Vše

Co hledáte?

Vše
Projekty
Výsledky výzkumu
Subjekty

Rychlé hledání

  • Projekty podpořené TA ČR
  • Významné projekty
  • Projekty s nejvyšší státní podporou
  • Aktuálně běžící projekty

Chytré vyhledávání

  • Takto najdu konkrétní +slovo
  • Takto z výsledků -slovo zcela vynechám
  • “Takto můžu najít celou frázi”

BTF Potts compound texture model

Identifikátory výsledku

  • Kód výsledku v IS VaVaI

    <a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F67985556%3A_____%2F15%3A00443580" target="_blank" >RIV/67985556:_____/15:00443580 - isvavai.cz</a>

  • Výsledek na webu

    <a href="http://dx.doi.org/10.1117/12.2077481" target="_blank" >http://dx.doi.org/10.1117/12.2077481</a>

  • DOI - Digital Object Identifier

    <a href="http://dx.doi.org/10.1117/12.2077481" target="_blank" >10.1117/12.2077481</a>

Alternativní jazyky

  • Jazyk výsledku

    angličtina

  • Název v původním jazyce

    BTF Potts compound texture model

  • Popis výsledku v původním jazyce

    This paper introduces a method for modeling mosaic-like textures using a multispectral parametric Bidirectional Texture Function (BTF) compound Markov random field model (CMRF). The primary purpose of our synthetic texture pproach is to reproduce, compress, and enlarge a given measured texture image so that ideally both natural and synthetic texture will be visually indiscernible, but the model can be easily applied for BFT material editing. The CMRF model consist of several sub-models each having different characteristics along with an underlying structure model which controls transitions between these sub models. The proposed model uses the Potts random field for distributing local texture models in the form of analytically solvable wide-sense BTF Markovian representation for single regions among the fields of a mosaic approximated by the Voronoi diagram. The control field of the BTF-CMRF is generated by the Potts random field model build on top of the adjacency graph of a measured m

  • Název v anglickém jazyce

    BTF Potts compound texture model

  • Popis výsledku anglicky

    This paper introduces a method for modeling mosaic-like textures using a multispectral parametric Bidirectional Texture Function (BTF) compound Markov random field model (CMRF). The primary purpose of our synthetic texture pproach is to reproduce, compress, and enlarge a given measured texture image so that ideally both natural and synthetic texture will be visually indiscernible, but the model can be easily applied for BFT material editing. The CMRF model consist of several sub-models each having different characteristics along with an underlying structure model which controls transitions between these sub models. The proposed model uses the Potts random field for distributing local texture models in the form of analytically solvable wide-sense BTF Markovian representation for single regions among the fields of a mosaic approximated by the Voronoi diagram. The control field of the BTF-CMRF is generated by the Potts random field model build on top of the adjacency graph of a measured m

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

    P - Projekt vyzkumu a vyvoje financovany z verejnych zdroju (s odkazem do CEP)

Ostatní

  • Rok uplatnění

    2015

  • 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

    Measuring, Modeling, and Reproducing Material Appearance 2015

  • ISBN

    978-1-62841-488-2

  • ISSN

    0277-786X

  • e-ISSN

  • Počet stran výsledku

    11

  • Strana od-do

  • Název nakladatele

    SPIE-IS&T

  • Místo vydání

    Bellingham

  • Místo konání akce

    San Francisco

  • Datum konání akce

    8. 2. 2015

  • Typ akce podle státní příslušnosti

    WRD - Celosvětová akce

  • Kód UT WoS článku

    000354102200005