアピアランスを示すデータをデジタル的に生成するシステムであり、前記同期したアピアランスは、物理的に有形の基準マテリアルおよび基準アピアランスと異なる物理的に有形のソースマテリアルの選択したアピアランス性質の少なくとも一つの値に基づいているところのシステムであって、(a)前記基準マテリアルの測定したアピアランス性質の値を示すデータの第1セットを格納するメモリであって、前記測定したアピアランス性質は前記基準マテリアル上の複数の位置で、前記位置のそれぞれに関して、複数の輝度方向または複数の視野方向に対して測定されるところのメモリと、(b)前記ソースマテリアルの少なくともひとつのアピアランス性質の値を示すデータの第2セットを測定する装置であって、前記ソースマテリアルのアピアランス性質は、前記基準マテリアル上で測定されるアピアランス性質の少なくとも一つを含むところの装置と、(c)データの前記第1および第2セットを受信し、かつ、前記物理的に有形のソースマテリアルに関連するデータの前記第2セットからのデータの一部に少なくとも基づいて、かつ、データの前記第2セットと異なる物理的に有形の前記基準マテリアルの測定したアピアランスのデータの前記第1セットからのデータの一部に少なくとも基づいて、シミュレートしたマテリアルの同期したアピアランスを示すデータの第3セットを決定するように構成されたコンピュータとを備えるシステム。

請求項15

請求項1から13のいずれか一項に記載の方法によって生成された物理的にもっともらしいアピアランス性質を有するシミュレートしたマテリアルの同期したアピアランスに対するアピアランス性質の値のデータセット

技術分野

0001

本願発明は、同期したアピアランスを示すデータをデジタル的に生成する方法に関する。また本願発明は、そのアピアランスデータを生成するためのシステムに関する。

0002

特に、本願発明は、現実マテリアルまたは表面をコンピュータグラフィックス技術を使ってモニター上で視覚化する一般的な分野に関連する。概して、現実のマテリアルまたは表面が与えられ、任意の形状のターゲットマッピングされる。その後、選択した輝度条件および視野方向に基づいて、ターゲットのシミュレートしたアピアランスが視覚化される。

背景技術

0003

最初に、本願発明の技術分野は、結果物リアルなものに似ておらず、リアリティをほとんど与えない、典型的に2および3次元画像の作成または操作ではないという点に注意するべきである。ここで、技術分野とは、リアリティを与えるシミュレートしたマテリアルを視覚化するものであり、それは物理的にもっともらしいマテリアルである。

0004

シミュレートしたアピアランスの正確な視覚化を取得することは、現実世界で生じるほとんどのマテリアルおよび表面にとって、非常に難しい技術的問題である。結果的なアピアランスが製品デザイナーによって要求されるような物理的にもっともらしいマテリアルを表すこととは関わりないにもかかわらず、結果として、多くのの努力は、美的外観および高速計算の両方で、ある程度の近似を見つけることに費やされた。

0005

また、製品デザインなどのクリエイティブな応用において、マテリアルの大きなデータベースが必要となる。BTF(Biderectional Texture Function)などのさまざまな関数が開発され、これらは多くの異なる種類の複合マテリアルフィッティングするマテリアル表示である。しかし、所与の現実マテリアルに対する十分な代表的BTFを測定することは、比較的複雑な測定装置が必要となり、測定には非常に時間がかかる。典型的に多くのデジタルカメラおよび、マテリアルが測定されている上の球面に渡って配置された数百個のスポット型ランプが配置された複雑な輝度システムを使うことによって、当該マテリアルの代表面領域は多くの輝度方向および視野方向に対して画素ごとに測定されなければならない。

0006

BTFの測定とともに、視覚化、つまり、任意の所望の輝度条件および任意の所望の視野方向のもとで、モニター上でのグラフィック表現が入力データベースとしてBTFデータベースを使用するデジタルレンダリング技術によって実現される。適当なレンダリング技術およびソフトウエアはコンピュータグラフィックスの分野で周知であり、本願発明の主題ではない。このレンダリング技術またはソフトウエアは、それぞれの所与の輝度方向およびそれぞれの所与の視野方向に対して、現実マテリアルの各所与の画素に対して、BTFデータベースから代表カラー反射率を取得することができる。BTFデータベースに格納された現実の値から補間によって中間値が計算される。

0007

残念ながら、しばしば数千個のマテリアルを含むこのようなデータベースの作成は、測定時間および洗練した装置の両方で実質的な技術的努力を要求する。よって、しばしば実用的ではなく、莫大費用がかかる。

0008

個別の大量のマテリアルに対してデータベースを生成する代わりに、対応するBTFsを有する一組の基準マテリアルが与えられてもよく、デザイナーはそこからサンプルを選択し、自身の要求にあったBTFオン・ザ・フライ修正または編集することができる。クリエイティブなプロセスにおいて有効であるためには、直感的かつ高速の編集アプローチが必要である。また、編集プロセス目標は実際に製造可能な疑似マテリアルを表す物理的にもっともらしい結果物を生成することである。

0009

測定反射率を編集することの問題に対してもこれまで取り組まれてきた。すべての文献はこの明細書の最後に詳細に示す。ひとつの共通のアプローチは、解析反射率モデルをデータ([McAllister2002]、[Daubert2001])に外挿すること、および、モデルパラメータの修正を後で実行することである。有効なパラメータ変更に対して、マテリアル表面[An2008]をまたぐパラメータ広がり単純化するための付加的な方法が使用されてもよい。物理的なもっともらしさをある程度保証する反射率値モデルを使いながら、手動で所望の目標のアピアランスと一致する新しいパラメータを発見することは退屈な仕事である。また、このアプローチは、単純な反射率値モデルにより完全に記述可能なマテリアルに限定される。ほとんどの複雑なマテリアルは、特に、きらきらひかるような特徴をもつもの、大きな表面構造を示すものは、このアプローチでは高い正確性で再現することは不可能である。

0010

他の方法は、解析モデルに頼ることなく、より直接的な方法で反射率値データを修正する。 [Lawrence 2006]は、1次元カーブおよび2次元テクスチャ集合内の高密度半球面サンプリングから平坦なサンプルの空間的に変化するマテリアル特性を解体するために、インバースシェードツリーおよびACLSと呼ばれる最適化スキームを使った。このアプローチは、マテリアルを複数の、低次元の部品因数分解し、それは別々に編集可能であり、因数分解した代表から再構成する際にマテリアル全体に対してある程度の反射率値の変化を生じさせる。このアプローチはソースマテリアルの精度の高い表現をもたらすが、単一のパーツを編集することはいまだに手動プロセスであり、所望の目標アピアランスを達成することは困難である。また、この方法は平坦なマテリアルに対してのみ有効である。

0011

[Kautz 2007]において、一般的なBTFデータ用の編集オペレータの第1セットが提案された。これらのオペレータは任意の複雑なマテリアルを扱うことが可能であり、そのヒューリスティック性質は最終結果物の物理的なもっともらしさを保証しない。付加的に、所与のターゲットマテリアルは手動で特定されるべきオペレータパラメータと一致するのが非常に困難である。

0012

編集伝搬プログラム[An2008]および[Kautz2007]で定義された編集オペレータの組み合わせはXuらによってなされた[Xu2009]。これは編集オペレータの利用を単純化したが、物理的もっともらしさおよび手動作業の基本的な問題を回避することができない。

0013

編集プロセスのソースおよびターゲット側の両方で測定ずみの反射率値を使用することが[An2011]において提案された。このアルゴリズムはひとつのマテリアルからの反射率値データを、最小の手動作業で非常に直感的な編集をあたえて、第1マテリアルの空間反射分布と一致するように転送することができる。この方法により、高精細反射データを有する疎に捕捉された表現(単一のイメージであっても)を改善することができるが、その他の周囲は、編集したマテリアルが常にターゲットマテリアルからの反射サンプルにより表されるようにするのは不可能である。

0014

見た目がよいばかりではなく、物理的にもっともらしい疑似マテリアルの同期したアピアランスを単純かつ迅速に作成することが必要である。製品デザイナーが広範囲の疑似マテリアルを評価することができ、その範囲のマテリアルからデザイナーによって選択された任意のマテリアルが現実の製品を作るために物理的にもっともらしいことがわかる。

発明が解決しようとする課題

0015

したがって、本願発明の目的は、コンピュータを使って、物理的にもっともらしい性質を有する疑似マテリアルの同期アピアランスを示すデータをデジタル的に生成する改良した方法を与えることである。

0016

具体的には、本願発明の目的は、視覚化されるべきすべての個別マテリアルに対して個々に測定したアピアランスデータベースを要求することなく、現実のマテリアルを視覚化するための改良した方法を与えることである。よって、予め捕捉するデータ量をかなり減少させることができる。

0017

本願発明の他の目的は、現実マテリアル用の実際に測定したBTFデータベースに基づく改良した視覚化方法、および、これらの他のマテリアルのアピアランス特性とできるだけ近似するように、測定したBTFデータベースおよび他の現実マテリアルに対する編集または修正したBTFデータベースから導出する改良した視覚化方法を与えることである。

0018

本願発明の他の目的は、実際のソースマテリアルのアピアランス性質とできるだけ酷似する修正したBTFデータベースを構築するべく、現実の反射率値マテリアルに対する実際に測定した過密投入BTFデータベースが現実のソースマテリアルのまばらに捕捉した反射データによって修正されるところの改良した視覚化方法を与えることである。

0019

本願発明の他の目的は、実際のソースマテリアルから色および粗い反射率特性のような単純性質をピックアップすることにより、直感的でかつ物理的にもっともらしい結果物を与える改良した視覚化方法を与えることであり、また、これらの性質を基準マテリアルの測定した過密投入BTFへ転送する改良した視覚化方法を与えることである。それによって、その単純性質は、小さく、低コストかつ高速測定デバイスを使って測定可能となる。

0020

本願発明の方法のこれらの目的は、特許請求の範囲に記載した独立項1の特徴から最も一般的な用語によって定義される。本願発明の方法の有利な改善点および実施形態は従属項の主題として記載される。

課題を解決するための手段

0021

最も一般的な態様として、本願発明に従う方法は、
(a)基準マテリアルの測定したアピアランス性質の値を示すデータの第1セットにアクセスする工程であって、測定したアピアランス性質は基準マテリアル上の複数の位置で、それぞれの位置に関して複数の輝度方向または複数の視野方向に対して測定されるところの工程と、
(b)ソースマテリアルの少なくともひとつの測定したアピアランス性質の値を示すデータの第2セットにアクセスする工程であって、ソースマテリアルのアピアランス性質は、すべてではなく、基準マテリアル上で測定される少なくともひとつのアピアランス性質を含む、工程と、
(c)物理的に有形なソースマテリアルに関連するデータの第2セットからのデータの少なくとも一部に基づいて、および、第2セットのデータと異なる物理的に有形の基準マテリアルの測定した性質のデータの第1セットからのデータの少なくとも一部に基づいて、シミュレートしたマテリアルの同期したアピアランスを示すデータの第3セットを決定する工程とを有する。

0022

好適に、方法は、基準マテリアル上の複数の位置において、複数の照射方向から、近赤外線紫外線または人間が検出可能な周波数スペクトルの範囲のEM放射線で基準マテリアルのそれぞれの位置を照射し、基準マテリアルから反射するかまたは通過するEM放射線を好適に複数の視野方向から測定し、データの第1セットを形成するべく、反射または透過したEM放射線に基づいて基準マテリアルのアピアランス性質の値を決定することにより、有形の基準マテリアルのアピアランス性質を測定する工程をさらに有する。

0023

好適には、ステップ(c)は、
(i)ソースマテリアルの測定したアピアランス性質の値および基準マテリアルの測定したアピアランス性質の値の少なくとも一部に基づいてシミュレートしたマテリアルの同期したアピアランスを示すデータの第3セットを決定する工程と、
(ii)エラー値を決定する工程であって、エラー値は、
(iia)ソースマテリアルの測定したアピアランス性質のパラメータと、データの第3セットの対応するアピアランス性質の同じパラメータとの間の差、
(iib)基準マテリアルの特定したアピアランス性質のパラメータと、データの第3セットの対応する測定したアピアランス性質の同じパラメータとの間の差に基づく物理的なもっともらしさの値
を含むところのエラー値を決定する工程と、
(iii)エラー値が所定の閾値より大きければ、シミュレートしたマテリアルの同期アピアランスを示すデータの第3セットの決定を更新する工程と、
(iv)エラー値が所定の閾値より小さくなるか、エラー値の変化が第2の所定の閾値より小さくなるまで、ステップ(i)から(iii)を繰り返す工程と
を含む。

0024

データの第1セットは、双方向テクスチャ関数(BTF)、双方向表面散乱反射率値分布関数(BSRDF)、空間変化双方向送信分布関数(SVBTDF)、または空間変化双方向反射率値分布関数(SVBRDF)を構成する。

0025

データの第2セットは、ソースマテリアルの測定したアピアランス性質の複数の値を示す。ソースマテリアルは、基準マテリアル上で測定したいくつかのアピアランス性質を含む。

0026

アピアランス性質は、これに限定されないが、明度彩度色相、光沢、鏡面性、イメージの区別、かすみ、表面下散乱透光性濁度、テクスチャ、表面高さ変化、および、法線マップからなる群から選択される。

0027

アピアランス性質は、シミュレートしたマテリアルの基準マテリアルまたはソースマテリアルから反射するか、または、透過した近赤外線、紫外線、または人間が検出可能な周波数スペクトルのEM放射線によって測定可能である。

0028

ある態様において、方法は、シミュレートしたマテリアルの同期したアピアランスを表すイメージを形成するためにデータの第3セットを処理する工程をさらに含む。当該イメージは3次元であってもよい。

0029

ある態様において、方法は、シミュレートしたマテリアルの同期したアピアランスを有する物理的に有形対象物印刷するためにデータの第3セットを処理する工程をさらに含む。

0030

ある態様において、方法は、シミュレートしたマテリアルの同期したアピアランスを表す触覚ディスプレイを形成するべくデータの第3セットを処理する工程をさらに含む。

0031

ある態様において、方法は、基準マテリアルまたはソースマテリアルが含まれる物理的有形マテリアルと概して類似するファミリーを表すアピアランス性質の標準値を示すデータの第4セットにアクセスする工程、および、データの第4セットからのデータの少なくとも一部に基づいてデータの第3セットを決定する工程をさらに含む。

0032

好適に、データの第2セット内で表されるアピアランス性質の数は、データの第1セット内で表されるアピアランス性質の数の1%より少ない。

0033

ある態様において、方法は、基準マテリアルの過密投入オリジナルBTFを与える工程と、ソースマテリアルのまばらな反射率値を与える工程と、まばらな反射率値を該オリジナルBTFに転送し、それによって修正されたBTFが、基準マテリアルおよびソースマテリアルの両方のアピアランス性質を組み合わせたシミュレートしたマテリアルを表す工程をさらに含む。

0034

ある態様において、方法は、オリジナルBTFからオリジナルBTFが修正されるべき画素を選択する工程を含み、画素を選択する工程は、画素の反射値および粗い反射値との間の類似性に基づいてオリジナルBTF画素に重みを割り当てる工程を含む。

0035

好適に、方法は、修正されたBTFの選択した画素により表されるシミュレートしたマテリアルと、ソースマテリアルのまばらな反射率値との間の色差を測定する第1エラー項確立する工程と、オリジナルBTFにより表されるような基準マテリアルと修正されたBTFによって表されるシミュレートしたマテリアルとの間のアピアランス差を測定する第2エラー項を確立する工程とをさらに含む。

0036

典型的に、第1エラー項を確立する工程は、修正したBTFにより表されたシミュレートしたマテリアルのシミュレートした反射率値測定を含む。

0037

好適には、修正したBTFを確立する工程は、第1および第2エラー項を含むエラー関数を繰り返し最小化する工程を含み、それによって、各反復ステップは続く反復工程を開始して中間BTFを生成し、またそれによってエラー関数が閾値より小さくなるときまたは反復手順収束するとき、反復が終了する。

0038

より具体的には、エラー関数は以下に示す数式2により表される。

0039

ある態様において、修正したBTFを確立する工程は、オリジナルBTFまたは中間BTFにBTF編集オペレータを適用する工程を含む。BTF編集オペレータは色相変化オペレータ、彩度変化オペレータおよび鏡面性変化オペレータを含み、これらの色相、彩度および鏡面性変化オペレータの各々はパラメータを有する。

0040

本願発明に従う方法は、色および/またはデザインに関する点のみが異なる現実マテリアルと構造的に同一または少なくとも類似の視覚化セットに対して特に適している。この現実マテリアルのセットの非限定的な例は、同じ編み方であるが色が異なるデザインを有する織布のセットである。本願発明の方法が特に適する有利な視覚化の他のマテリアルは、略均一、略平坦および自動車塗料マテリアルである。

0041

本願発明はまた、本願発明の方法によって生成される物理的にもっともらしいアピアランス性質を有するシミュレートしたマテリアルの同期したアピアランスに対するアピアランス性質の値のデータセットを与える。

0042

本願発明または、本願発明の方法によって生成される物理的にもっともらしいアピアランス性質を有するシミュレートしたマテリアルの同期したアピアランスに対するアピアランス性質の値のデータセットから生成されるイメージを与える。

0043

本願発明はまた、物理的にもっともらしいアピアランス性質を有するシミュレートしたマテリアルの同期したアピアランスを示すデータをデジタル的に生成するためのシステムを与える。ここで、同期したアピアランスは物理的にもっともらしい基準マテリアルに基づいており、かつ、物理的にもっともらしいソースマテリアルの選択したアピアランス性質の少なくともひとつの値は基準マテリアルと異なる。請求項14にしたがうシステムは、(a)反射率値マテリアルの測定したアピアランス性質の値を示すデータの第1セットを格納するためのメモリと、ここで測定したアピアランス性質は基準マテリアル上の複数の位置で測定され、かつ、それぞれの位置に関して複数の輝度方向または複数の視野方向に測定されており、(b)ソースマテリアルの少なくともひとつのアピアランス性質を測定し、かつ、測定したアピアランス性質の値を示すデータの第2セットを生成するための装置と、ここでソースマテリアルのアピアランス性質は基準マテリアル上で測定されたアピアランス性質の少なくとも一つを含み、(c)データの第1および第2セットを受信し、かつ、物理的に有形のソースマテリアルに関連するデータの第2セットからのデータの少なくとも一部、および、データの第2セットと異なる物理的に有形の基準マテリアルの測定したアピアレンス性質のデータの第1セットからのデータの少なくも一部に基づいて、シミュレートしたマテリアルの同期したアピアランスを示すデータの第3セットを決定するように構成されたコンピュータを含む。

0044

ある態様において、システムは、データの第3セットからデータを受信するように構成され、かつ、データの第3セットからデータの少なくとも一部に基づいてシミュレートしたマテリアルの同期したアピアランスを示すイメージを形成するように構成されたプロセッサをさらに含む。

0045

ある態様において、システムは、データの第3セットからデータを受信するように構成され、かつ、データの第3セットからのデータの少なくとも一部に基づいてシミュレートしたマテリアルの同期したアピアランスを有するオブジェクトを製造するように構成されたプロセッサをさらに含む。

0046

ある態様において、データの第1セットを格納するためのメモリの少なくとも一部はコンピュータに搭載されている。

0047

ある態様において、コンピュータおよび装置は単一の集積デバイスに組み込まれる。

0048

ある態様において、コンピュータおよびプロセッサは単一の集積デバイスに組み込まれている。

0049

ある態様において、システムはデータの第1および第2セットからのデータを、ハードウエア接続、ワイヤレス接続またはモバイルメモリデバイスからなる群から選択されるメディアを通じて送信するための送信手段をさらに有する。

0050

装置は、近赤外線、紫外線または人間が検出可能な周波数スペクトルの範囲のEM放射線の少なくともひとつのソースを含む。

0051

ある態様において、該ソースは、近赤外線、紫外線および人間が検出可能な周波数スペクトルのEM放射線の完全スペクトル放射する。他の態様において、当該ソースは近赤外線、紫外線および人間が検出可能な周波数スペクトルの範囲からEM放射線の選択したスペクトルを放射する。

0052

ある態様において、装置は、EM放射線のソースによって照射されるときソースマテリアルから反射するか透過するEM放射線を測定するための、および、ソースマテリアルのアピアランス性質の値を決定するための少なくとも一つの検出器をさらに有する。

0053

ある態様において、システムは、複数の照射方向からの近赤外線、紫外線または人間が検出可能な周波数スペクトルの範囲のEM放射線によって、基準マテリアル上の各々の位置を照射することにより基準マテリアル上の複数の位置で物理的に有形の基準マテリアルのアピアランス性質を測定し、かつ、複数の視野方向から基準マテリアルから反射されるかまたは透過するEM放射線を測定し、データの第1セットのデータに対する反射または透過EM放射線に基づいて、基準マテリアルのアピアランス性質の値を決定するための第2装置を含む。

0054

以下の好適実施形態において本願発明に従う方法およびシステムは、図面を参照しつつ詳細に説明される。

図面の簡単な説明

0055

図1は、第1実施形態に従う方法の概要を示すフローチャートである。
図2は、編集すべき画素を選択するための方法のひとつの実施形態のフローチャートである。
図3は、本願発明にかかる方法で使用されるエラー関数を最小化するための反復手順の概要を示すフローチャートである。
図4は、図3に示す反復手順で使用される編集オペレータのパラメータを決定するための手順を示すフローチャートである。
図5は、図4に示す手順のサブ手順のフローチャートである。
図6は、本願発明にかかるシステムのひとつの実施形態の概略図である。

実施例

0056

以下の説明において、下記用語および略語が明細書および図面全体を通じて使用される。

0057

BTFとは、双方向テクスチャ関数またはデータベースを示す。BTFは、マテリアルの表面領域(2次元空間のx、y座標)でのポイント(画素)ごとの色反射率または透過率(かならずしも、RGBではない)と、多くの視野および輝度方向(2*2空間次元、すなわち、2つの上下方向および2つの方位角度)を含む6次元関数である。その離散的な性質により、BTFは厳密な数学的意味で連続関数ではないデータの集合またはデータベースである。以下において、BTFの用語、BTF関数、BTFデータベースは同意語として使用される。

0058

Bは、ターゲットマテリアルと呼ばれる基準マテリアルに対して測定された(過密投入)BTFを示す。基準マテリアルの測定した領域の各々の画素に対して、および、多くの輝度および視野方向に対して、BはRGBカラー値またはスペクトル値である反射率または透過率の値のセットを保持する。以下で、反射率値のセットは単に反射率値または色値と呼ばれる。

0059

Dはソースマテリアル(基準またはターゲットマテリアル以外)のひとつの測定ポイントまたはスポットの疎に捕捉した反射率値または透過率値総計を示す。疎に捕捉した反射率値または透過率値Dは実際には、RGB値またはそれ以外の色値あるいはスペクトル値の単一または複数のセットからなる。ソースマテリアルがひとつの特定の輝度条件およびひとつの特定の視野方向で測定された場合、反射率値または透過率値の単一のセットのみが得られる。いくつかの輝度方向および/または視野方向でソースマテリアルが測定された場合、輝度および視野方向の組み合わせの数に応じた複数のセットDsが得られる。まばらな反射率値を捕捉するのに適した典型的な色測定装置は、米国ミシガングランド・ラピッズにあるX−Riteインコーポレイテッド社製デバイスMA98である。このデバイスの特徴は、複数アングルの輝度および複数アングルの測定光のピックアップであり、各測定スポットに対して19セットの反射率値を生成することができる。まばらな反射率値または透過率値を捕捉するための測定デバイスは以下で単純なスキャナと呼ぶ。反射率値または透過率値Dは、実際の使用の際、データベースまたは適当なカラーチャート等から取得してもよい。

0060

B’は、まばらな反射率値または透過率値Dによって、オリジナルBTF Bを修正することによりBから導出される(過密投入)BTFデータベースを示す。BTFを修正することは、BTFを編集することとも呼ばれる。修正されたBTF B’は、基準マテリアルおよびソースマテリアルの両方のアピアランス性質を組み合わせたシミュレートしたマテリアルを表す。

0061

反射率値DがBに転送される際に、反射率値DはBと同じタイプのもの、つまり、RGBカラー値またはスペクトル値または他の適当なカラー値のものでなければならない。他に、Bの反射率値または好適にはDの反射率値は、対応して変換されなければならない。

0062

さらに以下の定義が使用される。

0063

“同期したアピアランス”は、ソースおよび基準マテリアルの両方のアピアランス性質から生成されるアピアランスを意味する。それは、基準またはソースマテリアルのいずれかと同一のサイズまたはフォーマットである必要はない。同期したアピアランスはソースマテリアルよりも基準マテリアルにより似ている。適当なアピアランス性質は、例えば、明度、彩度、テクスチャ、色、色相、光沢、鏡面性、イメージの明瞭性ぼかし、表面下散乱、透光性、表面高さ変化および法線マップ等を含む。

0064

“基準マテリアル”は、複数のアピアランス性質のデータセットを過密投入するように大規模に測定されたマテリアルを意味する。

0065

“ソースマテリアル”は、ひとつ以上のアピアランス性質のデータセットをまばらに投入するべく測定されたマテリアルを意味する。ある実施形態において、ソースおよび基準マテリアルは関連している(例えば、両者は、光沢、表面、色等の一つ以上の同じアピアランスを有する)。他の例では、両者は異なっていてもよい(つまり、両者は類似のアピアランス性質を有しない)。

0066

“物理的もっともらしさ”とは、物理的な現実世界で典型的に作成することができるシミュレートしたマテリアルを意味する。用語“物理的にもっともらしい”は“物理的に実現可能”と同じ意味で使用される。“物理的にもっともらしい”アピアランスは、物理的に作成することをイメージすることができるものを指すが、そのマテリアルの現実世界の製造は可能でなくてもよい。本願発明は、第1および第2データセットが有形のソースおよび基準マテリアルから物理的に測定されるため、物理的にもっともらしいシミュレートされたマテリアルの作成を可能にする。

0067

上記したように、本明細書内のすべての参考文献は巻末の文献リストに詳細に記載される。

0068

単純化のために、反射率値のみに着目して以下で説明する。すべてのデータ処理工程は透過率値に対しても同様に成り立つことは、当業者に理解されよう。

0069

図1は、本発明に従う方法の代表的な実施形態の概略を示すフローチャートである。

0070

最初に、準備工程は、ソースおよび基準マテリアルの両方に対してデータを取得することからなる。

0071

基準マテリアルMRの十分に大きい表面領域が複雑な反射率スキャナ11を使って測定され、走査した表面領域の各画素に対して、多くの数の輝度方向(少なくとも5、好ましくは少なくとも10)および多くの数の視野方向(少なくとも5、好ましくは少なくとも10)において、反射率値のセットを与える。結果はMRの測定したアピアランス性質の値を示すデータの第1セットである。このデータの第1セットはここでMRに対する過密投入されたオリジナルBTFデータベース12とも呼ばれる。

0072

他の実施形態において、データの第1セットは双方向表面散乱反射率分布関数(BSSRDF)、空間変化双方向送信分布関数(SVBTDF)、または空間変化双方向反射率分布関数(SVBRDF)を構成する。BTFを含むこれらのさまざまなタイプの関数は、ここでは、概してアピアランス関数と呼ぶ。しかし、単純化のために、本発明の方法は以下で、双方向テクスチャ関数BTFを構成するデータの第1および第3セット(またはアピアランス関数)との関連で説明する。

0073

また、ソースマテリアルMsの測定スポットは単純な反射率スキャナまたはカラー測定装置13を使って測定され、まばらな反射率値D(14)を与える。結果は、Msの少なくともひとつの測定したアピアランス性質の値を示すデータの第2セットである。MR上で測定されたアピアランス性質の少なくともひとつはMsのアピアランス性質を含む。データの第2セットはここで“疎に投入されたデータセット”と呼ぶ。“まばらに”とは、過密投入されたMR用のBTFデータベースBにおける量の少なくとも50%以下であることを意味する。ある実施形態において、Msから収集されたデータ内のアピアランス性質の数は、MRのBTF内で表されたアピアランス性質の数の1%以下であってよい。

0074

データ捕捉工程は周知であり、適当な装置(例えば、スペクトロフォトメータ)によって実行可能である。マテリアルは、近赤外線、赤外線または人間が検出可能な周波数スペクトルの範囲の電磁波放射線によって照射可能である。

0075

MR用のBTFデータBはMs用のデータと同じかまたは異なる時刻に捕捉可能である。MR用のBTFデータBはMsからのデータを格納するのに使用されるのと同じかまたは異なるコンピュータに格納されてもよい。

0076

本発明の方法の次の最も重要なステップ15において、シミュレートしたマテリアルの同期したアピアランスを示すデータの第3セットはMsと関連するデータの第2セットからのデータの少なくとも一部に基づいて、および、MRに関連するデータの第1セットからのデータの少なくとも一部に基づいて決定される。具体的には、MRのオリジナルBTFデータBは、Msのまばらな反射率値DをBTF B(15)に転送することにより編集(修正)される。この編集工程において、修正されたBTF B’が生成される。ここでB’はBと同じに過密投入されているが、ソースマテリアルMsにB’を酷似させる反射率値を有する、つまり、B’の反射率値はソースマテリアルのBTFが実際に測定されたならば得られたであろう反射率値にできるだけ類似している。本願発明の方法によれば、物理的にもっともらしいアピアランス性質を示すデータの第3セットが得られる。

0077

ある実施形態において、データの第3セットは、第1および第2データセットからのデータ、ならびに、基準マテリアルまたはソースマテリアルが含まれる物理的に有形のマテリアルに概して類似のファミリーを表すアピアランス性質の同期した値を示すデータの第4セットからのデータの少なくとも一部に基づいて決定される。

0078

データの第3セットは、シミュレートしたマテリアルの同期したアピアランスを表すイメージを形成するよう付加的に処理されてもよい。ある実施形態において、イメージは3次元である。図1は、データの第3セットを示す、つまり、編集されたBTF B’(16)は入力データとして従来のレンダリングエンジン17へ送られディスプレイ18で視覚化される。BTFのレンダリングおよび表示は周知技術であり本願発明の主題でないので説明を省略する。

0079

データの第3セットの決定はその物理的なもっともらしさを増加するための訂正を含む。ある実施形態において、データを訂正するのにエラー値が使用される。ある実施形態において、エラー値は、(a)ソースマテリアルの測定したアピアランス性質のパラメータと、データの第3セット内の対応するアピアランス性質のパラメータとの差、(b)基準マテリアルの測定したアピアランス性質の少なくともひとつ、好適には2つの間の少なくともひとつ、好適には2つのパラメータの間の差に基づいた、および、データの第3セット内の対応する測定したアピアランス性質の同じパラメータに基づいた、物理的もっともらしさとからなる。

0080

本願発明の方法の特徴は、データの第3セットの決定工程15からなる。以下で、この工程を中心に詳細に説明する。

0081

理解を容易にするための単純な実際の例は本発明の目標を明確にする。デザイナーが実際の車の内装のデザインがどのように異なるかを知りたいと仮定する。彼は、同じ編み方の織布から作成され、同じまたは少なくとも非常に似た表面構造を有する比較的多くの異なる個々のシートカバーマテリアルを持っている。個々のマテリアルの間の差はその色模様のみであるとする。ひとつの特定のマテリアルは、白いスポットを有し、他は赤いスポットを有し、三番目は緑のスポットを有する。これら個々のマテリアルのすべてを本願発明にしたがってコンピュータモニター上で視覚化するためには、たったひとつのマテリアルが完全な基準BTFを生成するべく密にスキャンされればよい。残りのマテリアルに対するBTFは、編集または修正によって基準マテリアルBTFからのフライ上で生成することが可能である。それにより、編集手順は視覚化されるべきマテリアルの画素が異なっており、かつ、基準マテリアルとどの態様(例えば、色)において異なるのかに関する情報を必要とする。したがって、最初の編集手順の準備工程は、基準マテリアルMRのそれぞれの画素と異なるソースマテリアルMsの画素を選択することであるか、または、換言すれば、編集すべき対応する反射率値の画素(すなわち、編集すべき画素)を選択することである。

0082

理論的に、編集すべき画素は、その空間座標を通じて手動で特定される。しかし、これは退屈な作業であり、特に、画素数が多い場合にはなおさらである。よって、図2に示すようなソフトウエアを用いた手順が使用される。

0083

画素を選択するとは、完全または少なくとも部分的に後工程の計算で考慮されるようにノンゼロの重みが割り当てられることを意味する。重みゼロの画素は後工程の計算において考慮されない。重みは選択マスクを確立する。

0084

画素選択手順の第1工程において、基準マテリアルMRのスキャンされた表面のひとつのイメージがBTF Bのデータのサブセットを使ってコンピュータモニター上に表示される(ステップ21)。その後、ユーザは、後に編集するつもりの表示された表面領域のイメージに例えば、ある色のスポットでマーキングしなければならない(ステップ22)。マーキングは周知技術において適当に設計された双方向ルーチンによって実行可能である。

0085

後に、類似するすべての表面領域は手動で、または、[An2008]に記載されるAppPropアルゴリズムなどのアルゴリズムを適用することにより配置され、重みWxが決定され、スキャンされる表面のすべての画素xに対して割り当てられる(ステップ23)。AppPropアルゴリズムは自己相似性に基づいて動作し、マテリアル表面全体上のすべての類似領域が1と同じかまたは1に近い高い重みを取得し、他のすべての領域がゼロに等しいかまたはゼロに近い低い値を受け取るように、重みを計算する。

0086

AppPropアルゴリズムは、類似のアピアランスに沿って選択した画素に対して重みを伝搬させるべく、エラー関数の最小化に基づいており、選択の反復連続につながる。ある実施形態において、ある閾値以下の画素のセットのすべての重みはゼロに設定される。つまり、ノンゼロの重みを有する画素のみが編集すべき画素のセットに含まれ、さらなる計算のために考慮される。

0087

AppPropアルゴリズムは、以下のエラー関数を最小化するように修正される。



ここで、Sはユーザによって選択された画素(領域)のセットである。このエラー関数第1項は、選択した画素の重みが1と等価であることを維持することを目的とし、最後の項は、他のすべての重みがゼロであることを目的とする。中間の項は、xのあるアピアランス近辺Nxにおける重みWnに類似するように各重みWxを維持することによって重みを正規化する。これは、類似のアピアランスに沿った重みの伝搬を導き、かつ選択の反復連続性を導く。編集プロセス用の選択した画素Pのセットはすべての重みWxを閾値以下のゼロまで設定することにより制限される。つまり、ノンゼロの重みWxを有する画素のみが編集すべき画素のセットに属し、さらなる計算で考慮される(ステップ24)。

0088

本願発明のこの付加的な修正手順は、編集すべき選択された画素が最終的にどのように見えるかを知る必要がある。この情報は、ソースマテリアルMsの対応する測定スポットから捕捉したまばらな反射率値Dによって与えられる。

0089

基本的に、修正手順はエラー関数E(B’)を最小化する最適化手順を含む。このエラー関数は2種類の異なるエラーを測定する。最初の部分は、修正したBTF B’によって表されるシミュレートしたマテリアルと、ソースマテリアルのまばらな反射率値Dとの間のアピアランス差を測定し、2番目の部分は、BTF Bにより表されるような基準マテリアルと、修正したBTF B’により表されるシミュレートしたマテリアルとの間のアピアランス差を測定する。第1のエラー部分は、編集した(シミュレートした)マテリアルをソースマテリアルに似せ、第2のエラー部分は、既知の基準マテリアルから編集した(シミュレートした)マテリアルの最小のずれ、すなわち、物理的なもっともらしさを保証する。

0090

B’およびDの間の検知可能な差を測定するべく、エラー関数の第1部分は、まばらな反射率値Dを測定するために使用される単純な反射率値スキャナによりB’で代表される(シミュレートした)マテリアルのシミュレートした測定を含む。この目的のために、単純な反射率値スキャナの輝度および視野条件においてB’のレンダリングは、コンピュータグラフィックスの領域から標準的方法によって計算され、その結果とDとの差が計算される。シミュレートした測定は内部の照明および単純な反射率値スキャナの内部の検出器の知識を必要とする。それは、装置の設計書により知ることができるか、測定結果により知ることができる。

0091

エラー関数E(B’)はしたがって、以下のように記載することができる。



ここで、ソース反射率値Dは、視野方向ωs0および上半球Ω上で定義された入射半球放射線場Lsiのもとで捕捉されたN個のサンプル値Dsにより与えられる。編集した画素xのセットは、すべての画素xに対して0と1との間の重みWxが割り当てられたPと呼ばれる。したがってWxはマテリアル上のマスクをスムースに編集するマスクとして解釈される。このマスクは図2によって決定される。

0092

Ss内のすべての輝度方向ωi全体にわたる積分は、[Kajiya1986]に記載するようなレンダリング方程式から作成され、視野方向ωs0およびスキャナ中の輝度条件Lsiに応じて記述される単純な反射率値スキャナによって(仮想)マテリアルB’の画素xの仮想的測定を行ったと解釈することができる。これらのパラメータωs0およびLsiは装置(単純反射率値スキャナ)の設計か、測定によって知ることができる。Ssは編集した画素Pにわたる仮想的測定の重みづけ平均である。

0093

項||Ss−Ds||は、CIEΔE*のような従来のカラー距離基準である。LIエラーのようなより単純な測定方法が使用されてもよい。

0094

項||B’−B||BTFは2つのBTFの類似性に基づく測定基準である。ここで、[Guthe2009]に記載されるようなBTF−CIELabと似た複雑な知覚的エラー測定に応じた単純なポイント距離による正方形範囲の測定が使用可能である。

0095

エラー関数の第1項は、ターゲットマテリアルのそれぞれの部分をソースマテリアルと似せるように、編集したBTFと測定した反射率値データとの差を最小化する。第2項は、編集したBTFとオリジナルとの類似性を保証し、その結果は、物理的なもっともらしさを保証する。

0096

重み因子βaおよびβuは2つの異なる機能を有する。βaは、エラー測定の2つの異なる部分の間のスケール差を補償し、実際に使用されるエラー測定に応じて設定される。一方ではCIEΔE*用であり、他方ではBTF−CIELabに対して、βaが典型的に1に等しいようにエラー測定は同じスケールを有する。

0097

βuは、その値が高いほどターゲットマテリアルからのずれが小さくなるように方法を制御する。この重み付け因子は第1または第2エラー部分をより強調するためにユーザにより選択可能である。

0098

上記したように、修正または編集手順は最適化によって、つまり、変数として反射率値によって表されるようなB’により上記エラー関数E(B’)を最小化することによって実行される。換言すれば、B’またはその反射率値B’はエラー関数E(B’)が最小となるように修正されなければならない。この作業は、ゼロオーダーアプローチ(B’=B)としてBの反射率値で反復を開始することによって達成される。

0099

多くのマテリアルは非常に複雑であるため単純なモデルによって完全に表すことは不可能である。その結果、そのBTFの内部表現に関して仮定することができない。本願発明の他の重要な態様にしたがい、エラー関数を最小化するために、[Kautz2007]で定義されたBTF編集オペレータに基づく発見的アプローチがBTFを修正するために使用され、それによってエラー関数E(B’)を最小化することができる。

0100

[Kautz2007]のBTF編集オペレータは基本的に4つのオペレータを有する。それらは、BTFに適用される際に、グレースケール、カラー変化(彩度および色相)および光沢または鏡面性変化に関するBTFの修正をもたらす。各オペレータはひとつのオペレータのみを含む。これらのパラメータをより高くまたはより低く設定し、かつ、BTFにこれらのオペレータを適用することにより、所望のスケーリングまたはカラーまたは鏡面性(光沢)変化がそれぞれ実行される。エラー関数を最小にするために2,3個のパラメータのみを見積もればよいため、これらのパラメータを使用することで、エラー関数E(B’)を最小化する問題はかなり減少する。

0101

エラー関数E(B’)を最小化するための反復最小化手順が図3のフローチャートに概略的に示されている。

0102

編集すべき画素を定義しかつそれらに重みWxを割り当てた後、まばらな反射率値データDをB’に転送するために反復アルゴリズムが使用される。上記したように、B’がBの値に初期設定される(ステップ31)。その後、エラー関数E(B’)が計算され(ステップ32)、その値が所定の閾値と比較される(ステップ33)。B’のシミュレートした測定から生じる値Ssは後に使用するために格納される。エラー関数値が閾値以下であるか、収束が検出された場合には、反復手順は終了する。他に、Kautzらの編集オペレータ用のパラメータが計算され(ステップ34)、これらのパラメータとともに、Kautzらの編集オペレータがB’に適用され、新しいBTF B’ ’が生成される(ステップ35)。選択した画素xに対して、この新しいBTF B’ ’の値はその後、オリジナルのBTF Bの値とミックスされ、次の式に従って、B’ ’ ’が形成される。
B’ ’ ’x=WxB’ ’+(1−Wx)Bx
ここで、Wxは選択された画素xに割り当てられた重みであり、B’ ’ ’xは画素xに対する中間の修正したB’ ’ ’の値である(ステップ36)。その後、B’はB’=B’ ’ ’を設定することにより再び初期設定される(ステップ37)。その後、反復手順はステップ32にもどりB’を反復修正する。

0103

以下において、Kautzらの編集オペレータ用のパラメータを見積もり、これらのオペレータをカレントのB’に適用する手順(ステップ34および35の詳細手順)は、図4のフローチャートに概略的に記載されている。

0104

手順は入力データとしてDsならびにB’およびSsのカレント状態を使用する(ステップ41)。

0105

最初に、B’のすべての反射率値をスケール因子Fscaleとかけ算することによりスケーリングがB’に適用される(ステップ42)。光輸送は直線なので、同じスケール因子を有するB’のすべての反射率値をスケーリングすることはエネルギー保存の法則に従う限り、物理的にもっともらしい演算である。つまり、Fscaleが高くなりすぎることはない。スケール因子Fscaleは、ソースマテリアルと編集した(シミュレートした)マテリアルの仮想測定Ssとの比較によって決定される。すなわち、次の式に従う。



ここで、G(Ds)およびG(Ss)の各々はカラー値からグレー値を計算する関数である。例えば、RGBカラー値の場合、これはR+G+Bの和となる。このスケール因子Fscaleは、B’の選択したすべての画素、つまり、すべての画素x∈P Of B’の反射率値に適用される。

0106

次に、彩度および色相の両方の色変化が計算され、対応するカラー変換が、Kautzらの色変換オペレータを使ってB’に適用される(ステップ43)。色変更オペレータはHSVカラー空間内(色相、彩度値)で演算し、物理的にもっともらしい方法でBTF画素の色相および彩度を変更する。色相および彩度における色変化ΔHueおよびΔSatは、以下の式にしたがって、ソースマテリアルの現実測定Dsと編集したマテリアルの仮想測定Ssとを比較することにより計算される。



この式で使用される色相および彩度値は、周知の標準的な変換式によって、反射率値DsおよびSsから計算される。

0107

ΔHueおよびΔSatは、色相および彩度B’に適応すべき加法変化である。[Kautz2007]からのカラー変化オペレータは、パラメータとしてΔHueおよびΔSatを使って選択したすべての画素x∈P Of B’で実行される。

0108

後に、単純な反射率スキャナおよび値Dがマテリアルの鏡面性を見積もるのをサポートする場合に、鏡面変化が計算されかつ適用可能であればB’に適用される(ステップ44)。この目的のために、[Kautz2007]から角度明瞭または角度ぼけオペレータが使用される。ステップ44の鏡面性変化手順は図5に詳細に示されている。

0109

最初に、ソースマテリアルの鏡面性がまばらな反射率値Dから決定される(ステップ51)。これに対して、[Cook1982]に記載されるCook−Torranceモデルのような解析的BRDF(双方向反射率値分布関数)モデルが、使用される解析的BRDFモデルおよびそのモデル用のパラメータのセットに基づくエラー関数E(PD)を最小化することによりDにフィッティングされる。



ここで、ρは使用される解析的BRDFモデルであり、PDはそのモデルのパラメータ値のセットである。θiは面の法線とωiとの間の高さ方向の角度である。

0110

エラー関数E(PD)は、Levenberg−Marquardtのような任意の標準的な非線形最適化アルゴリズムを使って、最小化される。最小化の結果はモデルパラメータPDのセットである。その中で、PD,specは鏡面性において線形であると仮定された鏡面性パラメータである。さらなる計算において、この鏡面性パラメータのみが考慮される。

0111

単純な反射率値スキャナおよび測定値Dsはソースマテリアルの鏡面性に関するヒントを与えない場合には、手順が終了する(ステップ52)。

0112

さもなければ、シミュレートしたターゲットマテリアルの鏡面性がB’における反射率値から決定される(ステップ53)。[Cook1982]に記載されたCook−Torranceモデルのようなこの同じ解析的BRDF(双方向反射率値分布関数)モデルが、使用される解析的BRDFモデルおよびそのモデル用のパラメータ値のセットに基づいてエラー関数E(PB)を最小化することによってB’にフィッティングされる。



ここで、ρは使用される解析的BRDFモデルである、PBはそのモデル用のパラメータ値のセットである。θiは面の法線とωiとの間の高さ方向の角度である。

0113

エラー関数E(PB)はLevenberg−Marquardtのような任意の標準的な非線形最適化アルゴリズムを使って、最小化される。最小化の結果はモデルパラメータPBのセットである。その中で、PB,specは鏡面性において線形であると仮定された鏡面性パラメータである。さらなる計算において、この鏡面性パラメータのみが考慮される。

0114

次のステップ(ステップ54)において、鏡面性パラメータPD,specおよびPB,specの比Fspecが計算される。

0115

この比Fspecは、Kautz鏡面性オペレータのどのフィルタカーネル(角度ぼけまたは角度明瞭)が使用されるべきかを決定する。Fspec<1は角度ぼけを意味し、Fspec>1は角度明瞭を意味する。

0116

Fspecに応じて、最終ステップ(ステップ55)において、[Kautz2007]からの角度ぼけまたは角度明瞭オペレータのいずれかが選択したすべての画素x∈P Of B’で実行される。

0117

上記した本発明の実施形態は任意のマテリアルに対して、つまり、BTF BおよびB’に関してほぼ仮定できない、ほとんどのケースに対して適している。ある分類のマテリアルに対して、特に、略均一、略平坦および塗料マテリアルに分類されるもの、特に自動車用塗料マテリアルに分類されるものに対して、編集ステップはそれ用に特別に設計されたエラー関数のより簡単な最適化をもたらすよりコンパクトな表現またはモデルを使うことによって複雑さが減少する。

0118

略均一、略平坦なマテリアルの場合、マテリアルのより有効な表現が選択可能であり、その結果BおよびB’のパラメータはすでにより具体的な情報を含んでいる。この一例は、空間変化双方向は分布関数(SVBRDF)であり、特に、表面高さが変化するモデルに対して、法線または高さマップを組み合わせる。その表現に対して測定したBTFを減少させることは、周知であるため説明を省略する。

0119

SVBRDFのような表現において、マテリアルはBRDFモデルおよび画素ごとの局所座標フレームによって記述される。単純な反射率スキャナによって空間情報は与えられないと仮定されるので、表面構造は変更することができず、よって局所座標フレームは維持固定されなければならない。

0120

BRDFモデル用の画素ごとの新しいパラメータを見つけるために、エラー関数E(B’)の再度の最適化が用いられる。上述した例と異なる点は、エラー関数に対して未知のパラメータが非常に少ないということと、すべてのパラメータが物理的な意味を有する点である。これは、エラー関数の第1項の評価を非常に効率化する。また、モデル結果物の物理的もっともらしさを保証するべく単純な境界値がモデルパラメータに与えられるために、第2項(物理的もっともらしさの項)は明確となる。

0121

典型的に車塗料マテリアルは、塗料内にある種の顔料および薄片が含まれるため、きらめきにより歪むまでは均一である。車塗料は略均一なマテリアルであるため、基準マテリアルの測定した表面領域全体はすべての画素のセットに対してPを設定することによって編集プロセスに含めることができる。

0122

車塗料の特性は、BTFの表現が均一な部分と、きらめく部分とに分割されるところのBTFの特別の表現をもたらす。

0123

表面の均一部分を記述するBRDFはCook−TorranceBRDFモデル[Cook1982]および角度依存カラーテーブルを使って表現される。残りは、薄片、例えば、きらめきによって生じる局所的効果を含み、特別に符号化されたBTFによって表される。BTFのこの特別の表現は[Rump2008]および[Rump2009]において詳細に説明されるハイブリッドモデルに基づいている。BTFモデルは以下の式によって要約することができる。



ここで、ρgrayはグレースケールであり、パラメータρを有する解析的BRDFモデルによって表される塗料の均一な双方向反射率値分布関数BRDFであり、Cは双方向カラーテーブルであり、ρflakesは薄片の局所的な効果を含む残りのBTFであり、ρflakesはグローバルスケールにおいて平均ゼロである。xは画素を表し、ωiおよびω0は輝度および視野方向であり、θiはωiに対応する高さ方向の角度、つまり、表面法線と方向ωiとの間の角度である。

0124

BRDFモデルρgrayは修正したCook−Torranceモデル[Cook1982]であり以下のように記述できる。



ここで、ω’i、ω’0は、屈折率PIORを有する車塗料のクリアーコートによって屈折する方向ωi、ω0である。θは法線とそれぞれのωとの間の角度を表す。Fはフレネル方程式であり、Gは地理タームであり、BMはBeckmannマイクロファセット分布関数を表し、これらはすべて[Cook1982]に定義されている。PdiffおよびPkspecは、散乱およびk番目のローベ鏡面因子であり、PkFは垂直入射でのローベkのマイクロファセット反射率値であり、PkroughはローベkのBeckmann関数の表面粗さパラメータである。

0125

Cは、二つの半球上で付随する角度(数11)を有するM個のサンプルポイント(数10)の間を補間することにより定義される。これは補間オペレータYとして以下の式12で表される。

0126

ρflakesは完全なBTFであり、[Rump2009]に記載されるように有効に符号化することができる。しかし、以下で明らかとなるように、ρflakesの完全な符号化は本願発明とは直接関係がない。

0127

車塗料は薄片によって局所的に歪むまでは均一マテリアルであるので、基準マテリアルの測定した表面領域全体はすべての画素のセットにPを設定することにより編集プロセスに含ませることができる。

0128

塗料表現の3つの異なる部分は3つのステップで編集される。

0129

BRDFモデルρgray用の新しいパラメータP’は、グレースケール反射率値を所与のまばらな反射率値Dに一致させることによって計算される。

0130

カラーテーブルCの全体(数13)は、カラーを測定したまばらな反射率値Dに一致するよう再計算される。

0131

薄片BTFのρflakesのすべての画素内のカラーはCで実行される編集と一致するように変更され、ρflakes内のイメージの角度分布はρgrayで実行される編集に応じて変更される。Dには空間情報は付与されないので、薄片BTFのρflakesのひとつのイメージ内で薄片効果の分布の変化が検出されないこともあり得る。

0132

より具体的に、第1ステップにおいて、拡散および鏡面係数の値、および、Cook−Torranceモデルの表面粗さパラメータは、最適化を使って決定される。第2ステップで、オリジナルカラーテーブルは最初に平均表面粗さの変化に基づいて角度ドメインワープされる。メタリック塗装の両角度カラー変化は薄片粒子アライメントに依存するので、この演算はソースおよびターゲット塗料の間の薄片アライメントの差に対して正しい。また第2ステップにおいて、色オペレータは、Dからのカラーと一致するようオリジナルカラーテーブル全体に適用される。このカラーオペレータは、カラーテーブルが定義されるカラーまたはスペクトル空間に依存する。典型的な変換は2、3個のパラメータだけを有する。一例は色相および彩度変化オペレータである。第3のステップにおいて、修正した薄片BTFは、第2ステップからの同じ角度ワーピングおよびカラー変化を薄片BTFのすべての画素に適用することによって作成される。

0133

これら3つのステップが実行されたとき、新しいカー塗料はすでにDの反射率値サンプルと一致している。上述したようなさらなる反復作業は必要ない。

0134

本願発明の方法を実行するためのシステムの典型的な実施形態が図6を参照して説明される。

0135

システムは基準マテリアルの測定アピアランス性質の値を示すデータの第1セットを格納するためのメモリ112と、ここで、測定アピアランス性質は、基準マテリアル上の複数の位置でそれぞれの位置に対して複数の輝度方向または複数の視野方向に対して測定され、ソースマテリアルの少なくとも一つのアピアランス性質を測定し、かつ、測定アピアランス性質の値を示すデータの第2セットを生成するための装置113(以下、単純なスキャナとよぶ)、ここで、ソースマテリアルのアピアランス性質は基準マテリアル上で測定されるアピアランス性質の少なくとも一つを含み、データの第1および第2セットを受信し、かつ、物理的に有形のソースマテリアルと関連するデータの第2セットからのデータの一部、および、データの第2セットと異なる物理的に有形の基準マテリアルの測定した性質のデータの第1セットからのデータの一部に少なくとも基づいて、シミュレートしたマテリアルの同期したアピアランスを示すデータの第3セットを決定するように構成されたコンピュータ115とを有する。

0136

システムはさらに、データの第3セットからのデータを受信し、データの第3セットからのデータの一部に少なくとも基づいてシミュレートしたマテリアルの同期したアピアランスを表すイメージを形成するように構成されるプロセッサ117をさらに有する。このイメージはディスプレイ装置118に表示される。

0137

プロセッサ117はデータの第3セットからのデータの一部に少なくとも基づいてシミュレートしたマテリアルの同期したアピアランスを有するオブジェクトを生成するように構成される。

0138

データの第1セットを格納するためのメモリ112の少なくとも一部はコンピュータによって実行されてもよい。

0139

コンピュータ115および装置113は単一の集積デバイス100内で組み合わされる。プロセッサ117は単一の集積デバイスの一部であってもよい。

0140

送信手段は、データの第1および第2セットからのデータを、ハードウエア接続、ワイヤレス接続またはポータブルメモリデバイスからなる群から選択される媒体を介して送信するように与えられる。

0141

装置113は、近赤外線、紫外線または人間が検出可能な周波数スペクトル範囲のEM放射線の少なくともひとつのソースを含む。好適には、装置のソースは、近赤外線、紫外線および人間が検出可能な周波数スペクトル範囲のEM放射線の完全なスペクトルを放射する。他に、装置ソースは近赤外線、紫外線および人間が検出可能な周波数スペクトル範囲からEM放射線の選択したスペクトルを放射する。

0142

装置113は、EM放射線のソースによって照射されるときソースマテリアルから反射しまたは通過したEM放射線を測定するための、および、ソースマテリアルのアピアランス性質の値を決定するための少なくとも一つの検出器をさらに有する。

0143

システムは、複数の輝度方向から近赤外線、紫外線または人間が検出可能な周波数スペクトル範囲のEM放射線を使って、基準マテリアル上のそれぞれの位置を照射することによって基準マテリアル上の複数の位置での物理的に有形の基準マテリアルのアピアランス性質を測定し、複数の視野方向から基準マテリアルから反射されまたは通過するEM放射線を測定するための、および、データの第1セットのデータに対して反射または透過したEM放射線に基づいて基準マテリアルのアピアランス性質の値を決定するための第2の装置111(複雑なスキャナとよぶ)をさらに有する。

0144

以上、データの第1および第3セットが、双方向テクスチャ関数BTFまたは特定の単純化したその表現を構成するところの実施形態をもとに詳細に説明してきた。しかし、この実施形態は例示に過ぎない。上記した実施形態の説明をもとに、本願発明の思想および態様から離れることなく、さまざまな修正または変更が可能であることは当業者の知るところである。よって、そのような修正または変更もまた特許請求の範囲に記載される発明の態様に含まれる。

0145

[文献]
以下の文献は、実施形態の関連技術であり、実施形態を補足する範囲で、ここに参考文献として組み込まれる。

先行技術

0146

N. Alldrin, T. Zickler, D. Kriegman: “Photometric stereo with non-parametric and spatially-varying reflectance”. In Computer Vision and Pattern Recognition.CVPR 2008.IEEE Conference on, pp. 1-8, 2008. ([Alldrin 2008])
X. An, F. Pellacini: “AppProp: All-Pairs Appearance-Space Edit Propagation”. InACMTransactions on Graphics, Vol. 27, No. 3, pp. 40:1-40:9, 2008. ([An 2008])
X. An, X. Tong, J. D. Denning, F. Pellacini: “AppWarp: retargeting measured materials by appearance-space warping” ACM Transactions on Graphics, Vol. 30, No. 6, pp. 147:1-147:10, 2011. ([An 2011])
R.L. Cook and K.E. Torrance: “A reflectance model for computer graphics” In ACM Transactions on Graphics, Vol. 1, Issue 1, pp. 7-24, 1982.([Cook 1982])
K. Daubert, H. Lensch, W. Heidrich, H.-P. Seidel: “Efficient cloth modeling and rendering” In Rendering Techniques 2001, pp. 63-70, 2011. ([Daubert 2001])
M. Guthe, G. Muller, M. Schneider, R. Klein: “BTF-CIELab: A Perceptual Difference Measure for Quality Assessment and Compression of BTFs” In Computer Graphics Forum, Vol. 28, No. 1, pp. 101-113, 2009. ([Guthe 2009])
J. T. Kajiya: “The Rendering Equation” In ACM SIGGRAPH Computer Graphics, Vol. 20, No. 4, pp. 143-150, 1986 ([Kajiya 1986])
J. Kautz, S. Boulos, F. Durand: “Interactive editing and modeling of bidirectional texture functions” In ACM Transactions on Graphics, Vol. 26, No. 3, Article No. 53, 2007 ([Kautz 2007])
J. Lawrence, A. Ben-Artzi, C. DeCoro, W. Matusik, H. Pfister, R. Ramamoorthi, S. Rusinkiewicz: “Inverse shade trees for non-parametric material representation and editing” In ACM Transactions on Graphics, Vol. 25, No. 3, pp. 735-745, 2006. ([Lawrence 2006])
D. McAllister, A. Lastra, W. Heidrich: “Efficient rendering of spatial bi-directional reflectance distribution functions” In Proceedings of the ACM SIGGRAPH/EUROGRAPHICS conference on Graphics hardware, pp. 79-88, 2002. ([McAllister 2002])
M. Rump, G. Muller, R. Sarlette, D. Koch, and R. Klein: “Photo-realistic Rendering of Metallic Car Paint from Image-Based Measurements” In Computer Graphics Forum, Vol. 27, No. 2, pp. 527-536, 2008. ([Rump 2008])
M. Rump, R. Sarlette, R. Klein: “Efficient Resampling, Compression and Rendering of Metallic and Pearlescent Paint,” In proceedings of Vision, Modeling, and Visualization, pages 11-18, 2009 ([Rump 2009])
S. Rusinkiewicz: “A new change of variables for efficient BRDFrepresentation” In Rendering techniques’ 98, pp. 11-22, 1998 ([Rusinkiewicz 1998])
Kun Xu, JiapingWang, Xin Tong, Shi-Min Hu, Baining Guo: “Edit Propagation on Bidirectional Texture Functions” In Computer Graphics Forum,Vol. 28, No. 7, pp. 1871-1877 ,2009 ([Kun 2009])

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