Near-Regular BTF Texture Model
Identifikátory výsledku
Kód výsledku v IS VaVaI
<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F67985556%3A_____%2F10%3A00346563" target="_blank" >RIV/67985556:_____/10:00346563 - isvavai.cz</a>
Výsledek na webu
—
DOI - Digital Object Identifier
—
Alternativní jazyky
Jazyk výsledku
angličtina
Název v původním jazyce
Near-Regular BTF Texture Model
Popis výsledku v původním jazyce
In this paper we present a method for seamless enlargement and editing of intricate near-regular type of bidirectional texture function (BTF) which contains simultaneously both regular periodic and stochastic components. Such BTF textures cannot be convincingly synthesised using neither simple tiling nor using purely stochastic models. However these textures are ubiquitous in many man-made environments and also in some natural scenes. Thus they are required for their realistic appearance visualisation.The principle of the presented BTF-NR synthesis and editing method is to automatically separate periodic and random components from one or more input textures. Each of these components is subsequently independently modelled using its corresponding optimal method. The regular texture part is modelled using our roller method, while the random part is synthesised from its estimated exceptionally efficient Markov random field based representation.
Název v anglickém jazyce
Near-Regular BTF Texture Model
Popis výsledku anglicky
In this paper we present a method for seamless enlargement and editing of intricate near-regular type of bidirectional texture function (BTF) which contains simultaneously both regular periodic and stochastic components. Such BTF textures cannot be convincingly synthesised using neither simple tiling nor using purely stochastic models. However these textures are ubiquitous in many man-made environments and also in some natural scenes. Thus they are required for their realistic appearance visualisation.The principle of the presented BTF-NR synthesis and editing method is to automatically separate periodic and random components from one or more input textures. Each of these components is subsequently independently modelled using its corresponding optimal method. The regular texture part is modelled using our roller method, while the random part is synthesised from its estimated exceptionally efficient Markov random field based representation.
Klasifikace
Druh
D - Stať ve sborníku
CEP obor
BD - Teorie informace
OECD FORD obor
—
Návaznosti výsledku
Projekt
Výsledek vznikl pri realizaci vícero projektů. Více informací v záložce Projekty.
Návaznosti
Z - Vyzkumny zamer (s odkazem do CEZ)
Ostatní
Rok uplatnění
2010
Kód důvěrnosti údajů
S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů
Údaje specifické pro druh výsledku
Název statě ve sborníku
20th International Conference on Pattern Recognition
ISBN
978-1-4244-7542-1
ISSN
—
e-ISSN
—
Počet stran výsledku
4
Strana od-do
—
Název nakladatele
IEEE Computer Society CPS
Místo vydání
Los Alamitos
Místo konání akce
Istanbul
Datum konání akce
23. 8. 2010
Typ akce podle státní příslušnosti
WRD - Celosvětová akce
Kód UT WoS článku
—