Sparse BRDF Approximation using Compressive Sensing - Archive ouverte HAL Accéder directement au contenu
Poster De Conférence Année : 2013

Sparse BRDF Approximation using Compressive Sensing

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.
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Origine : Fichiers produits par l'(les) auteur(s)
Format : Autre

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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