高山建志 五十嵐健夫 テクスチャ合成の新たな応用と展開 k 情報処理 vol.53 No.6 June 2012 pp

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高山建志 五十嵐健夫 テクスチャ合成の新たな応用と展開 k 情報処理 vol.53 No.6 June 2012 pp.582-588 6月25日 太田智章 高山建志 五十嵐健夫 テクスチャ合成の新たな応用と展開 k 情報処理 vol.53 No.6 June 2012 pp.582-588

テクスチャ合成とは あるパターンや材質(例:岩肌、木目など)を表す画像をサンプルとして受け取り、それと視覚的に類似した自由な形・大きさの新しい画像を自動的に合成する技術。

テクスチャ合成の用途 3次元CGにおいて物体表面上をテクスチャで覆う場合 画像(または動画)に対して高度な編集を行う場合

物体表面上を覆う場合① テクスチャ

①の問題点 広い面積 テクスチャ 貼り付け 床 困難 壁

物体表面上を覆う場合②

②の問題点 規則的な 繰り返し 不自然 不規則的な 繰り返し 自然

物体表面上を覆うテクスチャ合成 テクスチャ

高度な編集① :背景 :物体

高度な編集を行うテクスチャ合成

解説内容 テクスチャ合成の基礎技術 より高度な画像合成への応用 ソリッドテクスチャへの拡張 画像合成以外への応用 新たな方式による画像合成

テクスチャ合成の基礎技術

基礎技術の時系列 ピクセルベース パッチベース 最適化ベース 座標ベース

左と上の色が最も類似した所の色を割り当てる ピクセルベース 入力画像 出力画像 左と上の色が最も類似した所の色を割り当てる

パッチベース 出力画像 合成 入力画像

最適化ベース 出力画像 入力画像 割り当て 検索 色の平均を割り当てる

座標ベース 入力画像 座標データ 色ではなく座標を割り当てる

より高度な画像合成への応用

応用例 大まかに共通した構造を持つ画像のサンプルがいくつか入力として与えられたときに、どの入力画像とも微妙に異なるような画像のバリエーションを合成する手法(座標ベース) 複数スケールにわたる構造を含む画像を合成する手法(座標ベース)

バリエーション合成 サンプル

複数スケールにわたる合成 領域全体 拡大率最大の画像 データ量 膨大 テクスチャ合成 構造の似ている部分 動的に生成

閲覧したいズームレベルと表示範囲を指定するとそれに応じた画像をリアルタイムに合成して出力 解決方法 複数スケールの テクスチャサンプルの集合 それらの間の 倍率の関係を表すグラフ 閲覧したいズームレベルと表示範囲を指定するとそれに応じた画像をリアルタイムに合成して出力

ソリッドテクスチャへの拡張

ソリッドテクスチャとは 3次元ボリュームとして色情報を格納する表現形式 物体内部の情報を保持している 2次元テクスチャと比べて作成が難しい

拡張例 2次元テクスチャサンプルを入力として、それと類似した断面を持つようなソリッドテクスチャを合成できる手法(最適化ベース) 上の手法で合成した、あるいは手動で作成したソリッドテクスチャを入力として、より複雑なソリッドテクスチャを合成する手法(筆者・最適化ベース)

2次元→3次元 異方性のあるソリッドテクスチャ 色以外にも反射率などの情報を合成

3次元→複雑な3次元 一定の大きさに切り抜かれたパッチ 物体内部に繰り返し貼り付けていく

画像合成以外の応用

応用例 頭髪形状の生成 流体の速度場の生成 多数の物体が凝集してできる物体配置パターンの生成

頭髪形状の合成 サンプル 結果 サンプル 結果 サンプル 結果 サンプル 結果

速度場の合成 入力の大局的速度場 合成結果 入力の局所的速度場

物体配置パターンの合成 サンプル

新たな方式による画像合成

画像合成の例 PatchMatch 合成したテクスチャをテクスチャサンプル1枚と数キロバイト程度の付加情報だけで表現し画像として記憶することを回避できる手法

左と上の色が最も類似した所の色を割り当てる PatchMatchとは アルゴリズム 基礎技術より約20倍~100倍の高速化 色の検索 基礎技術による 画像合成 ボトルネック 左と上の色が最も類似した所の色を割り当てる

PatchMatchの例 画像中の物体を削除してその穴を埋める 内容をなるべく歪めずに 画像の縦横比を変える 画像中の物体を好きな位置に動かす

PatchMatchによる画像編集

建物壁面のパターン合成 縦横方向 建物 規則的な 繰り返し 切り取り 繰り返す 部分 任意の縦横幅のテクスチャ 繋ぎ合わせる

建物壁面のパターン画像 繰り返す部分

繰り返しのある画像 入力画像 出力画像

まとめ テクスチャ合成の基礎技術自体はある程度成熟してしまったが、革新的な技術が近年も活発に研究されており、テクスチャ合成はこれからも注目すべき分野である