Sparse BRDF Approximation using Compressive Sensing - Inria - Institut national de recherche en sciences et technologies du numérique
Poster Année : 2013

Sparse BRDF Approximation using Compressive Sensing

Benoît Zupancic
  • Fonction : Auteur
Models and Algorithms for Visualization and Rendering
Cyril Soler
Models and Algorithms for Visualization and Rendering

Résumé

We experiment a BRDF acquisiton method from a single picture, knowing geometry and illumination. To tackle such a severely underconstrained problem, we express the BRDF in a high dimensional basis, and perform the reconstruction using compressive sensing, looking for the most sparse solution to the linear problem of fitting the measurement image.
Nous expérimentons une méthode d'acquisition de BRDF à partir d'une image. Nous exprimons la BRDF dans une base de grande dimension et reconstruisons la brdf à l'aide du compressive sensing.

Domaines

Synthèse d'image et réalité virtuelle [cs.GR]
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Origine Fichiers produits par l'(les) auteur(s)
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https://inria.hal.science/hal-00878049

Soumis le : mardi 29 octobre 2013-15:44:30

Dernière modification le : samedi 21 décembre 2024-03:20:29

Archivage à long terme le : jeudi 30 janvier 2014-04:40:37

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Dates et versions

hal-00878049 , version 1 (29-10-2013)

Identifiants

  • HAL Id : hal-00878049 , version 1

Citer

Benoît Zupancic, Cyril Soler. Sparse BRDF Approximation using Compressive Sensing. 6th Siggraph Conference and Exhibition on Computer Graphics and Interactive Techniques in Asia, Nov 2013, Hong-Kong, Hong Kong SAR China. ⟨hal-00878049⟩

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