WikiDer > Модель отражательной способности Орена – Наяра - Википедия

Oren–Nayar reflectance model - Wikipedia

В Модель отражательной способности Орена – Наяра, разработанный Майклом Ореном и Шри К. Наяр, это отражательная способность модель для диффузное отражение из шероховатые поверхности.[1] Было показано, что он точно предсказывает внешний вид широкого спектра естественных поверхностей, таких как бетон, штукатурка, песок и т. Д.

Вступление

Сравнение матовой вазы с рендерингом по ламбертовской модели. Освещение со стороны обзора[уточнить]

Отражение физическое свойство материала, которое описывает, как он отражает падающий свет. Внешний вид различных материалов во многом определяется их отражательными свойствами. Большинство моделей отражательной способности можно разделить на две категории: размытый и зеркальный. В компьютерное зрение и компьютерная графикачасто предполагается, что диффузная составляющая Ламбертианский. Поверхность, которая подчиняется Закон Ламберта кажется одинаково ярким со всех сторон. Эта модель диффузного отражения была предложена Иоганн Генрих Ламберт в 1760 году и была, пожалуй, наиболее широко используемой моделью отражательной способности в компьютерное зрение и графика. Однако для большого количества реальных поверхностей, таких как бетон, штукатурка, песок и т. Д., Модель Ламберта не является адекватной аппроксимацией диффузной составляющей. Это связано прежде всего с тем, что модель Ламберта не учитывает шероховатость поверхности.

Шероховатые поверхности может быть смоделирован как набор граней с разными наклонами, где каждая грань представляет собой небольшой плоский участок. Поскольку фоторецепторы сетчатка и пиксели в камере есть оба детектора конечной площади, существенные макроскопический (намного больше, чем длина волны падающего света) шероховатость поверхности часто проецируется на один элемент детектирования, который, в свою очередь, производит совокупность значение яркости по многим параметрам. В то время как закон Ламберта может хорошо выполняться при наблюдении одной плоской грани, набор таких граней с разной ориентацией гарантированно нарушает закон Ламберта. Основная причина этого заключается в том, что области фасетов в ракурсе будут изменяться для разных направлений обзора, и, таким образом, внешний вид поверхности будет зависеть от вида.

Агрегация отражений от шероховатых поверхностей

Анализ этого явления имеет долгую историю и может быть прослежен почти столетие назад. Прошлая работа привела к созданию эмпирических моделей, разработанных для соответствия экспериментальным данным, а также теоретическим результатам, полученным из первых принципов. Большая часть этой работы была мотивирована неламбертовской отражательной способностью Луна.

Модель отражательной способности Орен-Наяра, разработанная Майклом Ореном и Шри К. Наяр в 1993 г.[1] прогнозирует коэффициент отражения от шероховатых диффузных поверхностей для всей полусферы в направлениях источника и датчика. Модель учитывает сложные физические явления, такие как маскировка, слежка и размышления между точками на гранях поверхности. Его можно рассматривать как обобщение закона Ламберта. Сегодня он широко используется в компьютерной графике и анимации для визуализации грубых поверхностей.[нужна цитата] Это также имеет важные последствия для человеческое зрение и компьютерное зрение проблемы, такие как форма от штриховки, фотометрическое стерео, так далее.

Формулировка

Схема отражения от поверхности

Модель шероховатости поверхности, использованная при выводе модели Орен-Наяра, - это модель микрограней, предложенная Торранс и Воробей,[2] который предполагает, что поверхность состоит из длинных симметричных V-образных полостей. Каждая полость состоит из двух плоских граней. В грубость поверхности задается с помощью функции вероятности для распределения наклонов граней. В частности, Гауссово распределение часто используется, и поэтому отклонение распределения Гаусса, , является мерой шероховатости поверхностей. Стандартное отклонение уклонов граней (градиент отметки поверхности), колеблется в .

В модели отражательной способности Орен-Наяра предполагается, что каждая грань является ламбертовской по отражательной способности. Если - это освещенность при прямом освещении фасетки, яркость отраженного света , согласно модели Орен-Наяра, составляет

куда

,
,
,
,

и это альбедо поверхности, и это шероховатость поверхности. В случае (т.е. все грани в одной плоскости), мы имеем , и , и, таким образом, модель Орен-Наяра упрощается до модели Ламберта:

Полученные результаты

Вот реальное изображение матовой вазы, освещенной со стороны взгляда, вместе с версиями, созданными с использованием моделей Ламберта и Орен-Наяра. Он показывает, что модель Орен-Наяра предсказывает коэффициент диффузного отражения для шероховатых поверхностей более точно, чем модель Ламберта.

Oren-nayar-vase2.jpg

[уточнить]

График яркости визуализированных изображений по сравнению с измерениями на поперечном сечении реальной вазы.

Вот визуализированные изображения сферы с использованием модели Орен-Наяра, соответствующие разной шероховатости поверхности (т.е. значения):

Орен-найар-сфера.png[уточнить]

Связь с другими моделями отражательной способности микрограней

Орен-Наяр модельТорранс-Воробей модельМодель микрограней для рефракции[3]
Шероховатые непрозрачные диффузные поверхностиШероховатые непрозрачные зеркальные поверхности (глянцевые поверхности)Шероховатые прозрачные поверхности
Каждая грань ламбертова (диффузная)Каждая грань - зеркало (зеркальное отражение)Каждая грань сделана из стекла (прозрачного)

Смотрите также

Рекомендации

  1. ^ а б Орен, М .; Наяр, С. К. (1994). «Обобщение модели отражения Ламберта». SIGGRAPH '94: Материалы 21-й ежегодной конференции по компьютерной графике и интерактивным методам: 239–246. Дои:10.1145/192161.192213. ISBN 0897916670. S2CID 122480.
  2. ^ Торранс, К. Э .; Воробей, Э. М. (1967). «Теория незеркального отражения от шероховатых поверхностей». J. Opt. Soc. Являюсь. 57 (9): 1105–1114. Дои:10.1364 / JOSA.57.001105.
  3. ^ Уолтер, Б.; и другие. «Модели микрограней для преломления через шероховатые поверхности». ЭГСР 2007.

внешняя ссылка